कल्पना कीजिए कि आप एक अत्यधिक स्वचालित कारखाने के नियंत्रण कक्ष में खड़े हैं। कारखाने के तंत्रिका अंत की तरह अनगिनत सेंसर, लगातार उत्पादन लाइनों के हर पहलू की निगरानी करते हैंः तापमान, दबाव,स्थितिये सेंसर निरंतर डेटा स्ट्रीम उत्पन्न करते हैं जो नियंत्रण प्रणालियों में अभिसरण करते हैं, सटीक असेंबली करने के लिए रोबोटिक बाहों को ड्राइव करते हैं, सामग्री को सुचारू रूप से परिवहन करने के लिए कन्वेयर बेल्ट,और पूरे कारखाने के साथ काम करने के लिए clockwork दक्षता.
हालाँकि, यदि ये "तंत्रिका अंत" असंगत प्रारूपों में संवाद करते हैं, कुछ "भाषा ए" का उपयोग करते हैं, जबकि अन्य "भाषा बी" का उपयोग करते हैं, तो प्रणाली अराजकता में गिर जाती है,एक मस्तिष्क के रूप में परस्पर विरोधी संवेदी इनपुट प्राप्त करने योग्य निर्णय लेने में असमर्थएनपीएन और पीएनपी सेंसर आउटपुट में दो सामान्य सिग्नल प्रकारों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो अलग-अलग "भाषाओं" के रूप में कार्य करते हैं जिन्हें उपकरण को ठीक से काम करने के लिए सही ढंग से व्याख्या करनी चाहिए।उनके अंतरों को समझना प्रणाली की स्थिरता के लिए महत्वपूर्ण है और प्रभावी प्रणाली के आधार का गठन करता है।, विश्वसनीय स्वचालन प्रणाली।
डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग में एनपीएन और पीएनपी दो अलग-अलग सिग्नल ध्रुवीयता का प्रतिनिधित्व करते हैं जिनका व्यापक रूप से सेंसर आउटपुट और औद्योगिक नियंत्रण अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है।वे विभिन्न संचार प्रोटोकॉल के रूप में कार्य करते हैं कि उपकरणों को ठीक से काम करने के लिए ठीक से डिकोड करना चाहिएएनपीएन (नकारात्मक-सकारात्मक-नकारात्मक) को "सिंकिंग" या "करंट-सोर्सिंग" प्रकार के रूप में जाना जाता है, जबकि पीएनपी (पॉजिटिव-नकारात्मक-पॉजिटिव) को "सोर्सिंग" या "करंट-सिंकिंग" प्रकार कहा जाता है।
डेटा विश्लेषण के परिप्रेक्ष्य से, हम एनपीएन और पीएनपी को सेंसर राज्यों के लिए दो एन्कोडिंग विधियों के रूप में देख सकते हैं (जैसे, लक्ष्य का पता लगाने) । जबकि दोनों एक ही मौलिक जानकारी व्यक्त करते हैं,वे इन राज्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए विभिन्न वोल्टेज स्तर का उपयोगइन एन्कोडिंग विधियों को समझना डेटा की सही व्याख्या और उपयोग के लिए विभिन्न डेटा प्रारूपों (CSV बनाम JSON) को पहचानने के समान आवश्यक है।
एनपीएन संकेतों का सार उनकी "कम सक्रिय" प्रकृति में निहित है। जब एक एनपीएन सेंसर एक लक्ष्य का पता लगाता है, तो इसका आउटपुट जमीन (जीएनडी) से जुड़ता है, संकेत को कम वोल्टेज पर खींचता है।इसका मतलब है कि प्राप्त उपकरण सेंसर सक्रियण रजिस्टर करने के लिए इस कम वोल्टेज राज्य का पता लगाना चाहिए. अवधारणागत रूप से, यह एक स्विच की तरह काम करता है जहां बंद (निम्न) घटना की घटना को दर्शाता है और खुला (उच्च) निष्क्रियता को दर्शाता है।
पीएनपी सिग्नल "उच्च सक्रिय" उपकरणों के विपरीत कार्य करते हैं। लक्ष्य का पता लगाने पर, आउटपुट उच्च वोल्टेज (आमतौर पर +5V या +24V) प्रदान करता है,प्राप्त करने वाले उपकरण को सक्रियण के रूप में इस ऊंची स्थिति को पहचानने की आवश्यकता हैयह एक स्विच की तरह है जहां खुला (उच्च) गतिविधि को दर्शाता है और बंद (निम्न) स्टैंडबाय को दर्शाता है।
| विशेषता | एनपीएन (डूबना) | पीएनपी (सोर्सिंग) |
|---|---|---|
| संकेत ध्रुवीयता | कम सक्रिय | उच्च सक्रिय |
| आउटपुट राज्य | आउटपुट जमीन से जुड़ता है | आउटपुट उच्च वोल्टेज प्रदान करता है |
| ट्रांजिस्टर प्रकार | एनपीएन | पीएनपी |
| सर्किट डिजाइन | खींच-अप प्रतिरोध की आवश्यकता होती है | कोई खींचने की आवश्यकता नहीं |
| शोर प्रतिरक्षा | मजबूत | कमजोर |
आधुनिक आईओ मॉड्यूल विश्वसनीय संकेत व्याख्या सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट तर्क स्तर मानक स्थापित करते हैं। विशिष्ट विनिर्देश परिभाषित करते हैंः
ये सीमाएं डेटा सत्यापन नियमों की तरह काम करती हैं, यह सुनिश्चित करती हैं कि केवल ठीक से स्वरूपित संकेतों को संसाधित किया जाए।विश्लेषणात्मक त्रुटियों का कारण बनने वाले डेटा गुणवत्ता के मुद्दों के समान.
औद्योगिक उपकरण आमतौर पर जंपर स्विच या सॉफ्टवेयर पैरामीटर के माध्यम से विन्यस्त NPN/PNP इनपुट सेटिंग प्रदान करते हैं।उचित विन्यास प्रणाली संगतता के लिए आवश्यक है और डेटा प्रणालियों में पैरामीटर ट्यूनिंग की तरह है.
आउटपुट कार्यान्वयन भी काफी भिन्न होते हैं। औद्योगिक नियंत्रकों में आम, वर्तमान डूबने वाले (एनपीएन-प्रकार) डिजिटल आउटपुट में प्रति चैनल (आमतौर पर 30 वी 0.1 वी) परिभाषित करंट हैंडलिंग क्षमताएं होती हैं।85A) समग्र उपकरण की सीमाओं के साथये विनिर्देश डेटा थ्रूपुट बाधाओं के समान हैं, जहां कुल क्षमता को सिस्टम क्षमताओं को पार किए बिना सभी समवर्ती कार्यों को समायोजित करना चाहिए।
ये प्रगति प्रणाली की दक्षता और विश्वसनीयता में वृद्धि करने का वादा करती है जबकि अगली पीढ़ी की स्मार्ट विनिर्माण पहल का समर्थन करती है।मजबूत प्रणालियों को डिजाइन करने के लिए एनपीएन और पीएनपी मूल बातें सीखना आवश्यक है।, जबकि डेटा-संचालित अनुकूलन दृष्टिकोण तेजी से औद्योगिक नियंत्रण रणनीतियों पर हावी होंगे।
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