傳感器

影響傳感器的因素——環(huán)境因素：

　使用環(huán)境：傳感器使用時受溫度、濕度、塵土等環(huán)境因素的影響。任何一種傳感器都有自身的工作溫度范圍，因此必須根據(jù)實際測點位置的溫度，以及環(huán)境溫度來選擇合適的傳感器。另外，對于測試環(huán)境存在潮濕、腐蝕和電磁場等影響因素時，選擇傳感器也應該考慮這些因素。壓電式力在振動試驗中，除了測量振動，還經(jīng)常需要測量對試件施加的動態(tài)激振力。

IoT傳感器

對于想要實施LoRaWAN的公司而言，一項挑戰(zhàn)是，并非所有國家都擁有覆蓋全國的公共LoRaWAN網(wǎng)絡提供商。一些公司更喜歡部署可以連接到廣泛的全國性覆蓋范圍的應用程序。但是，用戶也可以使用私有LoRaWAN網(wǎng)絡，并且某些客戶實際上更喜歡使用私有網(wǎng)絡，客戶能夠自己管理私有網(wǎng)絡，或者讓第三方(如系統(tǒng)集成商)管理網(wǎng)絡。當在需要覆蓋的地方(無論是室內(nèi)還是室外)靈活部署LoRa網(wǎng)關時，這種私有網(wǎng)絡甚至比公共網(wǎng)絡具有更多優(yōu)勢。遠程、超低功耗IoT傳感器和網(wǎng)絡的擴散可能是幾代人中較為重要的技術創(chuàng)新，它將在智慧城市建設中發(fā)揮巨大作用，這將有助于保護我們未來的自然資源。橫向效應：當測量某個方向的振動時，信號輸出應該全為振動感知方向，但實際上在與該方向垂直的方向也有信號輸出，智能無線振動傳感器，這種效應稱為橫向效應。

PSD循環(huán)計數(shù)的方法

nCode DesignLife預測隨機振動疲勞方法包括Lalanne、Dirlik、NarrowBand、Steinberg四種計數(shù)方法，均采用Miner法則進行累計損傷，采用統(tǒng)計學參數(shù)確定循環(huán)次數(shù)。智能水管理系統(tǒng)可以為商業(yè)建筑提供每分鐘用水量的狀態(tài)更新，并且可以在提供有價值的及時信息的同時，幫助預測可能發(fā)生水的地方。按照ANSYS nCode資料的說法，是這樣描述4種方法的使用：

NarrowBand方法：幾乎不被使用，Bendat假定所有函數(shù)值為正的波峰將隨后跟著一個對應的數(shù)值相等的波谷，不管實際上是否他們構成了應力循環(huán)。

Steinberg方法：假定循環(huán)分布符合高斯分布，累積損傷總和分別由1/2/3_sigma下的累積損傷線性累加構成。

Lalanne方法：為默認方法，多用于軍gong標準，通用寬帶技術。

Dirlik方法：利用Monte Carlo技術提出一個經(jīng)驗閉合解，具有寬泛的技術應用范圍，多數(shù)情況均優(yōu)于其他方法，適用于窄帶和寬帶技術。

在DesignLife的Vibration_Analysis求解引擎中，右鍵屬性，就可以在“Vibration Load_PSD Cycle Count Method”選項中進行設置和選擇。