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西门子数字量输出模块
产品时间:2020-11-23
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使用神经网络,学习系统可以预测轮机的运行标准及其排放量(如需了解更多信息,请参阅第54页)。

驾驭复杂数据。学习软件的另一个主要应用领域是燃气轮机——在这方面,学习软件的基础主要是神经网络。这种系统能在数秒之间作出关于排放量和轮机运转情况的预测。轮机受无数因素之间复杂关系的影响,研究人员一般只能通过统计手段去评估,因为很多值都只能粗略地估算出来。传统的数学公式需要精确的数字,因此在这种研究中不是很实用。但想要使轮机达到最长的使用寿命,实现的运转状态,同时将其排放量降到最低,就必须精确地估算并预测数千种设置的影响。

为此,位于慕尼黑的西门子智能系统与控制全球技术领域(GTF)部门的Volkmar Sterzing及其CT团队开发了一种可以实现以上功能的新方法。使用所谓的递归神经网络,研究人员可以描绘燃气轮机的整个运转过程,并准确预测其产出。Sterzing解释说:“过去,我们只能了解到这些过程在某一时刻的状态。而现在,使用这个新方法,我们可以掌握在这个特定时刻之前及之后的运行情况。”Sterzing表示,利用这种方法,研究人员不仅可以查明过去发生了什么,还可以预见未来会发生什么。这种动态的描绘可以确认其中的变化,充分利用有利的变化,同时弱化可能产生负面影响的变化,并相应地调整维保计划。

未来,个人能源代理将使用装有学习软件的专业电表箱(左图)来操作顾客和电力公司之间的电力交易。

CT研究人员已经将他们从燃气轮机中学到的知识应用在相关领域内,例如优化风电机组及整个风电场。作为热心航海比赛船员的一份子,Sterzing知道在比赛中每时每刻都需要关注波浪、风速和对手的船只,这样才能决定驾驭船只的方式。否则,如果无法预测未来的变化,就不能规划最合适的路线。在这种办法的启发下,他为风电机组发明了一种软件系统,这种系统的基础是能够测量大约十种因素的传感器,包括风速、乱流度、温度和气压。算法将这些数据和风电场发电量联系起来,这样软件就能够从数以千计的关系中学习并学会如何在新情况下应用已有的知识。

西门子研究人员现在正在测试该系统。

随着对不同情况的学习,系统越来越擅长独立预测,知道哪种情况下,旋转叶片的入射角或发电机速度快慢的改变,使得风电机组能够从风中获得最大的产出。这种方法可以将风电机组的产出提高0.5个百分点。听起来似乎不多,

 

两线制电流和四线制电流都只有两根信号线,它们之间的主要区别在于:两线制电流的两根信号线既要给传感器或者变送器供电,又要提供电流信号;而四线制电流的两根信号线只提供电流信号。因此,通常提供两线制电流信号的传感器或者变送器是无源的;而提供四线制电流信号的传感器或者变送器是有源的,因此,当PLC的模板输入通道设定为连接四线制传感器时,PLC只从模板通道的端子上采集模拟信号,而当PLC的模板输入通道设定为连接二线制传感器时,PLC的模拟输入模板的通道上还要向外输出一个直流24V的电源,以驱动两线制传感器工作。 
   
 传感器型号:1、两线制(本身需要供给24vDC电源的,输出信号为4-20MA,电流)即+接24vdc,负输出4-20mA电流。 
 2、四线制(有自己的供电电源,一般是220vac ,信号线输出+为4-20ma正,-为4-20ma负。 
 PLC: 
 (以2正、3负为例)1、两线制时正极2输出24VDC电压,3接收电流),所以遇到两线制传感器时,一种接法是2接传感器正,3接传感器负;跳线为两线制电流信号。二种接法是2悬空,3接传感器的负,同时传感器正要接柜内24vdc;跳线为两线制电流信号。 
 (以2正、3负为例)2、四线制时正极2是接收电流,3是负极。(四线制好处是传感器负极信号与柜内M为不同电平时不会影响精度很大,因为是传感器本身电流的回路)遇到四线制传感器时,一种方法是2接传感器正,3接传感器负,plc跳线为4线制电流。 
 (以2正、3负为例)3、四线制传感器与plc两线制跳线接法:信号线负与柜内M线相连。将传感器正与plc的3相连,2悬空,跳线为两线制电流。 
 (以2正、3负为例)4、电压信号:2接传感器正,3接传感器负,plc跳线为电压信号。

《在接线正确的情况下,如何避免模拟量输入模块 6ES7 331-1KF0.-0AB0 超过共模电压 (Ucm) 以及如何避免随后出现的测量值上溢或下溢?》

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