与电动汽车(EV)车厂的早期对话中，无线电池管理系统(wBMS)在技术和商务方面的挑战似乎令人生畏，但回报却非常丰厚，不容忽视。无线连接相对于有线/电缆架构的许多固有优势已经在无数商业应用中得到证明，BMS是又一个明确要抛弃线缆的候选领域。
从中国大唐王朝盛行的胡旋舞，到今天全球共赏、倾倒世界几个世纪的芭蕾舞，旋转都是舞蹈美学与艺术的重要组成部分。舞者衣袂飘飘，旋转中姿态万千百媚竟生，提高了整个舞蹈的审美性、观赏性。舞者的旋转让这个物理世界的基本运动状态带来艺术的升华。现代科学对旋转运动的研究，则为动力学和运动学带来了百年工业革命，以电动机为基础的动力设备成为现代工业的基础。
本实验活动的目的是检查硅控整流器(SCR)的结构和操作。SCR主要用于需要(在高电压下)控制更高功率的器件中。SCR能够开启和关断大电流，适用于中高压AC电源控制应用里，例如灯光调节、稳压器和电机控制。此外，集成电路中可能无意形成SCR，当它们被触发时，可能导致电路故障，甚至出现可靠性问题和造成损坏。
本文介绍ADI ADRV9002的数字预失真(DPD)功能。所用的一些调试技术也可应用于一般DPD系统。首先，概述关于DPD的背景信息，以及用户试验其系统时可能会遇到的一些典型问题。最后，文章介绍在DPD软件工具帮助下可应用于DPD算法以分析性能的调优策略。
如今MEMS加速度计性能快速提升，拥有更低功耗、更小尺寸、更高集成度、更宽带宽以及低于100µg/√Hz的噪声水平等，并可基于无线解决方案代替有线系统，以小巧轻便的三轴模拟器件取代单轴笨重的压电传感器，让经济高效地连续监控暴增的机器设备成为可能。对于维护和设施工程师而言，这意味着可通过全新的状态监控(CbM)范式检测、诊断、预测并最终避免机器故障。
振动传感器是协助工业设备诊断故障，提供预测性防护的关键器件。不过你可能不知道，影响提取高质量CbM振动数据的，还有振动传感器的外壳。因为用于封装MEMS加速度计的外壳，需要具备比集成式MEMS更出色的频率响应才行。对此，ADI利用模态分析，通过理论和ANSYS模态仿真示例，可以出色解决振动传感器外壳设计难题，进而为获得更多有效振动数据提供可靠保障。
随着现代工业网络逐步支持先进协议，工厂车间的传感器实现远程实时监控和配置成为可能，令生产停机时间大幅缩短。不过，将传感器和执行器连接至安装了进程控制器的接线柜，却仍是一项人工密集型工作，非常繁琐。
当工业4.0浪潮席卷而来，智能传感器在工厂环境中日益普及。广泛使用的传感器正带来一个重要变化，即要在旧款控制器内处理大量IO，包括数字IO或模拟IO。由此，构建可控尺寸和热量的高密度IO模块成为关键。本文中ADI将重点介绍数字IO。
无论过去还是现在，许多情况下，工业传感器都采用模拟形态，其中包含检测元件和将检测数据传输至控制器的某种方式。数据采用单向模拟方式进行传输。之后出现了可提供数字开/关信号的二进制传感器，包含电感、电容、超声波、光电等检测元件，以及半导体开关元件。其输出可能是：高端（HS）开关（PNP）或低端（LS）开关（NPN），或者是推挽式（PP）。但数据仍然受到限制，只能从传感器单向传输至主机，不提供纠错控制，仍然需要现场技术人员来执行手动校准等任务。因此，业界亟需一种更好的解决方案来满足“工业4.0”、智能传感器和可重新配置的厂区部署等需求。
提高生产力和降低运营成本，是所有企业/工厂努力追求的目标，由此引发对增强边缘智能新技术的需求暴增。不过您可能会好奇，“边缘是什么意思”?在ADI看来，“边缘”是机器与现实世界融合或交互之地。
工业自动化领域的下一个发展方向要求机器能够独立调整其性能参数，以完成工厂操作人员分配的任务，或根据生产力增强的人工智能（AI）算法的输入，对机器自身重新配置以优化其行为。具有自我意识的机器的价值在于，它能够最大限度提高生产力，延长设备的运行寿命并减少维护成本。
物联网(IoT)革命，使医疗机构实时护理患者的方式发生了范式转变。其中，远程患者监测，是当前新型医疗设备改变医患互动方式的重要领域。随着集成电路微观化、无线技术演进，传统医疗设备旧貌换新颜，功能获得增强，患者的依从性和疗效逐步提高。
随着物联网设备越来越多地用于工业产品、家居自动化和医疗应用中，通过减小外形尺寸、提高效率、改善电流消耗，或者加快充电时间(对于便携式物联网设备)来优化这些设备电源管理的压力也越来越大。所有这些都必须以小尺寸实现，既不能影响散热，也不能干扰这些设备实现无线通信。
飞行汽车、机器人管家……在一些未来畅想中，今天的人们已经拥有了各式“智慧”产品。如果运气不好的话，高智能机器人大行其道，开始起来反抗人类，再现《机械公敌》剧情。虽然这些想象并未成真，但在当下，人工智能(AI)技术已经走进了人们的世界。比如，每当给Alexa智能音箱指令时，机器学习技术都会努力弄清话语内容，并试图做出最佳判断。每次Netflix或亚马逊推荐了“下一部电影”或“下一次购货商品”时，均是基于复杂机器学习算法而定向推荐，让这些推荐远比之前的促销看上去诱人。尽管自动驾驶汽车尚未普及，但人们纷纷意识到自主导航的潜力和趋势。
“聪明反被聪明误”这句俗语广为熟知，但你一定没听过“智慧反被智慧误”。因为，聪明≠智慧，两者之间存在着明显区别。正所谓，“聪明人会说话，智者善于倾听。”而这同样适用在当今的楼宇建筑上。
