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SIMATIC S7-300，異型導軌， 長(cháng)度：2000 mm

可以分為大型機、中型機和小型機。

西門(mén)子PLCS7-300系列西門(mén)子PLCS7-300系列

小型機: 小型機的控制點(diǎn)一般在256點(diǎn)之內,適合于單機控制或小型系統的控制。

 西門(mén)子小型機有S7-200：處理速度0.8~1.2ms ；存貯器2k ；數字量248點(diǎn)；模擬量35路 。

中型機:中型機的控制點(diǎn)一般不大于2048點(diǎn),可用于對設備進(jìn)行直接控制，還可以對多個(gè)下一級的可編程序控制器進(jìn)行監控，它適合中型或大型控制系統的控制。

西門(mén)子中型機有S7-300：處理速度0.8~1.2ms ；存貯器2k ；數字量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(chǎng)和體內生物化學(xué)過(guò)程等種種復雜系統的運轉，并不是隨機而為的過(guò)程，相反這一切都要遵循各自的非線(xiàn)性規律。此類(lèi)系統的個(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，無(wú)不自成一體而有條不紊。系統的復雜性隨其所包含元素的數量、這些元素之間的聯(lián)系廣度以及聯(lián)系關(guān)系的非線(xiàn)性程度而增加。因此，假如信號強度加倍，產(chǎn)生的結果未必也只是加倍，而可能是4倍甚至8倍于原本的強度。

不過(guò)，通過(guò)運用復雜動(dòng)態(tài)系統理論，人們通?？梢栽诹攘葦祩€(gè)參數的基礎上為影響著(zhù)多個(gè)系統的趨勢建立模型。譬如，一個(gè)智能交通引導系統，要預測特定高峰路況或嚴重擁堵，它并不需要掌握公路上每個(gè)司機的駕駛行為。這樣的系統經(jīng)過(guò)調試，能夠根據交通流量模式的變化及時(shí)識別出趨勢，然后視需要調整交通燈次序或隧道入口通行情況。

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)數據中心發(fā)布的《2011年數字宇宙研究報告》（兩份圖表均引自該報告）

說(shuō)到復雜的系統，大腦就是一個(gè)極其有趣的例子。當人們學(xué)習新事物時(shí)，大腦中的神經(jīng)元會(huì )自動(dòng)建立新的結點(diǎn)，形成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。在由感覺(jué)器官傳遞到大腦的刺激模式的作用下，大腦中會(huì )形成更為復雜的行為模式?？偟膩?lái)說(shuō)，在腦研究和復雜系統研究成果的啟迪下，計算機科學(xué)領(lǐng)域也發(fā)生了范式轉變。在相當長(cháng)的時(shí)間內，科學(xué)家們一度以為復雜的系統只能通過(guò)高級程序來(lái)控制，但是如今我們知道了，像發(fā)電、制造、交通引導系統和物流等領(lǐng)域的很多過(guò)程，都可以通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)實(shí)現管理，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(lèi)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以從實(shí)例中實(shí)時(shí)學(xué)習，并根據變化著(zhù)的狀況靈活做出響應。

現在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)被應用于電廠(chǎng)運轉控制中。比如，堪稱(chēng)當前高效的發(fā)電裝置的西門(mén)子在德國易興鎮建造的燃氣輪機，就配備有數千個(gè)傳感器，可以不間斷監測氣壓、廢氣溫度和排放量。傳感器監測到數據后，以人腦為模型的軟件系統對數據進(jìn)行評估，同時(shí)自動(dòng)從中學(xué)習。但是測量數據不僅用于優(yōu)化一座發(fā)電裝置的運轉；利用某種群體智能，還可以實(shí)現多座發(fā)電裝置的互聯(lián)互通，而這些發(fā)電裝置本身在運轉過(guò)程中會(huì )根據經(jīng)驗不斷自我優(yōu)化。

與此類(lèi)似，在未來(lái)的“物聯(lián)網(wǎng)”中，很多設備將可以互相交換數據，使用網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，以及人機交互。比如，衣服將告訴洗衣機需要設置的水溫；汽車(chē)之間將相互通信，從而避免交通堵塞和事故；未來(lái)的電網(wǎng)將連通千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)能源生產(chǎn)商和消費者；軟件代理將自動(dòng)購買(mǎi)和銷(xiāo)售電力；工廠(chǎng)里的部件將裝上智能標簽，從而能夠自我組織，并通過(guò)無(wú)線(xiàn)電通信來(lái)控制生產(chǎn)過(guò)程。

資料來(lái)源：思科VNI移動(dòng)，2012年

工業(yè)設施也將采集整個(gè)產(chǎn)品生命周期期間的數據，用以?xún)?yōu)化生產(chǎn)制造、產(chǎn)品運轉和回收利用；一體化交通和運輸系統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目的地。在目前的應用中，由*醫療設備生成的圖像已經(jīng)可以通過(guò)計算機來(lái)解讀，然后圖像信息與知識數據庫中的信息相聯(lián)系，輔助醫師進(jìn)行診斷。

物聯(lián)網(wǎng)將使知識獲取方式發(fā)生天翻地覆的轉變，并催生新的商業(yè)模式和服務(wù)。人們還將以類(lèi)似的方式建立一種全新的“知識互聯(lián)網(wǎng)”和“服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)”。不過(guò)首要的一點(diǎn)是，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現互聯(lián)互通的事物數量勢必會(huì )激增。舉例而言，互聯(lián)網(wǎng)數據中心（IDC）的市場(chǎng)研究人員預期不超過(guò)2015年，全球就將有150億個(gè)聯(lián)網(wǎng)型設備實(shí)現互聯(lián)，而到2020年，這一數字將增加到500億以上。