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“我是三一重机售后维修服务工程师,因为我干什么都快,人称外号‘龙卷风’。常常有人问我,为什么总是匆匆忙忙的,而我的回答也永远只有一个。因为工地的工程不能慢下来,只有我快一点,机器重新开工就能快一点。”过去, 被冠以“基建狂魔”称号的中国,凭借一次次的“中国速度”震惊世界。这一切的背后,有着无数的维修服务工程师在默默奉献力量。
当前,中国经济已经进入高质量发展阶段,有关部门提出适当超前开展基础设施投资,工程机械行业仍然发挥重要作用。越来越多的企业开始启用更为复杂、技术含量更高、运维难度更大的机械设备。这直接导致了众多企业维修能力与解决高难度复杂故障之间出现失衡。在这样的大背景下,百度智能云和三一重机进行了一次有益的尝试,向外界诠释了工程机械向智能化转型的可行性。
人工智能与挖掘机融合创新
作为中国挖掘机龙头企业三一重机,创造了“一天内解决”的服务标准,即无论客户的施工场所有多偏远,三一重机的驻外服务工程师都要在一天内解决问题。然而这样的工作非常依赖个人经验,多达50%的问题无法准确诊断,还需要三一重机在后端的技术专家赶赴现场。这不仅会耽误客户的工程进度,也让三一重机面临着巨大的人力和资金投入。
为了进一步提升服务的效率,三一重机的服务部门尝试通过人工智能与机械制造融合创新,探索发展新路径。
三一重机相关负责人表示,我们发现很多故障是共性的问题,现在智能化程度越来越高,我们想通过一种方法,能够打破现场服务工程师和后端专家的空间限制,更快为客户解决机械故障。
于是,三一重机与百度智能云展开合作,经过一年时间的研发、调试、验证后,三一重机2021年正式上线了“工业 AR 远程协助系统”。
三一重机的目标有两点:一是对于远程支持业务实现线上化、透明化,运用AR智能眼镜技术解放服务人员双手,实现远程化与智能化;二是与三一现有的CRM/PLM/EVI系统集成,满足数组化服务管理的需求。
据介绍,“工业 AR 远程协助系统”涵盖了手机APP、AR眼镜、PC端和WEB管理后台四个平台,拥有音视频通话、云端录像、呼叫中心、企业知识库、AR标注等核心能力,打破了现场维修人员与专家的地域限制,让专家如亲临现场,即时指导排除故障,极大提高了维保效率,帮助轻松解决远程维修问题。
在现实场景中,一位技术专家可以在后方通过大屏幕,指导千里之外的人员维修设备。专家结合这台机器的3D数字模型,清晰排查出异常数据,快速对锁定疑似故障点进行标注。而在另一端的施工现场,维修人员戴上AR眼镜,异常数据和疑似故障点一目了然,在专家的指导之下,很快解决了挖掘机的故障。
相比传统的协助方式,工业 AR 远程协助系统更加灵活高效,服务稳定且功能强大。据介绍,目前客户设备出现故障,在线APP报单后,服务工程师可以在15分钟内接单,2小时到达现场。如果不需要更换配件,24小时内即可解决问题;如果需要更换配件,紧急情况下基本3天即可满足。此外,工业 AR 远程协助系统还拥有AI小蜜蜂模块和配件验真伪模块,支持AI客服交互和拍照验真伪的能力。
目前,工业 AR 远程协助系统已经应用到打桩机、装载机和挖掘机的维修保养服务中,每个月处理的工单量已经超过4000单,除了需要返厂维修的问题,都可以通过远程系统妥善解决。
工业 AR 远程协助系统一系列创新能力的实现,离不开百度AI技术、飞桨深度学习平台以及智能云的支撑。其中百度AI输出核心的感知、规划和控制技术;飞桨提供便捷的核心框架和超大规模深度学习模型训练的支持;智能云提供算力支持和云基础设施服务。
“三一重机是我国第一家在工程机械领域,实现AR真正意义上商业化落地的企业”,三一重机有关负责人表示。
工程机械行业探寻“进阶之路”
众所周知,工程机械行业具有很强的周期性,其发展情况与宏观经济环境、基建投资、房地产投资密切相关。如何“穿越周期”,一直是三一重工等工程机械行业企业最关心的问题。
“数据是个金矿”,三一重机有关负责人表示,“尽管现在我们还不能非常好的发掘它,但是要把它积累下来。我们目前在思考的是如何把修维修数据进行结构化分析,如何将工业 AR 远程协助系统内海量的音视频数据的价值挖掘出来。”
“我们期望和百度一起构建智能机械维修大脑,建立智能服务生态。未来远程专家只解决第一次发生的问题,之后系统通过智能分析判断,进行智能推送。客户机械设备再次出现同样的故障,上传拍摄视频,系统将会自动推荐最优的维修方案。”三一重机有关负责人表示。
与之不谋而合的是,百度智能云正基于“云智一体”的领先能力,着力打造智能时代的基础设施,助力用户实现工业知识的挖掘、积累、沉淀、复用与创新,打破数据应用的技术瓶颈,培育出了以“机器大脑”为载体的工业知识学习和应用能力。
百度智能云在2021年推出工业互联网品牌“开物”,以“AI+工业互联网”为特色,跨行业跨领域的为制造、能源、水务等工业企业、产业链和区域产业集群提供云智一体的整体解决方案,降低企业落地应用人工智能的门槛,承担起了助力企业数字化转型和智能化升级一步到位的“护航者”角色。
目前,百度智能云开物已经在贵阳、重庆、桐乡、苏州、广州、宁波等约16家区域深度落地,并与电子、汽车、装备制造、钢铁、化工、水务等超过22个行业的300多家标杆企业建立合作。
从数字化的探索到智能化的畅想,三一重机和百度智能云的尝试揭示了工程机械行业的进化方向:数字化的过程也是经验转化为知识的过程,当一张张知识图谱和知识库被构建,带来的将是整个行业的融合创新。
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4月15日,紫光股份旗下新华三集团以“智见·同行”为主题召开“2022新华三技术战略媒体分析师沟通会”,分享了“云智原生”战略的全面深化革新,展示了“数字大脑”在数字基础设施、云与智能平台、主动安全、统一运维等方面的技术升级。在行业数字化转型和应用进入快速实践和价值实现的新阶段,新华三将持续通过技术、产品、解决方案的创新与升级,加速百行百业智慧应用落地,为数字经济的高质量发展注入新动能。
战略深化之年,以技术创新赋能应用落地
2021年,新华三集团助力了2700多个行业客户打造和升级“数字大脑”,建设了219朵行业云,全力助推行业数字化变革。截至目前,新华三已累计参与197个数字政府、智慧城市、数字乡村建设,进一步夯实了ICT行业领军地位。
新华三集团联席总裁、首席技术官兼网络产品线总裁尤学军
2019年新华三集团首次发布“数字大脑”,2021年发布了“云智原生”战略并升级“数字大脑”。2022年,新华三为“云智原生”战略赋予了新的内涵和价值,让“数字大脑”更加智能。新华三集团联席总裁、首席技术官兼网络产品线总裁尤学军指出,面对数字经济发展的广阔机遇,新华三的“云智原生”战略将重点围绕应用场景的落地需求,提升智能数字平台的效率和能力,赋能行业数字化转型和应用快速落地,实现数字化价值。
“数字大脑”再进化,以平台创新释放数据价值
全新的“数字大脑”引入了分布式云、隐私计算服务、AD-NET 6.0+解决方案、智能家居、安全运营服务、全域管理和业务洞察等一系列全新技术、产品和服务,让智慧应用能够更好地生长在智能数字平台之上,让数字化技术离业务更近,从而实现了“数字大脑”的全面进化。
云与智能平台:分布式云以应用场景为核心,绿洲平台2.0加速释放数据价值
作为“数字大脑”的核心引擎,云与智能平台紧跟市场变化进行了全面升级。新华三集团高级副总裁、紫光云与智能事业群执行总裁陈子云表示,紫光云同构混合云升级为分布式云,在维持同构混合云统一架构不变的基础上,持续构建行业云所需的云数智三维能力,打造一个能够实现任意位置、任意规模、任意应用、任意模式的分布式云整体方案,同时面向智慧矿山、高速公路以及运营商等不同规模的边缘场景,发布特性丰富的多形态边缘云,让云由计算中心向感知中心演进。此外,紫光云还重点升级了水务云、芯片云、建筑云、工业云等产业云服务,构筑面向细分产业的公共技术服务平台。
新华三集团高级副总裁、紫光云与智能事业群执行总裁陈子云
绿洲平台2.0支持跨云、跨域、跨组织数据流转,以一体化数据运营帮助客户实现降本提效,加速海量数据的流转,让数据使用更简单;融合区块链、隐私计算和数据银行等技术,让数据流通更安全。目前,绿洲平台已覆盖8大行业、50余个细分场景,让数据价值得以真正赋能行业场景。此外,新华三集团还发布SeaSQL分布式数据库和DBaaS数据库即服务,全面提升绿洲平台的数据服务能力。
智能联接:AD-NET 6.0 +,9大创新方案覆盖园区、数据中心、广域网三大场景
在智能联接的创新上,新华三集团秉持云智原生、开放生态、绿色低碳的理念发布了云智原生AD-NET 6.0+解决方案,以全光网络、云简网络、5GtoB 、智能无损、确定性网络、算力网络、IPv6+、主动安全、SDP零信任等9大创新解决方案,实现了应用驱动园区网(AD-Campus)、数据中心(AD-DC)和广域网(AD-WAN)三大场景解决方案的全面升级。此外,近日全球首发的企业级智原生Wi-Fi 7 AP新品,以及业界首款400G园区核心交换机H3C S10500X-G,无不彰显出新华三集团在智能联接领域的技术领导力和创新活力。
智慧IT:全域创新,引领算力向绿色、高效迈进
在算力革新上,新华三集团广泛布局“云-网-边-端”,以人工智能平台、多元计算平台、智能存储平台、智能管理平台赋能智算,成就智慧,加速上层应用创新。同时,新华三更积极响应“双碳”战略,以液冷等技术打造绿色产品,通过智能化实现绿色管理与运维,引领数字产业向绿色、高效的方向迈进。
新华三集团副总裁、计算存储产品线总裁徐润安
此外,作为数字基础设施的重要组成部分,以及新华三集团“芯-云-网-边-端”全产业链布局的重要一环,终端也在不断提升产品体验,践行绿色低碳理念。今年全新发布的8K云屏实现了8K全链路技术突破,搭载行业首创的可插拔8K摄像头,在X86双系统架构下实现了8K超高清显示、8K视讯等功能,为会议、医疗、教育、金融等场景提供了专业解决方案。此外,新华三也将在推出一系列商用台式机、笔记本电脑以及显示器等产品的基础上,进一步完善产品序列,以匠心之作全力加速企业的数字化重塑。
主动安全:从边界到云,以数据构建主动安全创新基石
在安全领域,新华三集团积极响应国家安全战略方向,打造出了全新的“主动安全3.0” 技术体系,以等保合规为基础,以业务安全为驱动,提供覆盖“云-网-边-端”的安全解决方案,结合软硬件产品能力与专业安全服务,帮助客户提升网络安全防护的效率与水准。近期发布的北望新一代态势感知系统,充分释放“云智原生”的全栈技术能力,大幅提升在不同场景下,针对已知及未知威胁的分析、预警、溯源及处置能力,构建全局视角的业务安全运营平台。
统一运维:持续创新,赋能业务高效协同与可靠运行
新华三集团致力于为用户提供“智简、至暖、致远”的IT运维服务,全面提升IT服务管理的整体水平,并在今年提出全域管理、业务洞察两大新技术。全域管理能够实现对基础设施、技术域的全面纳管,实现数字化平台的高效协同和管理;业务洞察能够以客户视角洞察业务运行状况、掌握运维的延迟、健康度等指标,为业务运行和创新提供全面的指引。
迈向数字化发展的新阶段,数字经济正在从以互联网经济为主体向更多场景和垂直行业渗透,从注重经济规模扩张向重视技术深耕转变,数字化转型的核心目标正在从架构和能力建设转向场景化应用的部署与落地,双碳、东数西算、元宇宙加快从热点概念向落地实施转变。新华三集团副总裁、首席品牌营销官杨玺表示,新华三将深化“云智原生”战略,夯实ICT全栈能力,锚定行业发展趋势,面向用户场景和垂直行业打造数字化解决方案。
新华三集团副总裁、首席品牌营销官杨玺
作为数字化解决方案领导者,新华三集团将持续以云智原生的技术创新,紧密围绕客户应用场景打造领先的数字化解决方案,以不断进化的数字大脑加速数字世界与物理世界的融合,做百行百业数字化变革最值得信赖的合作伙伴!
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中国经济正在进入高质量增长的新周期,处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的重要节点。然而在经济中扮演“发动机”角色的制造业,还存在供给与市场需求适配性不高、产业链供应链稳定面临挑战、资源环境要素约束趋紧等诸多问题。
正是在这样的背景下,工业互联网连续五次出现在政府工作报告中,无形中为制造业的转型升级给出了最优解:通过工业互联网实现泛在连接,具备对设备、人员、原料等各类生产要素数据的全面采集,通过云化服务对数据进行深度分析,实现工业知识的沉淀和复用,助力企业数字化转型,提高企业的效率和竞争力,实现从制造大国发展为制造强国。
《“十四五”智能制造发展规划》等政策相继出台,提出2025年工业互联网平台的普及率达到45%。工业互联网是支撑制造业全要素、全产业链、全价值链资源汇聚配置的新型基础设施,已经成为促进工业转型升级、推动经济高质量发展的重要力量。
工业互联网的“升级之路”
借用中国信息通信研究院院长余晓晖的观点:工业互联网可以归纳为三个方面:一是网络体系,即工业全要素全产业链全价值链泛在深度互联;二是平台体系,这是工业智能化发展的核心载体;三是安全体系,这是工业智能化的安全可信保障。
在传统制造业中,数据价值的挖掘还止步于初始阶段。因为缺少有效的分析工具,没有基于工业机理进行智能化分析,大量的数据未被合理利用。
想要解决上述问题,势必要跳出传统的工业思维,必须和人工智能进行深度融合,让这些数据成为数字经济引擎的“燃料”。
知名智库机构赛迪在《AI+工业互联网平台市场研究》中写道:“人工智能和工业互联网的融合应用是新发展阶段制造业数字化、网络化、智能化发展的必由之路,是数字经济时代建设制造强国、网络强国和数字中国的扣合点。”
按照赛迪给出的定义:“AI+工业互联网”是指在工业互联网的架构基础上融合人工智能技术,特点是以大量数据采集为算料基础、以机器学习或深度学习算法为核心、以用户需求为导向,面向工业场景提供智能解决方案,帮助工业企业更好地实现数据价值和效能提升,实现数据驱动的业务转型和创新,出现了云仿真设计、设备预测性维护、产品质量追溯、网络协同制造、智能产品运维等新模式新业态。
如果说机器联网是工业互联网的第一阶段,人工智能、大数据等新技术主导了工业互联网的第二阶段,简单来说就是人工智能技术与工业生产的各个环节融合创新,再配合设备接入、协议解析、边缘计算、大数据分析、可视化开发等创新技术,工业互联网让机器、人、信息流等高效连接,打通了不同行业信息孤岛、促进各类数据有序流动的网络和平台,为各行业数字化转型提供智能感知、网络连接、数据分析等能力支撑,促进生产与服务资源在更大范围内精准、高效配置,提升各行业发展质量与效益。
现阶段,AI在工业互联网领域的应用以设备预测性维护、工业设备边缘侧质量分析等单点应用居多。随着产业转型的逐步深入,AI+工业互联网将呈现出多点落地的规模化趋势。AI将在工业互联网平台的边缘设备层、平台层以及应用层等多个领域发挥价值。而相应的工业互联网平台任何层的高级计算、分析也都需要AI的深入参与。可以看出,AI+工业互联网的融合发展的技术方案、应用模式等可复制性、可推广性会越来越成熟,真正给工业企业带来降本增效的价值。
云智一体融合“中国智造”
AI+工业互联网的兴起,让外界看到了新的可能,即利用工业互联网平台构建全要素、全产业链、全价值链的服务体系,为各行各业的数字化转型提供个性化的路径和方法论,同时也为互联网巨头们打开了机会窗口。
拥有领先AI技术的百度就是其中的典型代表。作为一家连续10余年在AI领域的研发投入占收入比例达到20%的企业,百度在人工智能领域可谓硕果累累,逐步形成了飞桨、智能交通、自研芯片等软硬件优势,并以此打造出了工业智能为核心的工业互联网平台。
2021年5月份,百度智能云正式将沉淀了四年多的工业互联网平台命名为“开物”,将自身的“云智一体”优势输送到千行百业。而百度智能云开物在一些重点领域的落地案例,也为业界提供了洞察AI+工业互联网价值的落地案例:
比如某钢企和百度智能云开物的合作,对热轧产线中10万+样本数据和相关的质量相关知识进行学习与提炼后,推出了从模型服务到终端平台的软硬一体化热轧钢铁表面缺陷质量检测方案,瑕疵识别准确率达到99%以上,在同样的检测环境下,准确率比国外同类系统提升了300%。
再比如恒逸石化联合百度智能云开物打造的质检一体机解决方案,质检工人拿着强光手电筒靠肉眼检测的画面,被一个个高速摄像头取代,后台利用人工智能模型算法可以对毛丝、绊丝、蛛网丝、油污、夹结丝等缺陷进行准确检测,20公斤丝饼的质检只需要2.5秒,耗时比传统人工检测缩短了70%以上。
在汽车领域,吉利联合百度智能云开物共同打造的“1+6+N”吉利混合云平台,帮助吉利降低管理运维成本达30%,资源利用率提高20%。百度和吉利均积极探索未来智能制造新模式,布局未来工厂3.0模式。双方将联合探索打造吉利专有的百度智能云+人工智能平台,构建完整的吉利大数据生态环境,打造出完整的集智能化技术平台、业务平台、产业场景应用于一体的吉利创新安全平台。
通过这些案例可以看到,AI+工业互联网不仅打破了工业生产的效率瓶颈,还进一步激活了生产数据要素的潜能,补足了知识沉淀和应用创新的短板,帮助企业完成了新旧动能的转换和价值链的延伸,也让我们看到了中国制造业在全球性竞争中弯道超车的的机会。
倘若把视角再放大一些,百度智能云开物所代表的AI+工业互联网平台,还在以区域性工业互联网平台的形式,进行跨区域、跨行业的产业创新探索,推动多个区域打造AI+工业互联网特色产业园区,支撑中小企业走向“专精特新”发展道路。
截止到目前,百度智能云开物已经在贵阳、重庆、桐乡、常熟、泉州、广州、宁波等区域落地,针对当地的产业禀赋进行因地制宜,陆续与电子、汽车、装备制造、钢铁、化工、水务等超过22个行业的300多家标杆企业建立合作。
做一个总结的话,人工智能为主的前沿技术正在赋予工业互联网新的内涵:既是企业转型的智能底座,贯穿工业企业产品研发设计、生产、运营管理、销售、供应链等数字化转型的全生命周期。同时也是区域产业升级的智慧引擎,某种程度上也是中国智造抓住机遇深化转型的可行路径。随着产业人才、数据质量、技术手段的提升,以AI+工业互联网为特色的产业园区将成为新的趋势,区域的数字化转型成效和产值也将值迎来新的增长点。
写在最后
确切地说,发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择, AI+工业互联网是产业转型中的不可或缺的新型基础设施。这也给了百度智能云等企业新的发展机遇。
可以预见的是,AI+工业互联网将在很长一段时间里成为中国制造业的主旋律,需要越来越多的人工智能企业参与其中,肩负起科技创新的角色定位和时代使命,为中国智造打牢数字化的基础。
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GTC 2022大会上,符合物理规律,达到Physically Accurate(物理级准确)被反复提及,NVIDIA专业可视化亚太区业务主管沈威在Omniverse线上沟通会上表示“今天我们讲的仿真模拟和协同工作,如果不能反映真实世界的物理现象,其实就是没有意义的。”通过路径追踪、AI加速、MDL库,PhysX物理加速模式等共同实现物理级真实场景的模拟和渲染,它模拟出一个完整、真实的虚拟世界,同时实现虚拟世界里AI的训练和推理,NVIDIA正在打造的是一个完整的数字孪生平台,也是一扇能够自由穿梭于真实世界和虚拟世界穿梭门。
真正的智能制造应该实现不同工业组件间智能化的相互作用和配合,是一套完整的完成复杂工业任务的系统,目前看来数字孪生是实现这一目标的重要路径。一般认为“数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间描述、诊断、预测、决策,进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。”数字孪生的实现依赖于强大的密集数据处理能力,从这个角度来说数字孪生可以被视为制造业领域AI应用的主要推动者。另一方面,真实的数字化企业中数字信息来源非常复杂,生产设备的制造信息由制造商提供,而设备的操作信息属于生产企业,从研发、生产以及售后的整个生命周期来看,所涉及的各种设备和系统之间依赖复杂的协同能力。数字孪生伴随所有数字资产的全生命周期,同时也使我们有能力与处于不同生命周期的数字资产进行互操作。
在过去的一年里,Omniverse 连接(指与 Omniverse 平台连接或集成的方式)增加了 10 倍,其中有 82 种连接是通过扩展的 Omniverse 生态系统增加的。
在制造业,基于Omniverse的Bentley iTwin已经开始提供工程级、工业规模的物理属性准确的实时可视化服务。Siemens Gamesa Renewable Energy 公司通过与NVIDIA合作,将数字孪生引入其风力电厂创建。借助用于开发物理信息型机器学习模型的AI框架NVIDIA Modulus,以及3D设计协作和世界模拟平台 Omniverse,实现比传统方法快4000倍的速度进行计算流体动力学模拟,并以高保真度查看模拟结果,从而准确掌握两台风力涡轮机彼此相邻布置时,一台涡轮机对另一台产生的影响,同时还能模拟各种气候场景对电厂的影响。对于这种需要经过成百上千次的迭代运算的工作,传统工具和方法在时间和成本上不具有可行性。
Siemens Gamesa 利用 NVIDIA 数字孪生平台进行科学计算,加速清洁能源转型
对于数字孪生的未来发展,NVIDIA中国区Omniverse业务发展经理何展表示“我们更看重的是未来数字孪生结合AI的能力,包括我们现在提出的很多算法平台,比如Modulus和大数据处理平台,这一系列AI的功能是未来能够促进数字孪生迭代新的应用的重要发力点。”
本次GTC上对Omniverse的主要更新包括:
- Omniverse Kit和Omniverse Create:提供更多渲染和材质的改进以及高级动画和行为工具。
- Omniverse View为非专业技术人员,比如审阅人员可以直观的了解项目进程,专门构建了交互式察看器。使项目关键决策者和审阅者,能够方便的在演示过程中注释和标记,实现比以往Omniverse场景查看器更加简单、直观。
- Nucleus:包括Work Station和Work Server,,本次Nucleus更新调整了用户权限。支持企业IT专员及管理人员获得更多的访问和控制权,从而实现更精准的资源分配、调校。
- DeepSearch:一种基于 AI 的新型搜索服务,允许用户使用自然语言或图像来快速搜索大量不带标记的 3D 素材库。
- Replicator:合成数据生成引擎,能够生成用于训练深度神经网络的物理模拟合成数据。实现快速生成场景,快速调用材质库里不同的材质、模型以及其它数字资产,包括模拟、录讯以及基于AI的人工智能训练。
- Showroom:包含若干场景的展示工具,这些场景可帮助新用户体验平台功能。
- Omniverse XR, Omniverse View的增强版,可以让Omniverse View以更符合人体架构的方式展示基于AR、VR的沉浸式场景体验。
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随着人们生活水平的提高和汽车工业的快速发展,我国机动车保有量不断攀升。据公安部统计,2021年全国机动车保有量达3.95亿辆,总量和增量均居世界第一。在方便人们日常生活的同时,车辆作为流动的污染源,其尾气排放给生态环境造成了巨大的负担,为此,国家出台了严苛的国六排放标准,要求采用更多的措施来减少车辆排放废气中的有害成分,如安装尾气后处理系统。尾气后处理系统的性能很大程度上取决于所配套使用的传感器,传感器也是后处理系统满足国六法规要求的OBD车载诊断系统的必要硬件,其中,压差传感器系列就是最常用到的传感器,环境保护的背后有它们不容忽视的功劳。
森萨塔科技压差传感器
提到压差传感器系列就不得不提森萨塔科技,它是全球数一数二的独立传感器制造商。森萨塔科技开发并制造的压差传感器系列基于MEMS微机电技术,建立在雄厚的技术储备和丰富的技术经验基础之上。尾气后处理系统中颗粒捕捉器的用途是为了减少颗粒物的排放,来满足国六排放法规的要求,压差传感器的主要功能为:第一,用来监测颗粒捕捉器上游和下游的压力差,通过压差信号来判断颗粒捕捉器是否存在堵塞或者泄漏的情况;第二,在颗粒捕捉器的碳烟量达到上限值之后,通过压差信号对颗粒捕捉器进行再生控制;第三,对颗粒捕捉器进行排放超标诊断。此外,在汽油机的尾气后处理中增加了对颗粒捕捉器后端管路脱落的诊断需求,这时候就需要用到双模压差传感器,它在兼具以上提到的压差传感器的主要功能之外,还能实现对颗粒捕捉器后端管路压力的测量。压差传感器和双模压差传感器的显著优势包括高尾气耐受性、高可靠性、高精度和抗结冰性。压差传感器和双模压差传感器的选型主要考虑压力量程、使用温度、输出信号形式、上下拉电阻和精度,其中双模压差传感器的选型还需要考虑颗粒捕捉器后端管路压力量程的选择。根据不同客户的安装需求,如螺栓孔的数量,压力端口的直径以及接插件型号等,压差传感器和双模压差传感器有不同的外形可供选择。
森萨塔科技双模压差传感器
柴油机EGR系统通过文丘里管流量计实现对EGR流量的精确控制,而流量计通过测量文丘里管一端的尾气压力、温度计两端的压差实现流量计算。文丘里管内部的共模压力可以达到5barG以上,而文丘里管两端的压差只有35kpa左右,因此诞生了高共模压差传感器,它是具有高共模压力的同时又能测量小量程压差的压差传感器。高共模压差传感器的设计优势在于卓越的尾气耐受性、高于5barG的共模压力耐受性、高精度和抗结冰性。与前面提到的压差传感器和双模压差传感器类似,高共模压差传感器在选型的过程中主要考虑压力量程、使用温度、输出信号格式、上下拉电阻和精度这五个要素。
森萨塔科技高共模压差传感器
除了压差传感器系列,森萨塔科技还有很多产品为生态环境的保护立下了汗马功劳。了解更多产品信息,请访问森萨塔科技的网站:www.sensata.com.cn,或关注微信公众号:SensataChina。