服務(wù)熱線
86-132-17430013
產(chǎn)品展示PRODUCTS
品牌 | 其他品牌 |
---|
西門子代理商 西門子6ES7390-1BC00-0AA0 西門子6ES7390-1BC00-0AA0
SIMATIC S7-300,異型導(dǎo)軌, 長度:2000 mm
可以分為大型機(jī)、中型機(jī)和小型機(jī)。
西門子PLCS7-300系列西門子PLCS7-300系列
小型機(jī): 小型機(jī)的控制點(diǎn)一般在256點(diǎn)之內(nèi),適合于單機(jī)控制或小型系統(tǒng)的控制。
西門子小型機(jī)有S7-200:處理速度0.8~1.2ms ;存貯器2k ;數(shù)字量248點(diǎn);模擬量35路 。
中型機(jī):中型機(jī)的控制點(diǎn)一般不大于2048點(diǎn),可用于對(duì)設(shè)備進(jìn)行直接控制,還可以對(duì)多個(gè)下一級(jí)的可編程序控制器進(jìn)行監(jiān)控,它適合中型或大型控制系統(tǒng)的控制。
西門子中型機(jī)有S7-300:處理速度0.8~1.2ms ;存貯器2k ;數(shù)字量1024點(diǎn);模擬量128路 ;網(wǎng)絡(luò)PROFIBUS;工業(yè)以太網(wǎng);MPI。
諸如天氣、交通、股票市場和體內(nèi)生物化學(xué)過程等種種復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn),并不是隨機(jī)而為的過程,相反這一切都要遵循各自的非線性規(guī)律。此類系統(tǒng)的個(gè)體組成部分之間相互作用,不斷更迭。這樣的例子比比皆是,譬如沙丘會(huì)自然成型,又如云朵、蟻群、激光中的光脈沖和大腦中的信號(hào),無不自成一體而有條不紊。系統(tǒng)的復(fù)雜性隨其所包含元素的數(shù)量、這些元素之間的聯(lián)系廣度以及聯(lián)系關(guān)系的非線性程度而增加。因此,假如信號(hào)強(qiáng)度加倍,產(chǎn)生的結(jié)果未必也只是加倍,而可能是4倍甚至8倍于原本的強(qiáng)度。
不過,通過運(yùn)用復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)理論,人們通常可以在寥寥數(shù)個(gè)參數(shù)的基礎(chǔ)上為影響著多個(gè)系統(tǒng)的趨勢建立模型。譬如,一個(gè)智能交通引導(dǎo)系統(tǒng),要預(yù)測特定高峰路況或嚴(yán)重?fù)矶拢⒉恍枰莆展飞厦總€(gè)司機(jī)的駕駛行為。這樣的系統(tǒng)經(jīng)過調(diào)試,能夠根據(jù)交通流量模式的變化及時(shí)識(shí)別出趨勢,然后視需要調(diào)整交通燈次序或隧道入口通行情況。
資料來源:互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《2011年數(shù)字宇宙研究報(bào)告》(兩份圖表均引自該報(bào)告)
說到復(fù)雜的系統(tǒng),大腦就是一個(gè)極其有趣的例子。當(dāng)人們學(xué)習(xí)新事物時(shí),大腦中的神經(jīng)元會(huì)自動(dòng)建立新的結(jié)點(diǎn),形成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在由感覺器官傳遞到大腦的刺激模式的作用下,大腦中會(huì)形成更為復(fù)雜的行為模式。總的來說,在腦研究和復(fù)雜系統(tǒng)研究成果的啟迪下,計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域也發(fā)生了范式轉(zhuǎn)變。在相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi),科學(xué)家們一度以為復(fù)雜的系統(tǒng)只能通過高級(jí)程序來控制,但是如今我們知道了,像發(fā)電、制造、交通引導(dǎo)系統(tǒng)和物流等領(lǐng)域的很多過程,都可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)管理,其作用方式正如大腦神經(jīng)的互聯(lián)互通。這里的一大優(yōu)勢就是此類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從實(shí)例中實(shí)時(shí)學(xué)習(xí),并根據(jù)變化著的狀況靈活做出響應(yīng)。
現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被應(yīng)用于電廠運(yùn)轉(zhuǎn)控制中。比如,堪稱當(dāng)前高效的發(fā)電裝置的西門子在德國易興鎮(zhèn)建造的燃?xì)廨啓C(jī),就配備有數(shù)千個(gè)傳感器,可以不間斷監(jiān)測氣壓、廢氣溫度和排放量。傳感器監(jiān)測到數(shù)據(jù)后,以人腦為模型的軟件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估,同時(shí)自動(dòng)從中學(xué)習(xí)。但是測量數(shù)據(jù)不僅用于優(yōu)化一座發(fā)電裝置的運(yùn)轉(zhuǎn);利用某種群體智能,還可以實(shí)現(xiàn)多座發(fā)電裝置的互聯(lián)互通,而這些發(fā)電裝置本身在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)不斷自我優(yōu)化。
與此類似,在未來的“物聯(lián)網(wǎng)”中,很多設(shè)備將可以互相交換數(shù)據(jù),使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù),以及人機(jī)交互。比如,衣服將告訴洗衣機(jī)需要設(shè)置的水溫;汽車之間將相互通信,從而避免交通堵塞和事故;未來的電網(wǎng)將連通千千萬萬個(gè)能源生產(chǎn)商和消費(fèi)者;軟件代理將自動(dòng)購買和銷售電力;工廠里的部件將裝上智能標(biāo)簽,從而能夠自我組織,并通過無線電通信來控制生產(chǎn)過程。
資料來源:思科VNI移動(dòng),2012年
工業(yè)設(shè)施也將采集整個(gè)產(chǎn)品生命周期期間的數(shù)據(jù),用以優(yōu)化生產(chǎn)制造、產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)和回收利用;一體化交通和運(yùn)輸系統(tǒng)將綜合利用各種交通方式,以使乘客能夠盡可能快捷而便利地抵達(dá)目的地。在目前的應(yīng)用中,由*醫(yī)療設(shè)備生成的圖像已經(jīng)可以通過計(jì)算機(jī)來解讀,然后圖像信息與知識(shí)數(shù)據(jù)庫中的信息相聯(lián)系,輔助醫(yī)師進(jìn)行診斷。
物聯(lián)網(wǎng)將使知識(shí)獲取方式發(fā)生天翻地覆的轉(zhuǎn)變,并催生新的商業(yè)模式和服務(wù)。人們還將以類似的方式建立一種全新的“知識(shí)互聯(lián)網(wǎng)”和“服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)”。不過首要的一點(diǎn)是,通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的事物數(shù)量勢必會(huì)激增。舉例而言,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)的市場研究人員預(yù)期不超過2015年,全球就將有150億個(gè)聯(lián)網(wǎng)型設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián),而到2020年,這一數(shù)字將增加到500億以上。