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西门子SM331模拟量扩展模块
产品时间:2021-04-21
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什么时候是工厂购买电和重要原材料的时机呢?是否可以足够精确地预测风电场每小时的发电量?这样就知道什么时候该使用备份的燃气发电机。西门子正在开发这种技术,以确定、跟踪并了解这种系统和趋势背后的关键指数,这样就可以大大提高预测结果的精确性。

休息一下,向窗外眺望一下。看到什么了?看不太清楚的形状——是建筑物还是树木?假如你从来没有见过高楼或者树木,从来没有听说过这些东西,进入视线的可能确实就是令人费解的乱糟糟的东西。现在你看到的不是那种让你费解的东西,这是因为你里已经有一些模型,这些模型将进入你视线的大量数据进行整合,这样,你马上就辨认出这些事物了。

现在,复杂的人工系统也遇到了同样的挑战。但是,我们这里说到的模型要能够识别一些多面的、人类所无法感知的模式。随着它们不断成功,它们成为预测赖以依据的模式。

这的确是行之有效的!现在,西门子正在开发的这种预测技术,能够惊人地抓拍到未来的一些片段,包括从燃气轮机到风电场的发电量、运动模式、系统的维护需求,经济发展的趋势,如原材料价格和股市的走势等。确实,西门子已经通过其神经网络软件环境(SENN)学习体系的预测结果,决定了在德国购买多少电,在范围内采购多少铜。高级研究员Hans-Georg Zimmermann博士认为,“这是同类产品中先进的高维度、非线性建模体系”。正是得益于20多年来将数学研究、软件开发和现实世界应用相融合的经验,SENN才能够比其他项目更连贯而且持久地专注于预测学。

Zimmermann曾为预测学的60多个行业应用奠定了数学基础,注册了22个以保护相关软件系统的建筑模型。他还在大学里开办计量金融学讲座,分析为什么神经网络比传统的基于线性逻辑的预测系统更具优势。“神经系统可以应对现实世界应用问题,不管其内在问题是如何非线性或多维度的。另外,神经网络为时间结构建模提供了一个优美的框架,”他说。例如,在近期一项研究中,Zimmermann的团队用SENN和一个线性模型较量,对16种电气控制柜的需求做出预测。两种系统均对全年每个月电气控制柜的销售做出预测。但是SENN考虑了外汇汇率以及自动化系统市场波动等因素。结论是:SENN的平均误差率仅为23.3%(和实际需求相比)——比线性模式的误差要少很多,后者的误差率是52.6%。“这种极为精确的需求预测可以用来优化供应链,降低成本,”Zimmermann指出。

SENN还能够用来预测风电场的发电量。例如,丹麦的西门子风力公司使用SENN预测一个大型风电场72小时内每小时的发电量。当时,可以参考的天气预报信息只是一个粗糙的网格图,SENN用它来预测当地的电力供应。

“随着风电等可再生能源在总体能源构成中的所占比例不断上升,” Zimmermann说,“不仅要能够预测需求,还要预测供应量。预测很重要,这样我们才能够知道什么时候需要启动备份的燃气发电系统。”在这种想法的驱使下,Zimmermann的团队开发出一种神经网络,它的设计依据是影响风力发电的主要参数。目标就是创造一种软件模型,用数学手段反映现实世界,Zimmermann 说。但是他解释道,初模型并不知道每个参数的重要性——正是从这里起,从数据中学习的能力就开始发挥了作用。所有系统初都知道一点,根据训练阶段输入的数值,慢慢地,它要计算出一个较接近风电场真正发电量的数值。

起初,模型计算的结果和实际数据之间的差异很大。但是,慢慢地,学习型运算法则开始不断修正模型中的不同参数,这样预测就越来越接近实际结果了。

系统可以在数以千计的信息往复中衡量错误率,它开始得出的只是随机数据,但是系统逐渐就会确定输入参数的不同权重组合会导致相应的结果。“就像在足球比赛中学习如何射门一样,”Zimmermann说,“你所知道的就是你要把球射入球门。通过一系列的尝试和错误,在上千种可能影响结果的组合情况中,机器慢慢学会如何计算。”

后SENN果然正确地预测出风电场的发电量。在预测轮机每天整体电力供应水平(根据标准差计算)时,平均误差现在已经降到7.2%——比竞争对手的物理学模型要低整整三个百分点。眼下,研究人员还在为光伏电站研发类似的模型。

量化未知事物。Zimmermann团队同时还为燃气轮机中氮氧化物(NOx)的排放量开发了一种神经网络模型。这种模型可以用来分析各种输入变量和轮机的输出功率的关系。和预测风电场发电量一样,SENN开始只是输入原始数据,并给其指令,让它慢慢计算轮机的实际输出功率。然而,当它认识到变量之间的关系以后,模型的预测越来越接近真实数据,简直像在复制燃气轮机的行为。终,模型完全能极为精确地实时预测轮机的行为。

但是,轮机——或者其他复杂系统——实际涉及到的变量要远比已知的变量更多。Zimmermann指出,“有一些变量是没法测算的,还有一些是我们根本不知道的。”这些隐性的变量会使不确定性加大。“考虑到这一点,” Zimmermann说,“我们已经找出了一种解释不确定性的新答案——即,可见的和隐性的变量之间的互动。”

相比较而言,机械和经济动态体系中测量不确定性的标准做法就是,把模型的预测结果和实际发生的情况之间的偏差归结为风险预期。其内在的假设就是,过去推导出的不确定性模型要能够很好地预测未来的风险。

谁的神经单元多?蛔虫302个 果蝇100,000个 蟑螂1,000,000个 章鱼300,000,000个 人类100,000,000,000个 大象200,000,000,000个

“但这并不普遍适用于金融界,包括铜和电的价格,”Zimmermann警告说,“这样的话,不确定性可以从现在不断向未来扩散,随着时间的推移,历*模型的错误会被叠加,这种误差就会变得越来越大。”相反,根据Zimmermann的方案,由于不会明确地重建隐性系统变量,就可以通过分析不同情形的分布,在一次性预测中量化不确定性。这样,不同情形之间波动的范围就是风险的水平。基于不同情形,若每种情形出现的概率一样,那么相应的概率的平均值计算出的结果就可以被认为是未来可能的趋势。“因此市场风险的特点就是不同情形之间的差异,” Zimmermann说。他解释说,根据有限的观察,总会有多种方式能够对隐性变量进行重建,这样就会导致对未来的预测出现不同的结果。

西门子已经使用这些方法来决定采购更多的电和铜。“这不单纯是一个关于未来的预测模型,”Zimmermann补充道,“这些方法还可以展示出不同的未来情形并对其做出评估。”

今后几年里,预测学将会如何发展呢?显而易见的是,如果可以参照过去,那我们将得出越来越精确的预测。Zimmermann指出,不仅仅是SENN模型的认知每天都在增长,在这些模型越来越能真实反映现实的同时,其研发者也在从所产生的各种模型中学到了更多东西。

巨大的潜力。除可以预测能源和原材料的价格,预测风电场发电量和轮机功率外,SENN的潜力巨大,几乎可以预测各种现实应用。它能够辅助做出当代挑战性、复杂、昂贵的决策,即,有关公路、航空、水资源以及电力基础设施方面的城市或者区域性投资决策。SENN作为决策支持系统的潜力确实已经在西门子得到了验证,比如在工厂建设前,它被用来计算并决定不同选址方案的长期优势。

芝加哥商品交易所。神经网络软件环境(SENN)帮助西门子选择 时机来完成范围内大规模的铜采购

除了这些呢?有关我们和未来之间关系的模型正在开发过程中,在西门子内网上以SENN预测服务器的形式进行展示。这一系统被用于向内部客户介绍SENN的潜能。

再过十年,我们或许就可以将SENN应用程序下载到监视器上,来了解我们的家庭、车辆、企业以及供应链,对其做出判断并实现功能优化。SENN的未来版本甚至还可能给出不同的方案选择,支持较合理的、个性化的营养、医疗、教育、和理财方式。毕竟,每一个问题都可以在未来的某个角落里找到答案。

“预测学是一场比赛,”Zimmermann说,“比赛的对手是不断复杂的现实世界和我们通过信息技术用数学反映现实的能力。SENN模型就是一个例子,二者正在相互赶超。”

 也就是说,实际的PLC工作过程总是:公共处理——I/O刷新——运行用户程序——再公共处理——?反复不停地重复着。图2b所示的是实际的过程。
      此外,PLC上电后,也要进行系统自检及内存的初始化工作,为PLC的正常运行做好准备。
      用这种不断地重复运行程序以实现控制,称扫描方式工作。是PLC基本的工作方式。
      此外,为了应对紧急任务,PLC还有中断工作方式。在中断方式下,需处理的任务先申请中断,被响应后停止正运行的程序,转而去处理中断工作(运行有关中断的服务程序)。待处理完中断,又返回运行原来程序。
      PLC的中断方式的任务,或称事件,是分等级的。同时出现两个或多个中断事件,则优先级高的先处理,继而处理低的。直到全部处理完中断任务,再转为执行扫描程序。
      PLC对大量控制都用扫描方式工作,而对个别急需的处理,则用中断方式。这样,既可做到所有的控制都能照顾到,而个别应急的任务也能及时进行处理。
      当然,PLC的实际工作过程比这里讲的还要复杂一些,分析其基本原理,也还有一些理论问题。但如果能弄清上面介绍的思路,也可知到PLC是怎么工作的了。
符合在轨道机车上的电子设备使用标准(EN 50155,温度 T1,1 类)
产品特点 Features
? 具有中、大容量的程序存储器和程序规模的 CPU,支持SIMATIC 工程工具的可选使用
? 对二进制和浮点数运算具有较高的处理能力
? 在具有集中式和分布式 I/O 的生产线上作为集中式控制器使用
学习PLC首先要选好学习那一个厂家的PLC,日系的 PLC内部软件集成度高应用简单.早期的OMRON、三菱应 用比较多、现在由于贸易和间的合作关系应用西门 子PLC、罗克韦尔的多一点,(尽管说学一种品牌学精深 了,其他的也会很快上手,但人的精力是有限的,一定 要把有限的精力用在应用较广泛、有潜力、有发展的一 个方向上,不过对于各个牌子的PLC都有所了解,包括进 口的,国产的,这些都有相对应了解,对于每个PLC的特 性,优点缺点,这些有更好的了解,那么以后将是市场 上*的人才。)
? PROFIBUS DP 主站/ 从站接口
? 用于大量的 I/O 扩展
? 用于建立分布式 I/O 结构
? 经由 PROFIBUS 的等时同步模式
技术参数 Specifications
参数项目
持用户程序保护、密码保护;带有S7块加密功能宽×高×深(mm)
40×125×130重量290g选型指南 SelectionData
西域订货号 制造厂产品型号 处理时间(μs) 型号 内置存储器 AI AO DI DO 接口类型 通讯协议 连接器
RUZ590 6ES7313-6CG04-0AB0 0.07 CPU 313C-2 DP 128 KB 0 0 16 16 集成RS无论是生产过程中的性能扩展、优化,亦或是现有设备的现代化升级改造,西门子作为优秀的合作伙伴值得您信赖,成熟可靠的工厂范围内全集成自动化系统,持续提升企业市场竞争力。凭借丰富的行业经验与资深的专业背景,西门子专业的解决方案可实现虚拟规划与实际生产的*衔接。这一系列驱动与自动化产品涵盖整个生产链,从初期的生产规划到工厂工程组态,从实际的生产运行到后期的系统维护,从生产车间到运营管理,。
工厂自动化解决方案的显着优势
连接 ERP - 自动化层级与管理级的*互连
生产线监控系统 (LMS) – 生产数据的实时自动采集与分析,确保工厂性能持续性优化
生产线可视化系统 (HMI) – 基于预组态的模板,所有运行状况一目了然
生产线控制单元 (LCU) – *协调所有设备运转速度,实现生产线应用优化
?工厂数据接口 – 实现各类标准设备的快速集成
?全集成自动化
全集成自动化是西门子食品饮料行业解决方案的核心技术,也是工厂自动化实施的根本所在。这种开放式系统架构包含一系列精心设计的系统组件,可适用于所有生产过程。其中,不同系统组件*协同、无缝衔接,*满足各种高可靠性工业任务需求。以上诸多特性全都基于性能共享:统一*的数据管理、统一标准,标准软硬件接口。这种系统架构优势彰显:工程组态与,产品面市时间大幅缩短,同时生成加工的灵活性显着提升。
物超所值 ...
西门子的工厂自动化解决方案功能强大且涵盖所有项目阶段,可实现工厂项目全面获益。
... 设备安装
凭借数据块、连接方式与用户界面标准化,不仅工程组态速度大幅提高,同时还显着降低了错误机率。
 

 

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