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Petra Fuchsíková和她的本田CBR 600RRR摩托車一起在賽場上馳騁并贏得了許多獎杯。最近,她所在的團隊得到了一位新的高效助手——西門子基于云的開放式物聯網操作系統MindSphere。
騎著搭載MindSphere的摩托車馳騁賽場
當MindSphere進入捷克市場時,Petra Fuchsíková產生了將她的摩托賽車接入MindSphere的想法。當時,MindSphere對大眾來說還很新鮮。而且,在初期,其實際應用案例也相對有限。
Petra Fuchsíková說:“當時,我們只能研究一些國外案例。所有信息都不是‘第一手’的。因此,我想成立自己的項目,并將MindSphere連接到一臺我所熟悉的設備上。”
在Brno的賽道上,Petra Fuchsíková騎著她的本田CBR 600RRR摩托車。(圖片來源:Jan Stárek)
“聰明的”摩托車
第一眼看去,你可能看不出這是一輛在許多部件上都裝有敏感的傳感器的智能摩托車。除車叉之外,所有傳感器都藏在車身內。這樣做的原因很簡單:即使被裝在用3D打印制作的外殼內,傳感器在摩托車翻倒后也還是會受損。
上云端
在訓練和比賽期間,傳感器會收集來自摩托車和外部環境的原始數據。這些數據會經由一個應用程序上傳至MindSphere并被分析。由此得到的洞察會用于改善摩托車的整體設置。這種數字技術為賽車手提供了額外的反饋,開啟了新的可能:賽車手不僅可以據此改善摩托車的技術條件,還能改進自己的比賽策略和駕駛風格。
云上的數據分析
無論在行駛過程中的線上狀態還是在離線時的任意必要時間,賽車團隊都可以調出從摩托車傳感器傳到MindSphere的數據。賽車手自己無法監控這些數據——這顯然無法與高速騎行并行。不過,她在維修站的同事可以在必要時根據從數據中得到的信息,利用頭盔的耳麥告訴她臨近的風險。Petra Fuchsíková說:“例如,他們可以告訴我后胎溫度不足,無法緊急剎車或無法以極端傾斜的角度進入彎道。”
快速分析數據
在沒有顯見的危險迫近時,能直接在賽場內快速分析數據也是非常有益的。當賽車手結束一個階段的訓練回到場邊,機械師就能夠根據系統顯示的數據做出反應并調整摩托車的配置以達到最佳訓練效果。
走下賽場后,在安靜的辦公室里,賽車手和團隊可以完成深度數據分析,從更多不同的角度來考察某次特定的駕駛。Petra Fuchsíková 解釋說:“在那時,我們可以利用MindSphere的庫并使用更高階的邏輯來處理數據,如用MindSphere庫中的神經網絡、機器學習、預測性分析和其他技術。”
直亮輸出該線路的主要作用就是能夠讓LED燈中的字體一直處于亮著的狀態,因此銜鐵的吸合時候的延時不會特別的明顯一般都是可以忽略不計的。,為了能夠防止在帶載情況下連接或者是斷開電源, ●必須先接接通電源然后斷路器才能夠執行再扣、合閘,額定電壓Ue為AC230V/400V50Hz,可靠范圍是在70%-35%Ue。除此之外還要考慮到被保護的三相短路容量,并對選型好鋇落式熔斷器進行校核,確保被保護的三相熔斷容量是小于設備額定斷流容量上限,同時也是大于額定斷開容量下限的。
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