專屬於您的工程師之家

當您需要解決方案的時候,該在何處尋找?

無論您遭遇的任何問題,我們都準備好協助您解決一切困難。因為我們就是專屬於您的工程師之家。

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在各種設計、建制與維護情況中,我們都想讓您在 RS 獲得「賓至如歸」的體驗。

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為何選擇 RS 做為您的工程師之家?

我們瞭解客戶的需求,並讓一切變得更加簡單。為了達到這個目的,我們提供種類廣泛且不斷增加的產品,您所需的一切都在 RS,只要按下按鈕就能送到您的手上,您可放心信賴。

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但還不僅於此。我們亦強化了與業界領導廠牌的供應商合作,讓您只要在一個地點就能挑選並取得適合的產品。並提供具競爭力的價格,省去貨比三家的麻煩。

我們在全球常備 500,000 種產品的庫存,且可透過分佈全球的配送中心網路進行當日或次工作日發貨,盡快滿足您的需求。

而若您需要額外的協助或引導,我們專屬的客戶服務與技術團隊將竭盡全力為您提供協助。

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我們希望所有領域的工程師都能在使用我們的服務時感到賓至如歸,並將我們視為首選。


適合未來的產品

但我們不僅是提供產品而已,身為一間企業,我們認為支援每一位工程師的黎波里抱負與創新是格外重要的。

為了鼓勵新一代的人們追逐夢想,我們不停地分享並支援我們成就非凡的客戶和供應商的傑出真實案例。

工程師們都是懷抱著偉大夢想的人,因此我們推出了 DesignSpark 。我們瞭解您想要瞭解更多,也想協助您快速輕鬆地為問題導入解決方案。

因此我們建立了 DesignSpark,這是專為工程師建立的線上社群,為您提供額外的工具與專業知識,將偉大的夢想化為現實。


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工程行業的發展趨勢

我們最近與一些頂級供應商合作,討論當前工程行業的發展趨勢。

來觀看視頻,了解他們在整個職業生涯中如何看機械工程領域變化、他們對機電一體化的影響有什麼想法,以及當一切都變成數碼化時,他們對工程未來的預測。

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推薦產品

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PLC 內面是什麼?

PLC 是內置一系列複雜組件的精密計算機 — 來了解他們是如何結合起來,控制工業生產過程。

機械電子的崛起

機械電子融合了電腦科學的概念以及機械、電機與控制工程,以便設計、建造及操作產品。目前應用於我們的日常生活中,例如在運輸、光纖通訊和生物醫學工程中提供解決方案。


「機械電子」(Mechatronics) 是由 Tetsuro Mori 在 1969 年率先提出的名詞;他是任職於 Yaskawa Electric Corporation (安川電機) 這家機器人公司的工程師。 這個名詞是機械 (mechanical) 和電子 (electronics) 二字的結合。

現代的製造公司為了能在全球市場中成功競爭,必須擁有將電子、控制、軟體和機械工程整合為一系列創新產品和系統的能力。

這就是我們能協助您的舞台。我們作為您的工程師之家,提供來自產業領導品牌,您需要的所有產品。



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演變中的機電裝置

瑞士製表工匠 Pierre Jaquet-Droz 先生於 1768 年決定需要想辦法促進銷售量,在其兒子,也是音樂家 Jean-Frédéric Leschot 的協助下,打造出三款複雜精密的機器人。其中最複雜的一款是由輪子控制,能依據 40 個凸輪的設定寫出字母。

受限於第 18 世紀的技術,Jaquet-Droz 和同事只能將開發範圍侷限在機械齒輪、槓桿和皮帶輪,但是他們仍然創造出自動裝置,展示這些裝置的 Neuchâtel 博物館現今仍然吸引眾多參觀者。當今的機器人製造商則擁有許多選擇。步進馬達等裝置似乎是將動作能力內建到系統中的優先選擇。但是經常有許多案例則以其他技術最合理。在可由程式設定的動作中,類似果凍的材質也能具有作用力。

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在機器人和類似的機電應用中,步進馬達仍然是普遍的選擇。動作未必是旋轉式的。導桿和類似的機械元件,例如 Igus 和 Thomson Linear 所製者,能將馬達的旋轉動作輕易轉換為線性動作。Faulhaber 製造的 Bipolar Disc Magnet Stepper (雙極碟片磁鐵步進機) 經常搭配整合式導桿。

步進馬達以基本 DC 馬達為基礎,只要獲得電流供應就會旋轉,但也能在停止前輕鬆移動到設定的旋轉位置。這種方案能支援需要精密定位和速度控制的應用。

步進馬達的核心是採用多個獨立線圈繞組的固定式定子,用於控制轉子的位置,而轉子是由永久磁性材質,或本身的線圈繞組在受施電流時形成磁鐵。固定式線圈繞組用於在定子周圍的兩個或更多個位置上,動態產生磁場。

電力施加到馬達時,磁化的轉子會旋轉到其能找到的最穩定位置,對準定子上主動式線圈的磁場。要移動到新位置時,線圈的電源關閉,由另一線圈取代,迫使轉子再度移動。RS Pro Hybrid 等步進馬達能提供小至 0.9° 的個別步進角度。但是,步進馬達的定位精密度並不限於個別的步進。微處理器或邏輯控制下的微型步進能建立高準確度的定位系統,提供任意的有效步進角度。

在微型步進中,並非從某一線圈完全移除電流,而為另一線圈供電,而是降低某一線圈的電流、增加另一線圈的電流。因為控制電流平衡,所以能在具體實作的完整步進之間達成較小的虛擬步進。

雖然步進馬達透過微型步進允許接近持續的動作控制,但是在注重高轉速的狀況下可能有缺點。馬達通常以低速使用,提供最大控制能力和轉矩。然而,Portescap Disc Magnet 步進器馬達等產品,能達到高加速和 10,000rpm 以上的旋轉速率。

無刷馬達等持續可變的設計能兼具高扭矩和精確定位。傳統上 AC 馬達應用廣泛,因為成本相對較低,而且動作的準確度不是優先考量。由於低速時扭矩的問題,使 AC 馬達逐漸被賦予更多的處理功能。以現場導向的控制技術現在已廣泛用於提升 AC 馬達的效率,以及低速時的扭矩,逐漸使得無刷 AC 馬達在需要高功率與準確度的應用場合中成為有力的競爭者。

在現場導向的控制中,馬達磁場的數學模型每秒更新數次,提供對於馬達內電壓、轉速和扭矩之間的關係估算。閉迴路控制演算法會動態調整對於馬達內每一繞組施加的電壓和電流位準,不僅將扭矩最大化,也將轉子移動到特定位置。這些控制技術的優點是估計值通常足夠精確,能免去額外的位置感應器,如此有助於降低整體的系統成本。除了為使用者簡化現場導向控制實作的專屬系統單晶片 (SoC) 控制器之外,關鍵的要求是針對高效能處理器,例如 Analog Devices ADSP-BF547 Blackfin 嵌入式處理器。範例如 Toshiba TMPM370 的 SoC 系列,其中結合了 ARM Cortex-M3 處理器、專屬的現場導向控制輔助處理器,以及馬達驅動器介面。

對於需要較小作用力,但是注重雙方向高準確度的狀況,語音線圈致動器是理想的選擇。語音線圈致動器是 Lorentz-force (勞侖茲力) 原理的實作:在磁場中攜帶導體的電流作用力和磁場強度及電流成比例。

VCA 已成為小型機電系統的首選馬達,例如智慧型手機攝影機鏡頭的對焦機制。這是因為改變電流方向會使作用力的方向顛倒。結果,語音線圈致動器成為高準確度的雙向致動器,能支援迭代二進位搜尋類型程序,可讓攝影機鏡頭自動對焦。還有鏡頭採用的旋轉型態,也有線性版本。

就電氣的角度而言,語音線圈致動器是單相馬達,控制方式和簡單的 DC 馬達相同。它們在可聽到的雜音方面表現通常良好,因此廣泛用於行動裝置,同時提供低遲滯。

動作控制的另一個不同方案是使用加壓氣體或液體以推動活塞。因為氣動系統比較沒有液體濺溢的問題,所以常見於較小的機電系統中。氣動控制雖然也和大型工業控制器搭配,但是提供了機會以打造動作和人類與動物類似的機器人。

可在連結的四肢上採用活塞,作為人工肌肉。例如用於復健機器人,協助人們從嚴重的四肢傷害中復原,以站立或四處移動,或在物理治療中提供協助。

在許多狀況下,並不需要持續控制動作。動作可能只是簡單打開或關閉閥門:這是構成液壓或氣動系統的重要部分。電磁線圈在此提供解決方案,它包含纏繞行動金屬電樞的導電線圈。電磁線圈應用 Faraday’s law of induction (法拉第感應定律):電樞朝增加線圈電感的方向移動。

一般而言,對電磁線圈施加電流會迫使電樞移動到新位置。常見的配置是閥門中通常為關閉的電樞:沒有施加電流時,電樞會阻擋流動。導入電流後,電樞會移動到允許液體或氣體流動的位置。為氣動控制所設計這類型電磁線圈的範例是 Parker Viking Extreme G。

雖然許多電磁線圈是針對簡單的開與關狀態而設計,在某些設計中也採用比例電磁線圈,以提供可變控制。比例電磁線圈將電流能施加的最大作用力和彈簧平衡。從極低的位準開始,逐漸增加電流將電磁線圈移動到其最長距離。比例電磁線圈的一個問題是遲滯:將電流降低到某一位準之後,未必能使電樞恢復到電流增加到該位準時所到達的相同點。在需要低遲滯的狀況下,線性語音線圈致動器似乎是較好的選擇。

眺望未來,水凝膠等創新材質將提供控制動作的其他方式。某些聚合物水凝膠在施以電場時,體積能產生大幅度變化。因此適用於需要人工肌肉的狀況,或需要主動式緩衝加上動作之處。然而,這些材質仍屬萌芽階段,上述電機系統在最近的未來中仍然是機電設計師的主要選擇。但是有一點很明確:拜電子與機械的結合,帶來許多可行的選擇,這兩者在特定的狀況下各自提供本身的優點。

演變中的感應器

當今的物聯網 (IoT) 只是讓我們的環境更加聰明的巨大革命之起步。由於它的焦點是感應器:負責將資料提供給伺服器上執行的智慧型軟體,所以看起來比較屬於被動式系統。IoT 支援決策的功用遠大於實作決策 。機電裝置提供主動式互動功能,為各產業、住家和運輸提供更大的便利與效率,讓整個機制得以完整發揮。

機器人將協助我們執行例行工作,並支援製造和交付服務。它們的一些功能用於自主馬達車輛,載運我們移動。為了安全而且有效執行工作,這些機器人必須瞭解它們所在的位置。舊世代的工廠自動化機器人和生產機器不需如此,因為它們在安全的籠子中工作,並且遵循可預測、事先設定的軌跡。為了具備更高彈性和反應能力,新一代的生產設備必須監視其本身的動作,以及工作場所中其他裝置的動作。

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因此,機電感應問題有兩個要素,一是確保每一移動零件的位置和動作控制演算法的內部模型一致。十多年前,機電系統進行這類分析所需的感應器在技術上根本不可能。即使是較為簡單的基本感應器,生產成本也很昂貴。但是 Nintendo (任天堂) Wii 的問世,改變了設計師思考如何將動作感應功能整合到系統中的方式。Wii 的手持 mote 含有加速儀,能感應遊戲者如何移動它們。Apple 的 iPhone 將動作感應功能提升到新境界。其產品,和這種概念激發的更多智慧型手機,整合的就更不止加速儀了。

當今的行動裝置含有加速儀、迴轉儀、壓力感應器,以及用於接收全球導航衛星系統 (GNSS) 服務的接收器。結果是即時輸入的集合;而這些輸入能精確指出裝置在世界上的任何位置。

智慧型手機等行動裝置整合眾多感應器以偵測動作,這種作法是有理由的。沿著 x、y 和 z 軸正交配置的加速儀群組雖然一開始設計並非用於此目的,但卻能偵測旋轉,以及沿著線性路徑的動作。然而加速儀有不準確的缺點,可能很快導致位置錯誤。此外,加速儀對於系統何時確實沒有移動可能會混淆。另一項持續的錯誤來源是重力造成的加速度。加速儀要自行分辨這兩種加速成份可能非常困難。

高通濾波器提供一套機制,篩除加速的重力成份,同時維持輸入物理動作所產生預期變化較快的加速成份。高通濾波器經常必須搭配低通濾波器,以消除雜訊來源,和高頻率的低程度震動。但是在此狀況下,加速儀可能仍然會累積來自許多雜訊來源的錯誤。

相較於加速儀,迴轉儀的設計目標是偵測旋轉動作,同時為加速儀的訊號提供輔助訊號。這些輸入在數位處理之後,能消除麻煩的雜訊來源。

迴轉儀受到不同的雜訊來源影響。飄移是最常見的錯誤來源,而且會隨著時間累積。在迴轉儀感應器上執行校正措施,有助於減少會造成飄疑的錯誤:提供可加入整合迴路中的補償值。但是若系統提供的動作感應器類型不止一種,則還有另一個選項:感應器融合。

顧名思義,感應器融合包含一群演算法,結合來自不同感應器的輸入,然後建立虛擬感應器,其準確度和可靠度優於任何個別成員。

目前有許多技術能執行在監視動作方面效能良好的感應器融合。目前常用的範例是 Kalman 濾波器。Kalman 的核心提供感應器讀數的加權平均。這不是簡單的平均,而是將不確定性列入考量。演算法認為可能較為正確的更新,其加權會高於認為不確定性較大的更新。當感應器效能變化相對於濾波器內部模型所提供的預測狀態顯得較不尋常時,能夠隨著這些變化而因應,就能提供較為可信的答案,協助提高整體可靠度。

市面上已出現感測器中樞 IC,用於簡化來自多種感應器類型的資料整合工作,並支援感應器融合演算法。藉助於硬體式的濾波器,它們能大量卸載主機微控制器的負載。與完全軟體化的演算法相較之下,此舉能降低系統成本與功耗。而進一步的整合已衍生出多種裝置,結合中樞功能、感應器本身,以及實作融合技術 (例如 Kalman 篩選) 所需的處理能力。Bosch Sensortec BNO055 就是一個例子,由其公司的 FusionLib 軟體所支援。

由於 BNO055 整合了加速儀、迴轉儀、地磁感應器,提供 9 軸感應動作的能力,加上 FusionLib 軟體將測量功能結合為一致的整體。這個整合式裝置讓客戶不需要開發本身的驅動程式和融合演算法。

動作感應器本身為機器人提供本身動作的一致畫面。但是為了能夠安全移動,機器必須能感受其周圍的動作。這就是進行安全且高效率機電動作所需的第二廣泛類型的感應器變得重要的原因。這類感應器能確保整個移動系統不會和其他物體意外碰撞,並確保系統知道自己的位置。在這個領域中涵蓋許多感應器技術。

最簡單的感應器是為偵測障礙物而設計。有許多技術能支援這項應用。現在某些機器人在表面上安裝壓力感應器,在觸及障礙物,或預定要處理的物件時會停止前進。一般而言,這個方案適用於低速移動的四肢與馬達,機器人提供相對較小的作用力。光幕和紅外線近接感應器提供不實際接觸另一物件就能偵測障礙物的方法。這兩種方式都使用從目標彈回的光波來判斷和障礙物之間的相對距離。

攝影機能支援更複雜精密的機電系統控制功能。它們不僅包括傳統攝影機,也涵蓋時差測距 (time-of-flight) 攝影機,例如 Infineon Technologies 的 REAL3 感應器能描繪視野中的複雜 3D 空間。虛擬實境技術的興起能協助降低這種裝置的成本,讓它們能進入許多自主機電系統;這非常類似 ADAS 的市場協助開發成本較低的光學雷達 (lidar) 和雷達感應器。整合到工業環境的雷達技術範例是 Infineon 製造的 BGT24M/L 系列公釐波長 IC。

要利用雷達、2D 和時差測距攝影機等更先進的感應器,關鍵是在以深度學習等 AI 技術為基礎的進階演算法。行動化機電裝置的關鍵課題在於功耗。深度學習原先是在具有相對高功率預算的高階微處理器和圖形處理器 (GPU) 上實作。目前機器製造商可使用 Movidius Myriad-2 SoC 等專業裝置。Myriad-2 已部署在汽車駕駛人協助系統中,這是針對深度學習和即時推論而最佳化的視覺處理器。機電整合商在免費軟體網路,例如 Caffe 和 Tensorflow 的支援下,能使用插入到 USB 埠中的便利神經網路電腦棒 (Neural Network Compute Stick) 輕易探索其功能。

透過先進的感應器中樞和著重於開發的工具,例如神經網路電腦棒,機電裝置和機器人系統的開發商能更輕易升級其設計的功能,協助提高產品的行動性。隨著市場成長,能協助進一步降低成本,並提供更多的解決方案,使智慧化動作成為新興 IoT 的一個核心環節。

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