西门子网络蓝色电缆6XV1830-3EH10

在连接远距离分布的过程与 I/O 模板时，其布线往往非常复杂，而且极易造成故障。 若需要一个模块化的灵活自动化系统，我们还是建议使用分布式 I/O 系统：

使用分布式 I/O 系统 ET 200，即可从距离远达 23km 的过程站远程操控远程 I/O 设备、小型控制系统以及大量现场设备。设备之间通过**现场总线 PROFIBUS-DP 连接，符合标准 EN 50 170。

编程器，软件

SIMATIC?系列产品提供有一种精心打造的全面编程器解决方案，包括从经济的便携式编程器，到功能强大的台式编程器。

同时，我们还提供与之相匹配的应用软件。 所适用的操作系统：

Windows 95/98/NT 或业已验证的 SIMATIC?软件以及适用于所有 PC 的应用程序

并且，通过西门子 STEP?7 软件，可**、便捷地对控制器进行编程。 使用同一种软件，即可进行归档和测试。

工控机

坚固、可靠的 SIMATIC?系列工控机，非常适用于机器数据和过程数据的采集、处理和归档，物流和制造工序的操作员控制和可视化，以及过程控制任务。

HMI

自动化控制过程越复杂，准确适配的“人机沟通”功能就越显重要。

源自西门子的 SIMATIC HMI?设备即可提供适用于此类各种任务的解决方案。

西门子CPU314C-2PTP模块 型号：6ES7314-6BH04-0AB0代理商

西门子CPU314C-2PTP模块 型号：6ES7314-6BH04-0AB0现货销售

特点：

可以使用 STEP 7 对 S7 的组态、属性以及CPU的响应进行参数设置：

• 概要：
  定义名称、上位系统名称和位置名称
• MPI多点接口;
  定义站地址
• 启动；
  定义 CPU 的启动特性和监视时间
• 循环/时钟存储器；
  定义**的扫循环描时间和负载设置时钟存储器地址
• 记忆性；
  定义具有保持功能的存储位、计数器、定时器和数据块的数量
• 日时钟中断；
  设定起始日期、起始时间和间隔周期
• 周期中断；
  周期设定
• 系统诊断；
  确定诊断消息的处理和范围
• 时钟；
  设定AS内或MPI上的同步类型
• 防护等级；
  定义程序和数据的访问权限
• 通讯；
  保留连接源
• PtP 接口；
  设置地址和基本参数ASKII、3964(R) 和 RK512 协议的参数设置。
• 数字量输入/输出
  地址设定，输入继电器和过程中断
• 模拟输入/输出
  地址设置，对于输入：温度单元，测量类型，量程，以及干扰频率；对于输出：输出类型和输出范围
• 集成功能“计数器”
  设定地址，以及 “连续计数”“单次计数”“周期计数”“频率测量”和“脉宽调制”模式下的参数分配
• 集成功能“定位器”
  设定地址，“数字输出定位”和“模拟输出定位”参数
• 集成“规则”功能

显示功能与信息功能

• 状态和故障指示；
  发光二极管显示，例如，硬件、编程、定时器或I/O出错以及运行模式，如RUN、STOP、Startup。
• 测试功能；
  使用编程器，可显示用户执行过程中的信号状态，独立于用户程序修改过程变量，并输出堆栈存储器的内容。
• 信息功能；
  通过编程器以文本形式为用户提供存储能力信息、CPU的运行模式，以及主存储器和装载存储器当前的使用情况、当前的循环时间和诊断缓冲区的内容。

西门子CPU314C-2PTP模块 型号：6ES7314-6BH04-0AB0原装**

西门子CPU314C-2PTP模块 型号：6ES7314-6BH04-0AB0全国直销

6ES7314-6BH04-0AB0

CPU314C-2PTP, 24DI/16DO/5AI/2AO, 192 KB

西门子“训练”风机根据天气条件自动地优化运行。风机学习利用传感器的参数数据，例如风速，更改其设置，确保风机能充分利用当前条件。在中等风速或低风速时，风电设备无法一直提供**高的电力输出。

西门子中央研究院的系统**，在由德国教育与研究部提供资助的ALICE项目（在复杂环境中自主学习）中，与柏林工业大学和IdeaLab有限公司合作，开发了用于风机的自主优化软件，研究人员在3月10日至14日的汉诺威CeBIT展会上公布了结果。该解决方案使风机每年在中等风力条件下的发电量增加大约1%，同时，还能减少损耗。

研究人员采用了一台示范用风力发电机，利用自己的运行数据逐步提高电力输出。他们的方案是，将强化学习技术与特殊神经网络结合起来。神经网络是一种软件算法，运行方式类似于人的大脑。几年来，西门子中央研究院一直致力于开发神经网络，为的是模拟并预测高度复杂的系统运行情况，譬如，风电场、燃气轮机、工厂，甚至**市场等。

软件程序从历史数据中学习，这也使它们能预测系统未来的运行状况。可创建一个模型，预测风机在特定天气条件下的电力输出。研究人员查看了大量复杂数据，通过改变转速等设置提高风机的效率，并利用获得专利的神经网络创建所谓的强化学习规范。系统学会在特定情况下通过改变设置，**限度提高发电量。训练数周后，系统就能针对常见的天气现象，定义并存储**设置。通过延长训练期限，甚至还能对罕见天气条件下的电力输出进行调整。去年，此项技术在西班牙一家风场成功地进行了测试。

对相关运行参数的持续分析，可以确保系统不断得以改善。这里使用的方法可用于许多领域，西门子其他产品也可通过“训练”优化自身的运行。