高度优化的设备状态监测解决方案，可大规模部署在工厂监控环境中

　　3月18日,凌华科技发布其全新的设备状态监测 (MCM，Machine Condition Monitoring)边缘数据采集系统(DAQ，Data Acquisition Systems)MCM-204。MCM-204的发布不仅丰富了凌华科技的MCM产品线，而且还为大规模部署提供了高度优化的MCM解决方案。MCM-204采用ARM Cortex-A9处理器作为其计算动力，无需主机即可作为一款独立的DAQ设备使用，提供两个以太网端口，可以将数据回传至后端服务器，并且支持多个设备的菊链拓扑结构。MCM-204通常用来计算与振动相关的指标，例如电压、FFT和RMS，为大规模基础架构引入了边缘计算的优势。此外，MCM-204为各种数据访问提供了灵活的接口支持，通过内置的Web控制台提供全程无忧的远程管理和固件/算法更新。所有这些功能使得MCM-204非常适合远程实时监测、分析和控制。　　

　　凌华科技边缘数据采集系统MCM-204

　　“为了提供持续的设备监测，传统的解决方案是在远程的设备端部署由嵌入式主机和DAQ卡组成的DAQ系统。但是，当远程的设备数量变得越来越多，并且分散在不同的地理位置时，想要在每个设备端都部署DAQ系统会面临巨大的阻碍。”凌华科技IoT策略解决方案与技术事业处总监阮北山说道，“独立的边缘系统MCM-204可以轻松地在现场进行集成，无需主机即可执行过滤原始数据的任务，从而大大减少了数据传输所需的带宽，最终可帮助制造商和机械设备供应商降低70%的总体拥有成本，并提高其投资回报率。”

　　凌华科技超紧凑型的MCM-204具有24位的高分辨率ADC，可采集128kS/s的高频信号。所有通道均内置IEPE 4mA激励电流源，无需额外的信号调理来触发传感器采集信号。此外，MCM-204还支持数字转速计、数字温度传感器和电压输出负载电流传感器的功能，以获取机器的转速、温度和负载电流的信息，从而为设备监测任务提供了广泛的选择。此外，这种多合一的解决方案内置丰富的数据类型，包括电压、FFT数据和RMS_OA。用户可以轻松构建完整而强大的实时监测系统，而无需花费很多精力进行编程开发。

　　为了实现分布式边缘计算架构，凌华科技MCM-204提供了独有的“自定义过滤算法”导入机制，允许用户修改C/C++中的过滤器或预处理算法，并可以在Linux下进行编译。MCM-204可以将重要的行业应用的专有算法安全地迁移到边缘侧。此外，MCM-204内置Web控制台可实现便捷的远程配置，从而轻松管理设备状态监测操作，而无需编写特定的应用程序。相关参数和数据类型的设置可以在Web UI中直观地显示。边缘DAQ系统MCM-204可快速轻松地设置设备状态监测环境。