PC の出現は、電気やラジオの発明に匹敵する、優雅な科学技術革命であると当然考えられています。 PC が誕生した時点で、コンピューティング テクノロジはすでに四半世紀前から存在していました。 古いコンピューターは一般ユーザーから切り離され、専門家 (電子エンジニア、プログラマー、オペレーター) がそれらを操作していました。 PC の誕生により、コンピュータは大衆の道具となりました。 コンピュータの外観は劇的に変化しました。フレンドリーになりました (つまり、視覚的に快適な画面上で人と文化的な対話を行うことができます)。 現在、世界中で数億台の PC が生産現場と日常生活の両方で使用されています。

コンピューターサイエンスとその実用的な成果は、科学技術の進歩と人間社会の発展の最も重要な原動力となりつつあります。 その技術的基盤は、情報を処理および送信する手段です。 その発展のスピードは驚くべきものであり、人類史上これに匹敵するものはありません。 コンピューター技術の歴史は、まず第一に、ハードウェアとソフトウェアの驚異的な発展ペースにより、独特であると主張できます。 近年、コンピュータ、通信、家電製品をひとつのセットに統合する動きが活発になっています。 新しいシステムは、単一の集積回路上に配置され、プロセッサ自体とその環境に加えてソフトウェアも含めて作成されます。

すでに現在、ユニバーサルコンピューターは、所有者の特定範囲のタスクを解決する新しいデバイスであるスマートフォンに置き換えられています。 ポケットコンピュータのシステムが開発中です。

第 5 世代コンピュータの特徴は、人工知能と自然なコミュニケーション言語の導入でしょう。 第 5 世代のコンピューターは容易に管理できると考えられています。 ユーザーは音声でマシンにコマンドを与えることができます。

21世紀は、経済、政治、科学、教育、医学、日常生活、軍事などにおいて、コンピュータサイエンスの成果が最大限に活用される世紀となると予想されている。

現在のコンピュータ技術の発展における主な傾向は、コンピュータの実装範囲のさらなる拡大であり、その結果として、個々のマシンからそのシステム、つまり幅広い機能とさまざまな構成を備えたコンピュータシステムや複合体への移行です。特徴。

パーソナル コンピュータをベースにして作成された、より有望な地理的に分散されたマルチマシン コンピューティング システム。 コンピュータ ネットワークは、計算による情報処理ではなく、電子メール、テレビ会議システム、情報および参照システムなどの通信情報サービスに重点を置いています。 専門家らは21世紀初頭になると考えている。 文明国では基本的な情報環境に変化が起こるだろう。

近年、新しいコンピュータを開発する際に、スーパーコンピュータや小型および超小型 PC などの超強力なコンピュータに注目が集まっています。 分散型ニューラル アーキテクチャに基づいた第 6 世代コンピューター、ニューロコンピューターを作成するための研究作業が進行中です。 特に、ニューロコンピュータは、既存の特殊なネットワーク マイクロプロセッサ、トランスピュータ、通信を内蔵したネットワーク マイクロプロセッサを使用できます。

第 6 世代コンピュータのおおよその特性。

モノのインターネットは、おそらく良い意味で、概念からデジタルモンスターへと変わりつつあります。

今日、どのようなデジタル技術がトレンドになっていますか? そして、将来の企業の成功は、モノのインターネット (IoT) に統合できるかどうかに大きく依存するのはなぜでしょうか?

IoT、アナリティクス、エッジ、5G がトップ 4 にランクイン

2018 年の終わりが近づくにつれ、デジタル空間アナリストは、人類がデジタル空間への統合がますます進んでいることに注目しています。 そして、多くの人にとって、多くのインターネット技術はまだ SF の世界のようなもののように思えますが、家、車、機械、家電製品がインターネット エージェントを通じてインターネット上で通信できるようになる日は遠くありません。つまり、熱、水、ガスを時間通りに家に届ける、車に時間通りに燃料を補給して技術検査に出す、洗濯洗剤を時間通りに持ってくる、などです。

工作機械は、その注文を満たすために必要な注文と材料を自ら見つけ、コンベア工場や作業場は自らサプライヤーを探し、供給された部品から機械や設備、あらゆる種類のものを組み立てます。 モノのインターネットは、数年前には単なる概念にすぎませんでしたが、現在ではスマート ホーム、スマート カー、スマート家電などの形で自信を持って形になりつつあります。

今日、リーダーシップを発揮しているデジタル テクノロジーは何ですか?

ユビキタスなモノのインターネット (IoT)

すでに述べたモノのインターネット IoT は、当然のことながらトップへの道を見つけました。 Gartner の推計では、2017 年には 84 億以上の「モノ」がオンラインに存在し、前年比 30% 増加しました。 2018 年もこの傾向は続きます。 とはいえ、IoT はまだ始まりにすぎません。 重要なのは、物そのものではなく、それらが接続されてデータを提供されたときに、それらの物をどうするかということです。

専門家が注目する 3 つのトップトレンド、つまり分析革命、エッジ コンピューティング、5G セル処理はすべて IoT を中核としています。 実際、IDC は、今後 2 ～ 3 年で全コンピューティングの最大 40% が発生すると予測しています。 トレンド 1 ～ 4 がすべて IoT に関するものであるのはそのためです。 非常に簡単に言うと、モノのインターネット システムに参入できるように、まずモノをデジタル化する必要があります。 しかし、インターネットが本質的には数字のシステムであることはおそらく理解しているでしょう。

IoTによる分析

IoT の主な機能は所有者にサービスを提供することであると考えている場合、これは完全に真実ではありません。 相互作用することでベースを作成し、それを分析します。

IoT によって生み出される大量の情報は、製造業や医療から都市全体の機能に至るまであらゆるものに革命をもたらし、これまで以上に効率的かつ収益性の高い運営を可能にする可能性があります。 たとえば、ある企業は、180,000 台のトラックの運用コストを 1 マイルあたり 15 セントから 3 セントに削減できたことを発見しました。 小売業から都市計画に至るまで、ほぼすべての業界で同じ効率を実現できます。

Microsoft、IBM、SAS、SAP などのテクノロジー大手は、幅広い業界やアプリケーションにわたって新しいビジネス アイデアを推進する上でこの組み合わせの力が発揮されると考え、Google Analytics、特に IoT Analytics に多額の投資を行っています。

3位はエッジコンピューティングです

デジタル技術の活用に関して、すでに限界に達していると思っているなら、それはまだ何も見えていないということです。 多くの企業がようやくクラウド コンピューティングへの移行を開始し、IoT によって生み出される情報の膨大な量と速度を原動力とするエッジ コンピューティングがビジネス シーンの最前線に躍り出ています。 2018 年のデジタル テクノロジーのトレンドにおいて、エッジ コンピューティングは自信を持ってその存在感を示します

Cisco や HPE などの業界リーダーは、この動きに膨大な数のハードウェア、ソフトウェア、サービスを賭けてきましたが、これはこの傾向に対する強力な試練と見なされるべきです。 スマート ドローン、自動運転車、その他の AI を搭載したスマート デバイスが IoT を介した即時接続と送信を目指しているため、データを「完全に」クラウドに送信するという問題は非常に現実的ではなくなります。 これらのデバイスの多くはリアルタイムの応答と処理を必要とするため、エッジ コンピューティングが唯一の実行可能な選択肢になります。

クラウド世代に飛び込んだばかりの方もご心配なく。 エッジは引き続きリアルタイム データ処理に適していますが、最も重要で関連性のあるデータは引き続きクラウド領域に存在する可能性があります。 つまり、瞬時の意思決定が必要なインターネット アプリケーションにはエッジ コンピューティングが必要です。

クラウド ストレージに頼らずにトランザクションを瞬時に計算するために提案されているテクノロジーの 1 つは、ブロックチェーン (これについては少し後で詳しく説明します) です。これは、すべてのトランザクションをリアルタイムで計算できるブロックのチェーンです。 トランザクションは、意味のある最小限の操作です。

5Gがトップ4を締めくくる

IoT によって作成されるデータ量の増加により、エッジ コンピューティングの使用が強制されるのと同様に、モバイル プロバイダーもこれまで以上に迅速に 5G に移行する必要があります。 今日のユーザーが期待するハイパーコネクティビティのレベルには、5G パスを前進させない余地はほとんどありませんが、あまり興奮しないでください。 5G への移行は一夜にして起こるものではありません。 彼のおかげで、モノのインターネット、自動運転車、仮想現実が技術メディアの世界から私たちの日常生活に浸透するまでには、せいぜい 2 年かかるだろうと彼らは言います。

ブロックチェーンが栄光への道を見つける

より人気のあるビットコインのいとこであるビットコインが株式市場のアナリストを圧倒し続けている一方で、ブロックチェーンは2018年についにその足場を確立したと主張することができます。 Gartner によると、今年 2 月の時点で、ブロックチェーンは同社 Web サイトで 2 番目に上位の検索語となり、わずか 12 か月で 400% 増加しました。

この素晴らしいツールを最初に採用するのは金融業界ですが、ヘルスケアからエンターテインメント、ホスピタリティに至るまで、他の多くの業界も遅れをとることはありません。 もちろん、ブロックチェーンへの移行も一夜にして起こるわけではなく、2020 年までにブロックチェーンを使用するのは世界中の貿易金融の 20% のみです。 しかし、一度彼が自分の海の足を見つけたら（おそらく今年は）、文字通り後戻りはできません。

人工知能は依然としてトップ10に入っている

AI (人工知能、AI) は、不当に大きな名声を無視しながらも、活発に開発を続けており、多くのファンを抱えています。 ビジネス面では、顧客サービスやロボット工学から分析やマーケティングに至るまで、あらゆる分野と同様に、人工知能には非常に多くの可能性があります。 企業は今後も AI を使用して、顧客が感謝したり理解したりしない方法で顧客を驚かせ、つながり、コミュニケーションを図るでしょう。

これには、電子メールやコンテンツの作成から工業生産に至るまで、あらゆるものをより速く、より安く、よりスマートに自動化することが含まれます。 一部のアナリストは、AI はまだその能力を証明していないと考えています。

IBM Watson、SAP Leonardo、Salesforce Einstein、その他の大手ソフトウェア企業が自社のプラットフォームに直接組み込み AI を導入しているのを見てきました。 これは、人工知能の開発において最も重要なことがまだ起こっていないことを示しています。

参考のために：

モノのインターネット (IoT) は、相互に、または外部環境と対話するための組み込みテクノロジーを備えた物理的オブジェクト (「モノ」) のコンピューター ネットワークの概念であり、そのようなネットワークの組織を、一部の行動や運営から人間の参加の必要性を排除し、経済的および社会的プロセスを再構築する。

コンセプトは1999年に策定されました。 ネットワーク。

2017 年、「モノのインターネット」という用語は、「家庭」用のサイバーフィジカル システムだけでなく、産業施設にも広がりました。 「インテリジェント ビルディング」の概念の発展は「ビルディング インターネット オブ シングス」（BIoT、「建物内のモノのインターネット」）と呼ばれ、自動プロセス制御システムにおける分散型ネットワーク インフラストラクチャの開発は「産業用インターネット」の出現につながりました。モノの「産業用インターネット」（IIoT、モノの「産業用インターネット」）

無線送信デバイス (RTD) は、電気通信、テレビおよびラジオ放送、レーダー、および無線ナビゲーションの分野で使用されます。 マイクロエレクトロニクス、アナログおよびデジタルの超小型回路、マイクロプロセッサおよびコンピュータ技術の急速な発展は、機能の急激な増加という観点と、その性能指標の改善という観点の両方から、無線送信機器の開発に大きな影響を与えています。 。 これは、送信機のブロック図とその個々のコンポーネントの回路実装を構築するための新しい原理を使用し、異なる周波数と電力レベルを持つ発振と信号を生成、処理、変換するためのデジタル方式を実装することによって実現されます。

発振と信号の生成、処理、変換にデジタル方式を使用する無線送信機は、さらにデジタル無線送信装置 (TsRPdU) と呼ばれます。

RPDU に対する現代の要件を考えてみましょう。この要件はアナログ回路方式では原理的に解決できない問題を引き起こしており、RPDU でのデジタル技術の使用が必要となります。

電気通信および放送の分野では、RPdU を要素とする情報伝送システムに対する次の主な継続的要件が特定できます。

過負荷の無線空気におけるノイズ耐性を確保します。

チャネル容量の増加。

マルチチャネル通信における周波数リソースの経済的な使用。

信号品質と電磁両立性が向上しました。

これらの要件を満たすという要望は、新しい通信および放送規格の出現につながります。 すでに知られているものには、GSM、DECT、SmarTrunkII、TETRA、DRM などが含まれます。

開発の主な方向性 通信システムこれは、周波数リソースが共有され、複数の加入者によって同時に使用される多重アクセスを提供することです。 多元接続技術には、TDMA、FDMA、CDMA、およびそれらの組み合わせが含まれます。 同時に、通信品質に対する要件も高まっています。 ノイズ耐性、送信情報量、情報セキュリティ、ユーザー識別など。これにより、複雑な種類の変調、情報コーディング、動作周波数の継続的かつ迅速な調整、送信機の動作サイクルの同期、受信機と基地局、およびギガヘルツ単位で測定される動作周波数での高周波数安定性と高精度の振幅および位相変調を保証します。 について 放送システムここでの主な要件は、加入者側の信号の品質を向上させることであり、これもデジタル放送規格への移行による送信情報量の増加につながります。 このような無線送信機のパラメータ（周波数、変調）の経時的な安定性も非常に重要です。 アナログ回路がそのようなタスクに対処できないことは明らかです。 信号生成送信はデジタル的に実行する必要があります。

最新の無線送信装置は組み込みソフトウェアなしでは想像できません モード管理カスケードの動作、自己診断、自動校正、自動調整、および自動バックアップを含む緊急事態からの保護。 送信機のこのような機能は、専用のマイクロコントローラーによって実行され、場合によっては送信信号のデジタル生成機能を組み合わせます。 特別なデジタルインターフェースを介してリモートコンピュータを使用して動作モードを遠隔制御することがよく使用されます。 最新の送信機またはトランシーバーは、一定のレベルを提供します。 サービスのために ユーザーこれには、送信機のデジタル制御（たとえば、キーボードから）や、表示画面上のグラフィックおよびテキスト形式での動作モードの表示が含まれます。 明らかに、これは送信機の最も重要なパラメータを決定するマイクロプロセッサ制御システムなしでは実行できません。

このレベルの複雑さの送信機をアナログで製造すると、経済的に採算が合わなくなるでしょう。 これは、従来の送信機のブロック全体を置き換えることを可能にするデジタル超小型回路の手段であり、これにより、大幅な送信が可能になります。 重量とサイズの指標を改善する送信機（携帯電話を思い浮かべてください）、パラメータの再現性が高く、 製造可能性製造と構成が簡単です。

デジタル無線送信装置の出現と開発は、無線工学と電気通信の歴史において必然かつ必要な段階であり、アナログ回路ではアクセスできなかった多くの差し迫った問題の解決を可能にしたことは明らかです。

例として、放送デジタルラジオ送信機を考えてみましょう。 ハリス 白金 Z(図 1.1)、次の主な機能があります (www.pirs.ru の情報)。

A) デジタル信号処理を備えたステレオ発振器を内蔵した完全デジタル HARRIS DIGITTM FM エキサイター。 世界初のオールデジタル FM エキサイターである HARRIS DIGITTM は、AES/EBU オーディオ周波数をデジタルで受け入れ、オールデジタル モードで最高の変調無線搬送波周波数を生成するため、他の FM トランスミッター (16 ビット) よりも干渉と歪みが少なくなります。デジタルオーディオ品質）。

B) クイックスタートシステムにより、スイッチを入れてから 5 秒以内にあらゆる面でフルパワーが達成されます。

B) マイクロプロセッサベースのコントローラーにより、完全な制御、診断、表示が可能になります。 プライマリ/追加の HARRIS DIGITTM エキサイターとプリパワー アンプ (PAA) を切り替えるための組み込みロジックとコマンドが含まれています。

D) 広帯域スキームにより、87 ～ 108 MHz の範囲でのチューニングを回避できます (オプション N+1 を使用)。 周波数の変更は、スイッチを使用して手動で 5 分以内に実行でき、追加の外部コントローラーを使用すると 0.5 秒以内に実行できます。

図1.1

デジタル無線送信機の別の例は、無線データ送信用のデバイスです。 ブルートゥース(情報 www.webmarket.ru)、これについては 3.1 項で詳しく説明します (図 1.2 および表 1.1)。

図1.2。

表1.1。 Bluetoothの簡単な仕様

そこで、無線送信装置で信号を生成および処理するためのデジタル技術の主な応用分野に焦点を当ててみましょう。

1. アナログおよびデジタル情報の低周波信号の形成と変換。 コンピュータと無線送信機のペアリング (グループ信号、コーディング、アナログ信号からデジタル信号への変換、またはその逆)。

2. RF 信号のデジタル変調方式。

3. 周波数合成と周波数制御。

4. 信号スペクトルのデジタル転送。

5. RF 信号の電力を増幅するデジタル方式。

6. 送信機、表示および制御の自動調整および制御のためのデジタルシステム。

以下のセクションには、無線送信機におけるデジタル技術の適用の指定された各分野に関する詳細情報が含まれています。

参考文献

1. デジタルラジオ受信システム / 編 M.I. ゾジシスキー。 M.: ラジオと通信、1990 年。208 p.

2. 強力な無線送信装置の効率の向上 / Ed. AD アーティム。 M.: ラジオと通信、1987 年、175 ページ。

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4.セミョノフB.Yu。 あなた自身の手で現代のチューナー。 男性: ソロン_R. 2001. 352 p.

電気測定器の開発動向

電気測定技術におけるマイクロエレクトロニクスとコンピュータ技術の進歩の利用は、現在、その開発における主要なトレンドの 1 つを決定しており、その特徴は測定機器のコンピュータ化です。 この傾向の特徴的な現れ方を考えてみましょう。

まず第一に、それはアナログ測定器がデジタル測定器に徐々に置き換えられ、デジタル測定器がますます普遍的かつ「インテリジェント」なものになっていることに現れています。

例として、この分野のリーダーの 1 つである Hewlett-Packard におけるオシロスコープ製造の開発段階を考えてみましょう。 同社は 1956 年に最初の真空管オシロスコープ HP130A および HP150A をリリースし、1966 年には最初の半導体オシロスコープ (HP180A) をリリースしました。80 年代までに、この会社および他の会社はさまざまな目的のために膨大な数のアナログ オシロスコープを製造しており、その多くは優れた機能を備えていました。技術特性。 しかし、ヒューレット・パッカードはすでに 1980 年に、デジタル技術がアナログ信号の記録、表示、処理の問題に対してより良く、より安価な解決策を提供できるという結論に達し、1986 年以降はアナログ オシロスコープの製造を完全に中止し、デジタル オシロスコープに置き換えました。 。 1992 年に、同社はすでに一連のデジタル オシロスコープを生産していました。 このモジュラー 54700 シリーズには、特に 1 GHz の帯域幅と 4 GS/s のサンプリング レートを備えた 54721 A プラグイン ユニットが含まれています。

同様のプロセスがゴールド社 (米国グールド) でも行われました。 同社は 1975 年に最初のデジタル オシロスコープをリリースしましたが、1988 年にアナログ オシロスコープの製造を中止しました。 1992 年に、同社は 7 ～ 200 MHz の帯域幅と 0.02 ～ 1.6 サンプル/秒のサンプリング周波数を備えた 15 モデルのデジタル オシロスコープを生産しました。

研究中のプロセスを視覚的に観察するには 8 ビットの解像度で十分ですが、より複雑で正確な分析には十分ではないことがよくあります。 したがって、デジタル オシロスコープの精度を向上させるための取り組みが常に行われています。 たとえば、「Nicole Instrument Corp.」という会社が挙げられます。 （Nicolet Instrument Corp.、米国）は、垂直解像度 14 ビットの 400 シリーズ オシロスコープを提供していますが、これは当然ながらアナログ オシロスコープでは達成できません。

デジタル オシロスコープはアナログ オシロスコープに取って代わるだけでなく、観測信号のパラメータを保存、出力、処理、比較する新しい機器の機能に関連する新しい機能を消費者に提供しました。 最新のデジタル オシロスコープは、高速フーリエ変換アルゴリズムを使用したスペクトル分析など、さまざまな信号分析機能を実行します。 プリンターやプロッターが内蔵されている場合があり、プロトコルやスケジュールのハードコピーを入手できます。 標準インターフェイス ノードの存在により、デジタル オシロスコープをパーソナル コンピュータおよびコンピュータ ネットワークに接続できます。 さらに、それ自体が小型コンピューターの機能を備えています。 日本の日置電機 (モデル 8850) と横河電機 (モデル 3655 および 3656) は、このようなオシロスコープを最初に製造した企業の 1 つです。

デジタル オシロスコープを例として、電気測定機器のコンピュータ化のトレンドの 1 つをたどることができます。 新しい測定器は、測定情報信号のデジタル処理と、それに基づいてさまざまな目的の測定および計算システムを構築する機能を備えて作成されています。 これらの測定器およびシステムには、デジタル信号処理、自己診断、エラー修正、外部デバイスとの通信などを提供するコンピューター技術の要素が組み込まれています。

もう 1 つの方向は、80 年代初頭のパーソナル コンピューター (IBM PC など) の出現と普及に関連しています。 消費者がそのようなコンピュータを持っている場合、実際には、コンピューティング デバイス、ディスプレイ、制御デバイス、ハウジング、電源など、コンピュータ測定器の多くのコンポーネントを備えていることになります。唯一欠けているのは、測定情報を入力するためのデバイスです。コンピュータ (アナログ測定コンバータ、ガルバニック分離装置、スケーリング、正規化と線形化、ADC など)、その前処理 (コンピュータをこの作業から解放したい場合)、および特別なソフトウェア。

そこで、1980年代には、パーソナルコンピュータ（PC）にアナログ測定情報を入力する装置が、クロスPCに組み込まれるボードの形で、共通のケース（クレードル）に組み込まれたモジュールのセットの形で量産され始めました。拡張可能な PC シャーシ、または外部コネクタを介して PC に接続されたスタンドアロン機能モジュールの形式で使用できます。

この種のデバイスにおける情報の効果的な前処理は、専用の大規模集積回路であるデジタル シグナル プロセッサ (DSP) の出現により可能になりました。 最初のシングルチップ DSP は 1980 年に日本の企業 NISi Corp によってリリースされました。 (NEC Corp.)、1983 年以来、富士通 (日本) とテキサス・インスツルメンツ (米国) が同様の製品の生産を開始しました。 その後、Analogue Devices (米国)、Motorola (米国モトローラ) などが加わりました。

コンピュータ測定器の少なくとも 2 つの特徴に注意する必要があります。 まず、さまざまな量の測定に非常に簡単に適合させることができます。 したがって、汎用測定器はそれらに基づいて構築されています。 第二に、コストに占めるソフトウェアのコストがますます大きくなり、消費者は多くの日常的な操作から解放され、基本的な測定問題を解決する際に最大限の利便性が得られます。

一例としては、いわゆる仮想測定器があります。 これらでは、測定装置のフロントパネルの画像がプログラムによって PC ディスプレイ上に生成されます。 このパネルは実際には物理的に存在するものではなく、装置自体は例えばPCとそれに組み込まれた計測ボードなどで構成されています。 それにもかかわらず、消費者は従来のデバイスを操作しているような完全な錯覚を抱きます。制御キーを押して、測定範囲、動作モードなどを選択し、最終的に測定結果を得ることができます。

80 年代以降、電子部品のさらなる超小型化により、測定機器のコンピュータ化における別の方向の開発、つまり「スマート」なデバイスやシステムだけでなく、「スマート」なセンサーの開発が始まりました。

このようなセンサーには、高感度の要素だけでなく、アナログおよびアナログ/デジタル変換器で構成される複雑な電子デバイス、および適切なソフトウェアを備えたマイクロプロセッサーデバイスも含まれています。 「インテリジェント」センサーの設計により、研究対象物のすぐ近くに設置して、測定情報の何らかの処理を実行できます。 同時に、ノイズ耐性の高い信号を使用して、物体からかなり離れたところにあるデータ収集センターに情報が送信されるため、測定の精度が向上します。

例として、日本企業 Fuji が製造する「インテリジェント」絶対圧力センサー (FUJI、モデル FKA) の技術的能力を考えてみましょう。このセンサーは、誤差を含めて 0.16 ～ 30 bar の範囲で液体、ガス、または蒸気の圧力を測定します。 -40 ～ + 85°C の動作温度範囲で 0.2% 以下。 これは、マッチ箱ほどの大きさのスチールケースに取り付けられた静電容量検知素子と電子デバイスで構成されています。 電圧 11 ～ 45 V の外部 DC 電源によって電力が供給されます。この DC 電源は、データ収集センターのセンサーから数キロメートル離れた場所にあります。 測定情報は、電源 (2 線式センサー) の配線を介して、アナログ形式 (4 ～ 20 mA の直流電流) およびアナログ信号に重畳されたデジタル信号で送信されます。

センサーに4桁のデジタル液晶ディスプレイやアナログミリボルトメーターを搭載することで、簡単に測定器に変えることができます。 このようなセンサーは特別なリモコンを使用して制御でき、測定システムに統合できます。 各センサーは自己診断、変換関数の線形化、スケーリング、測定レンジの設定、温度補償などを行います。

電気測定機器のコンピュータ化に伴い、その計測サポートが集中的に開発され、高精度の標準が産業界で利用できるようになってきています。 たとえば、1982 年に、Fluke 社 (米国) は、6.5 桁および 7.5 桁のマルチメーターをテストするための電圧校正器をリリースしました。 このデバイス (モデル 5440A) は、パルス幅変調を備えた DAC 上に構築されており、工場で直接作業した場合の相対誤差は 0.0004% 未満です。

ボルトやアンペアの標準など、最高の計量特性を備えた最新の測定機器を構築するには、B. ジョセフソンとホールの量子効果の使用が不可欠です。

B. ジョセフソン効果は、1962 年にイギリスの物理学者 B. ジョセフソンによって予測され、1963 年にアメリカの物理学者 P. アンダーソンと J. ローウェルによって実験的に発見されました。 この効果の現れの 1 つは次のとおりです。 2 つの超電導体間の誘電体の薄層である B. ジョセフソン接点に高周波電磁場が照射されると、そのような接点の電流電圧特性に周波数に比例した電圧サージが現れます。 B. Josephson の接点で電圧サージを再現する高い精度により、80 年代には 0.0001% 以下の誤差でボルト標準を構築することが可能になりました。

B. ジョセフソン効果と単純接続超電導体における磁場量子化現象の利用により、磁束を測定する非常に高感度の超電導量子干渉デバイスである SQUID が作成されました。 さまざまな物理量を磁束に変換する測定変換器を使用することにより、SQUIDをベースにして、検流計、コンパレータ、温度計、磁力計、勾配計、増幅器など、さまざまな用途の測定器やデバイスを記録的な高感度で作成することが可能になりました。 B. ジョセフソン効果に基づいて、10 GHz を超えるクロック周波数を備えた ADC やデジタル信号プロセッサなど、測定情報を処理するために使用される他のデバイスが構築されています。

量子ホール効果は、1980 年に K. von Klitzing (ドイツ) によって発見されました。 この効果は低温 (約 1 K) で観察され、半導体ホール センサーのホール抵抗の磁気誘導への依存性を示すグラフの水平断面として現れます。 このセクションに対応する抵抗の誤差は 0.00001% を超えません。 これにより、量子ホール効果を利用して電気抵抗の標準を作成することが可能になりました。

B. ジョセフソンとホールによる量子効果の利用により、電流平衡に基づく精度標準を超える直流電流の標準を開発することが可能になり、これは 20 世紀後半のほぼ全体を通じて使用されました。 我が国では、1992 年から新しい州の一次標準が導入されました。この標準は、アンペアを 0.00002% 以下の誤差で再現します (現在のスケールの誤差は 0.0008% 以下です)。

考慮されている影響は低温で現れるため、これが普及の主な障害となっています。 しかし、1986 年の高温超伝導体の発見により、集積回路上に構築され、約 100 K の温度で動作する測定機器の開発が期待できるようになります。これは、電気測定技術の開発における新たな質的飛躍となります。

「電流」という用語は、A.M. によって導入されました。 アンペア (§ 2.5 を参照)。

回路がバッテリーによって駆動されている場合、電流は要素の起電力 (分子) に比例し、分母には回路抵抗に加えて要素の内部抵抗も示されます。

「電気工学」という用語は、1881 年の国際「電気技術」展示会とそれに続く電気技師会議の後に使用され始めました。

800 kV DC 送電線なし (0.48 千 km)。

変圧器のグループの線形電圧が表示されます。

各サイズには、ステーター ハウジング (フレーム) の内径がありました。