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3） 不包括信号板扩展的I/O

信号板

对于少量的 I/O 点数扩展及更多通信端口的需求，全新设计的信号板能够提供更加经济、灵活的解决方案。

信号板基本信息：

 信号板组态：

在系统块选择标准型CPU模块后，SB选项里会出现上述三种信号板：

• 选择SB DT04 时，系统自动分配I7.0 和Q7.0 做为I/O 映像区的起始位
• 选择SB AQ01 时，系统自动分配AQW12 做为I/O 映像区
• 选定SB CM01 时，在端口类型设置框里选择RS232 或RS485 即可

功能

网络通信

S7-200 SMART CPU 模块本体集成1 个以太网接口和1 个RS485 接口，通过扩展CM01 信号板，其通信端口数量最多可增至3 个。可满足小型自动化设备连接触摸屏、变频器等第三方设备的众多需求。

• 以太网通信
  所有CPU 模块标配以太网接口，支持西门子S7 协议、TCP/IP 协议、有效支持多种终端连接：
  • 可作为程序下载端口（使用普通网线即可）
  • 与SMART LINE HMI 进行通信
  • 通过交换机与多台以太网设备进行通信，实现数据的快速交互
  • 最多支持4 个设备通信

• 串口通信
  S7-200 SMART CPU 模块均集成1 个RS485 接口，可以与变频器、触摸屏等第三方设备通信。如果需要额外的串口，可通过扩展CM01 信号板来实现，信号板支持RS232/RS485 自由转换，最多支持4 个设备。串口支持下列协议：
  • Modbus-RTU
  • PPI
  • USS
  • 自由口通信

• 与上位机的通信
  通过PC Access，操作人员可以轻松通过上位机读取S7-200 SMART 的数据，从而实现设备监控或者进行数据存档管理。
  （PC Access 是专门为S7-200 系列PLC 开发的OPC 服务器协议，专门用于小型PLC 与上位机交互的OPC 软件）

运动控制

三轴 100 kHz 高速脉冲输出，*实现精确定位.

• 运动控制基本功能
  • 标准型晶体管输出CPU 模块，ST40/ST60 提供3 轴100 kHz 高速脉冲输出，支持PWM（脉宽调制）和PTO 脉冲输出
  • 在PWM 方式中，输出脉冲的周期是固定的，脉冲的宽度或占空比由程序来调节，可以调节电机速度、阀门开度等
  • 在PTO 方式（运动控制）中，输出脉冲可以组态为多种工作模式，包括自动寻找原点，可实现对步进电机或伺服电机的控制，达到调速和定位的目的
  • CPU 本体上的Q0.0，Q0.1 和Q0.3 可组态为PWM 输出或高速脉冲输出，均可通过向导设置完成上述功能

• PWM 和运动控制向导设置
  为了简化您应用程序中位控功能的使用，STEP 7- Micro/WINSMART 提供的位控向导可以帮助您在几分钟内全部完成PWM、PTO 的组态。该向导可以生成位控指令，您可以用这些指令在您的应用程序中对速度和位置进行动态控制。
  PWM 向导设置根据用户选择的PWM 脉冲个数， 生成相应的PWMx_RUN 子程序框架用于编辑。
  运动控制向导最多提供3 轴脉冲输出的设置，脉冲输出速度从20 Hz 到100 kHz 可调。
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西门子中央研究院（CT）研发的基于神经网络的人工智能系统已使西门子内燃气轮机的燃烧过程得到了稳步优化。燃烧过程已经“学会”要如何持续调整燃料阀以实现优化并减少排放和磨损。现在，西门子发电服务集团正首次将这项联合研发的技术应用于客户现场，以优化西门子内最大、最现代化的固定式燃气轮机。由于西门子客户处的许多复杂系统都能借助人工智能来改善运行情况，这项技术在提升能效方面的潜力是巨大的。

2016年3月，当谷歌公司研发的阿尔法围棋软件以五局四胜的成绩力挫来自韩国的世界棋手时，人工智能充分展示出了其实实在在的颠覆性潜力。而当西门子中央研究院（CT）的研究人员发现他们研发的人工智能系统能够助力实现系统优化时，他们也同样感到惊讶。CT商务分析与监控技术领域的机器学习专家Volkmar Sterzing表示：“我们发现，如果一个系统的运行表现取决于专家的经验，那么它也可以利用人工智能加以优化。”

2016年3月，谷歌公司研发的阿尔法围棋软件力挫世界棋手李世石，在机器学习发展历史上立下了一座丰碑。

随着系统的结构日益复杂、需要应对的因素不断增加，哪怕是专家在进行系统调整时也必须采取折衷的方法。专家不可能全天候待命。在这种情况下，能够持续不断监控系统的人工智能就展现出了明显的优势。

50项

西门子开展神经网络研究已有约30年了。公司已经在将神经网络应用于人工智能方面取得了长足的进步。例如，西门子持续优化其“面向神经网络的软件环境（SENN） ”，并针对不断涌现的新应用领域（包括燃气轮机和风机优化领域）对SENN进行了改良。Sterzing指出：“我们拥有约50项学习过程方面的。”

西门子发电服务集团和CT已研发出能够持续优化燃气轮机燃烧过程的运行与控制的系统。这个系统名为“燃气轮机自主控制优化器（GT-ACO）”，它主要基于CT研发的人工智能技术。目前，西门子正在为亚洲的一个大客户安装这个系统，并将在西门子的H级燃气轮机上进行深入测试。测试于2017年2月底前开始。一般来说，对燃气轮机整体运行情况的改进是十分困难的，因为更低的排放通常会导致轮机使用寿命缩短。这是由于高能燃烧振荡会导致材料疲劳，从而加剧磨损。

Volkmar Sterzing在CT带领团队将神经网络应用于燃气轮机优化领域。

在许多不同类型的燃气轮机上进行的测试结果已经证明，GT-ACO切实有效。专家将燃机的氮氧化物排放量手动设置为最低后，人工智能系统将接管燃烧单元。西门子发电服务集团GT-ACO研发负责人Hans-Gerd Brummel说：“在测试中，人工智能系统启动两分钟后，排放值就下降了20%。”Brummel是西门子在轮机远程诊断和维护方面的*。他曾荣获西门子“年度发明家”奖，以表彰他所取得的成绩。

优化排放

将人工智能系统用于轮机的主要目标是将氮氧化物的排放量降至最低。为实现这一点，GT-ACO的神经模型将改变燃料在燃气轮机燃烧器内的分布。然而，受位置、燃气成分和当地天气条件等因素的影响，每个燃烧器的设置不尽相同。正因如此，GT-ACO需要花几个星期来学习每个燃气轮机的情况，然后才能自动对控制过程作出有益的调整。

Hans-Gerd Brummel在柏林服务于西门子发电服务集团。他持有69项。这些成就为他赢得了2016年西门子“年度发明家”的殊荣。他为许多燃气轮机优化技术的研发作出了积极的贡献。

Brummel表示：“客户对我们的技术表现出了很大的兴趣。由于可再生能源在发电电网中所占比重很高，相关人员往往需要利用燃气轮机来维持电网频率。”在这种不断变化的运行环境中，振荡幅度增大的风险不断上升，磨损也相应增加。然而，Brummel充满信心：“对于这种情况，GT-ACO将能帮上大忙，因为它可以着重优化阻尼振动。”

GT-ACO还可用于在一定程度上延缓燃气轮机老化。这是因为，这项技术已将物理模型形式的燃气轮机热力学知识与机器学习结合了起来。

Sterzing坚信，这项技术在西门子将大有可为。它可以在配电、生产自动化和过程工业应用等领域大展身手。Brummel已经在与发电行业的客户探讨GT-ACO，并正在研发更多优化应用。