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什么時候是工廠購買電和重要原材料的時機呢?是否可以足夠精確地預測風電場每小時的發(fā)電量?這樣就知道什么時候該使用備份的燃氣發(fā)電機。西門子正在開發(fā)這種技術(shù),以確定、跟蹤并了解這種系統(tǒng)和趨勢背后的關(guān)鍵指數(shù),這樣就可以大大提高預測結(jié)果的精確性。
休息一下,向窗外眺望一下??吹绞裁戳??看不太清楚的形狀——是建筑物還是樹木?假如你從來沒有見過高樓或者樹木,從來沒有聽說過這些東西,進入視線的可能確實就是令人費解的亂糟糟的東西?,F(xiàn)在你看到的不是那種讓你費解的東西,這是因為你里已經(jīng)有一些模型,這些模型將進入你視線的大量數(shù)據(jù)進行整合,這樣,你馬上就辨認出這些事物了。
現(xiàn)在,復雜的人工系統(tǒng)也遇到了同樣的挑戰(zhàn)。但是,我們這里說到的模型要能夠識別一些多面的、人類所無法感知的模式。隨著它們不斷成功,它們成為預測賴以依據(jù)的模式。
這的確是行之有效的!現(xiàn)在,西門子正在開發(fā)的這種預測技術(shù),能夠驚人地抓拍到未來的一些片段,包括從燃氣輪機到風電場的發(fā)電量、運動模式、系統(tǒng)的維護需求,經(jīng)濟發(fā)展的趨勢,如原材料價格和股市的走勢等。確實,西門子已經(jīng)通過其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境(SENN)學習體系的預測結(jié)果,決定了在德國購買多少電,在范圍內(nèi)采購多少銅。高級研究員Hans-Georg Zimmermann博士認為,“這是同類產(chǎn)品中*的高維度、非線性建模體系”。正是得益于20多年來將數(shù)學研究、軟件開發(fā)和現(xiàn)實世界應用相融合的經(jīng)驗,SENN才能夠比其他項目更連貫而且持久地專注于預測學。
Zimmermann曾為預測學的60多個行業(yè)應用奠定了數(shù)學基礎(chǔ),注冊了22個以保護相關(guān)軟件系統(tǒng)的建筑模型。他還在大學里開辦計量金融學講座,分析為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的基于線性邏輯的預測系統(tǒng)更具優(yōu)勢。“神經(jīng)系統(tǒng)可以應對現(xiàn)實世界應用問題,不管其內(nèi)在問題是如何非線性或多維度的。另外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為時間結(jié)構(gòu)建模提供了一個優(yōu)美的框架,”他說。例如,在近期一項研究中,Zimmermann的團隊用SENN和一個線性模型較量,對16種電氣控制柜的需求做出預測。兩種系統(tǒng)均對全年每個月電氣控制柜的銷售做出預測。但是SENN考慮了外匯匯率以及自動化系統(tǒng)市場波動等因素。結(jié)論是:SENN的平均誤差率僅為23.3%(和實際需求相比)——比線性模式的誤差要少很多,后者的誤差率是52.6%。“這種極為精確的需求預測可以用來優(yōu)化供應鏈,降低成本,”Zimmermann指出。
SENN還能夠用來預測風電場的發(fā)電量。例如,丹麥的西門子風力公司使用SENN預測一個大型風電場72小時內(nèi)每小時的發(fā)電量。當時,可以參考的天氣預報信息只是一個粗糙的網(wǎng)格圖,SENN用它來預測當?shù)氐碾娏?/p>
“隨著風電等可再生能源在總體能源構(gòu)成中的所占比例不斷上升,” Zimmermann說,“不僅要能夠預測需求,還要預測供應量。預測很重要,這樣我們才能夠知道什么時候需要啟動備份的燃氣發(fā)電系統(tǒng)。”在這種想法的驅(qū)使下,Zimmermann的團隊開發(fā)出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的設(shè)計依據(jù)是影響風力發(fā)電的主要參數(shù)。目標就是創(chuàng)造一種軟件模型,用數(shù)學手段反映現(xiàn)實世界,Zimmermann 說。但是他解釋道,初模型并不知道每個參數(shù)的重要性——正是從這里起,從數(shù)據(jù)中學習的能力就開始發(fā)揮了作用。所有系統(tǒng)初都知道一點,根據(jù)訓練階段輸入的數(shù)值,慢慢地,它要計算出一個較接近風電場真正發(fā)電量的數(shù)值。
起初,模型計算的結(jié)果和實際數(shù)據(jù)之間的差異很大。但是,慢慢地,學習型運算法則開始不斷修正模型中的不同參數(shù),這樣預測就越來越接近實際結(jié)果了。
系統(tǒng)可以在數(shù)以千計的信息往復中衡量錯誤率,它開始得出的只是隨機數(shù)據(jù),但是系統(tǒng)逐漸就會確定輸入?yún)?shù)的不同權(quán)重組合會導致相應的結(jié)果。“就像在足球比賽中學習如何射門一樣,”Zimmermann說,“你所知道的就是你要把球射入球門。通過一系列的嘗試和錯誤,在上千種可能影響結(jié)果的組合情況中,機器慢慢學會如何計算。”
后SENN果然正確地預測出風電場的發(fā)電量。在預測輪機每天整體電力供應水平(根據(jù)標準差計算)時,平均誤差現(xiàn)在已經(jīng)降到7.2%——比競爭對手的物理學模型要低整整三個百分點。眼下,研究人員還在為光伏電站研發(fā)類似的模型。
量化未知事物。Zimmermann團隊同時還為燃氣輪機中氮氧化物(NOx)的排放量開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型可以用來分析各種輸入變量和輪機的輸出功率的關(guān)系。和預測風電場發(fā)電量一樣,SENN開始只是輸入原始數(shù)據(jù),并給其指令,讓它慢慢計算輪機的實際輸出功率。然而,當它認識到變量之間的關(guān)系以后,模型的預測越來越接近真實數(shù)據(jù),簡直像在復制燃氣輪機的行為。終,模型*能極為精確地實時預測輪機的行為。
但是,輪機——或者其他復雜系統(tǒng)——實際涉及到的變量要遠比已知的變量更多。Zimmermann指出,“有一些變量是沒法測算的,還有一些是我們根本不知道的。”這些隱性的變量會使不確定性加大。“考慮到這一點,” Zimmermann說,“我們已經(jīng)找出了一種解釋不確定性的新答案——即,可見的和隱性的變量之間的互動。”
相比較而言,機械和經(jīng)濟動態(tài)體系中測量不確定性的標準做法就是,把模型的預測結(jié)果和實際發(fā)生的情況之間的偏差歸結(jié)為風險預期。其內(nèi)在的假設(shè)就是,過去推導出的不確定性模型要能夠很好地預測未來的風險。
誰的神經(jīng)單元多?蛔蟲302個 果蠅100,000個 蟑螂1,000,000個 章魚300,000,000個 人類100,000,000,000個 大象200,000,000,000個
“但這并不普遍適用于金融界,包括銅和電的價格,”Zimmermann警告說,“這樣的話,不確定性可以從現(xiàn)在不斷向未來擴散,隨著時間的推移,歷*模型的錯誤會被疊加,這種誤差就會變得越來越大。”相反,根據(jù)Zimmermann的方案,由于不會明確地重建隱性系統(tǒng)變量,就可以通過分析不同情形的分布,在一次性預測中量化不確定性。這樣,不同情形之間波動的范圍就是風險的水平?;诓煌樾?,若每種情形出現(xiàn)的概率一樣,那么相應的概率的平均值計算出的結(jié)果就可以被認為是未來可能的趨勢。“因此市場風險的特點就是不同情形之間的差異,” Zimmermann說。他解釋說,根據(jù)有限的觀察,總會有多種方式能夠?qū)﹄[性變量進行重建,這樣就會導致對未來的預測出現(xiàn)不同的結(jié)果。
西門子已經(jīng)使用這些方法來決定采購更多的電和銅。“這不單純是一個關(guān)于未來的預測模型,”Zimmermann補充道,“這些方法還可以展示出不同的未來情形并對其做出評估。”
今后幾年里,預測學將會如何發(fā)展呢?顯而易見的是,如果可以參照過去,那我們將得出越來越精確的預測。Zimmermann指出,不僅僅是SENN模型的認知每天都在增長,在這些模型越來越能真實反映現(xiàn)實的同時,其研發(fā)者也在從所產(chǎn)生的各種模型中學到了更多東西。
巨大的潛力。除可以預測能源和原材料的價格,預測風電場發(fā)電量和輪機功率外,SENN的潛力巨大,幾乎可以預測各種現(xiàn)實應用。它能夠輔助做出當代挑戰(zhàn)性、復雜、昂貴的決策,即,有關(guān)公路、航空、水資源以及電力基礎(chǔ)設(shè)施方面的城市或者區(qū)域性投資決策。SENN作為決策支持系統(tǒng)的潛力確實已經(jīng)在西門子得到了驗證,比如在工廠建設(shè)前,它被用來計算并決定不同選址方案的長期優(yōu)勢。
芝加哥商品交易所。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境(SENN)幫助西門子選擇 時機來完成范圍內(nèi)大規(guī)模的銅采購
除了這些呢?有關(guān)我們和未來之間關(guān)系的模型正在開發(fā)過程中,在西門子內(nèi)網(wǎng)上以SENN預測服務器的形式進行展示。這一系統(tǒng)被用于向內(nèi)部客戶介紹SENN的潛能。
再過十年,我們或許就可以將SENN應用程序下載到監(jiān)視器上,來了解我們的家庭、車輛、企業(yè)以及供應鏈,對其做出判斷并實現(xiàn)功能優(yōu)化。SENN的未來版本甚至還可能給出不同的方案選擇,支持較合理的、個性化的營養(yǎng)、醫(yī)療、教育、和理財方式。畢竟,每一個問題都可以在未來的某個角落里找到答案。
“預測學是一場比賽,”Zimmermann說,“比賽的對手是不斷復雜的現(xiàn)實世界和我們通過信息技術(shù)用數(shù)學反映現(xiàn)實的能力。SENN模型就是一個例子,二者正在相互趕超。”
也就是說,實際的PLC工作過程總是:公共處理——I/O刷新——運行用戶程序——再公共處理——?反復不停地重復著。圖2b所示的是實際的過程。
此外,PLC上電后,也要進行系統(tǒng)自檢及內(nèi)存的初始化工作,為PLC的正常運行做好準備。
用這種不斷地重復運行程序以實現(xiàn)控制,稱掃描方式工作。是PLC基本的工作方式。
此外,為了應對緊急任務,PLC還有中斷工作方式。在中斷方式下,需處理的任務先申請中斷,被響應后停止正運行的程序,轉(zhuǎn)而去處理中斷工作(運行有關(guān)中斷的服務程序)。待處理完中斷,又返回運行原來程序。
PLC的中斷方式的任務,或稱事件,是分等級的。同時出現(xiàn)兩個或多個中斷事件,則優(yōu)先級高的先處理,繼而處理低的。直到全部處理完中斷任務,再轉(zhuǎn)為執(zhí)行掃描程序。
PLC對大量控制都用掃描方式工作,而對個別急需的處理,則用中斷方式。這樣,既可做到所有的控制都能照顧到,而個別應急的任務也能及時進行處理。
當然,PLC的實際工作過程比這里講的還要復雜一些,分析其基本原理,也還有一些理論問題。但如果能弄清上面介紹的思路,也可知到PLC是怎么工作的了。
符合在軌道機車上的電子設(shè)備使用標準(EN 50155,溫度 T1,1 類)
產(chǎn)品特點 Features
? 具有中、大容量的程序存儲器和程序規(guī)模的 CPU,支持SIMATIC 工程工具的可選使用
? 對二進制和浮點數(shù)運算具有較高的處理能力
? 在具有集中式和分布式 I/O 的生產(chǎn)線上作為集中式控制器使用
學習PLC首先要選好學習那一個廠家的PLC,日系的 PLC內(nèi)部軟件集成度高應用簡單.早期的OMRON、三菱應 用比較多、現(xiàn)在由于貿(mào)易和間的合作關(guān)系應用西門 子PLC、羅克韋爾的多一點,(盡管說學一種品牌學精深 了,其他的也會很快上手,但人的精力是有限的,一定 要把有限的精力用在應用較廣泛、有潛力、有發(fā)展的一 個方向上,不過對于各個牌子的PLC都有所了解,包括進 口的,國產(chǎn)的,這些都有相對應了解,對于每個PLC的特 性,優(yōu)點缺點,這些有更好的了解,那么以后將是市場 上*的人才。)
? PROFIBUS DP 主站/ 從站接口
? 用于大量的 I/O 擴展
? 用于建立分布式 I/O 結(jié)構(gòu)
? 經(jīng)由 PROFIBUS 的等時同步模式
技術(shù)參數(shù) Specifications
參數(shù)項目
持用戶程序保護、密碼保護;帶有S7塊加密功能寬×高×深(mm)
40×125×130重量290g選型指南 SelectionData
西域訂貨號 制造廠產(chǎn)品型號 處理時間(μs) 型號 內(nèi)置存儲器 AI AO DI DO 接口類型 通訊協(xié)議 連接器
RUZ590 6ES7313-6CG04-0AB0 0.07 CPU 313C-2 DP 128 KB 0 0 16 16 集成RS無論是生產(chǎn)過程中的性能擴展、優(yōu)化,亦或是現(xiàn)有設(shè)備的現(xiàn)代化升級改造,西門子作為優(yōu)秀的合作伙伴值得您信賴,成熟可靠的工廠范圍內(nèi)全集成自動化系統(tǒng),持續(xù)提升企業(yè)市場競爭力。憑借豐富的行業(yè)經(jīng)驗與資深的專業(yè)背景,西門子專業(yè)的解決方案可實現(xiàn)虛擬規(guī)劃與實際生產(chǎn)的*銜接。這一系列驅(qū)動與自動化產(chǎn)品涵蓋整個生產(chǎn)鏈,從初期的生產(chǎn)規(guī)劃到工廠工程組態(tài),從實際的生產(chǎn)運行到后期的系統(tǒng)維護,從生產(chǎn)車間到運營管理,。
工廠自動化解決方案的顯著優(yōu)勢
連接 ERP - 自動化層級與管理級的*互連
生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng) (LMS) – 生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時自動采集與分析,確保工廠性能持續(xù)性優(yōu)化
生產(chǎn)線可視化系統(tǒng) (HMI) – 基于預組態(tài)的模板,所有運行狀況一目了然
生產(chǎn)線控制單元 (LCU) – *協(xié)調(diào)所有設(shè)備運轉(zhuǎn)速度,實現(xiàn)生產(chǎn)線應用優(yōu)化
?工廠數(shù)據(jù)接口 – 實現(xiàn)各類標準設(shè)備的快速集成
?全集成自動化
全集成自動化是西門子食品飲料行業(yè)解決方案的核心技術(shù),也是工廠自動化實施的根本所在。這種開放式系統(tǒng)架構(gòu)包含一系列精心設(shè)計的系統(tǒng)組件,可適用于所有生產(chǎn)過程。其中,不同系統(tǒng)組件*協(xié)同、無縫銜接,*滿足各種高可靠性工業(yè)任務需求。以上諸多特性全都基于性能共享:統(tǒng)一*的數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)一標準,標準軟硬件接口。這種系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)勢彰顯:工程組態(tài)與,產(chǎn)品面市時間大幅縮短,同時生成加工的靈活性顯著提升。
物超所值 ...
西門子的工廠自動化解決方案功能強大且涵蓋所有項目階段,可實現(xiàn)工廠項目全面獲益。
... 設(shè)備安裝
憑借數(shù)據(jù)塊、連接方式與用戶界面標準化,不僅工程組態(tài)速度大幅提高,同時還顯著降低了錯誤機率。