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SIMATIC S7-1200，CPU 1215C， 緊湊型 CPU，DC/DC/繼電器， 2 個(gè) PROFINET 端口， 機載 I/O： 14 個(gè) 24V DC 數字輸入；10 DO 繼電器 2A， 2 AI 0-10V DC，2 AO 0-20mA DC， 電源：直流 20.4-28.8V DC， 程序存儲器/數據存儲器 125 KB

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英國和俄羅斯的鐵路公司用于監視其列車(chē)車(chē)隊的全新系統也以該程序為藍本。這種學(xué)習軟件使用的數據一部分來(lái)自火車(chē)各種子系統上的傳感器，比如監視剎車(chē)和車(chē)門(mén)的傳感器，另一部分則來(lái)自列車(chē)時(shí)刻表和故障報告。這種被稱(chēng)為列車(chē)遠程服務(wù)桌面（RRSD）的系統綜合所有數據，計算出某個(gè)時(shí)刻每輛列車(chē)的位置，判斷是否需要對其進(jìn)行維護等。目前，RRSD正在監視175輛列車(chē)——西門(mén)子不僅提供軟件，還提供自動(dòng)化部件。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，學(xué)習系統可以預測輪機的運行標準及其排放量（如需了解更多信息，請參閱第54頁(yè)）。

駕馭復雜數據。學(xué)習軟件的另一個(gè)主要應用領(lǐng)域是燃氣輪機——在這方面，學(xué)習軟件的基礎主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。這種系統能在數秒之間作出關(guān)于排放量和輪機運轉情況的預測。輪機受無(wú)數因素之間復雜關(guān)系的影響，研究人員一般只能通過(guò)統計手段去評估，因為很多值都只能粗略地估算出來(lái)。傳統的數學(xué)公式需要精確的數字，因此在這種研究中不是很實(shí)用。但想要使輪機達到最長(cháng)的使用壽命，實(shí)現的運轉狀態(tài)，同時(shí)將其排放量降到最低，就必須精確地估算并預測數千種設置的影響。

為此，位于慕尼黑的西門(mén)子智能系統與控制全球技術(shù)領(lǐng)域（GTF）部門(mén)的Volkmar Sterzing及其CT團隊開(kāi)發(fā)了一種可以實(shí)現以上功能的新方法。使用所謂的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，研究人員可以描繪燃氣輪機的整個(gè)運轉過(guò)程，并準確預測其產(chǎn)出。Sterzing解釋說(shuō)：“過(guò)去，我們只能了解到這些過(guò)程在某一時(shí)刻的狀態(tài)。而現在，使用這個(gè)新方法，我們可以掌握在這個(gè)特定時(shí)刻之前及之后的運行情況。”Sterzing表示，利用這種方法，研究人員不僅可以查明過(guò)去發(fā)生了什么，還可以預見(jiàn)未來(lái)會(huì )發(fā)生什么。這種動(dòng)態(tài)的描繪可以確認其中的變化，充分利用有利的變化，同時(shí)弱化可能產(chǎn)生負面影響的變化，并相應地調整維保計劃。

未來(lái)，個(gè)人能源代理將使用裝有學(xué)習軟件的專(zhuān)業(yè)電表箱（左圖）來(lái)操作顧客和電力公司之間的電力交易。

CT研究人員已經(jīng)將他們從燃氣輪機中學(xué)到的知識應用在相關(guān)領(lǐng)域內，例如優(yōu)化風(fēng)電機組及整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)。作為熱心航海比賽船員的一份子，Sterzing知道在比賽中每時(shí)每刻都需要關(guān)注波浪、風(fēng)速和對手的船只，這樣才能決定駕馭船只的方式。否則，如果無(wú)法預測未來(lái)的變化，就不能規劃最合適的路線(xiàn)。在這種辦法的啟發(fā)下，他為風(fēng)電機組發(fā)明了一種軟件系統，這種系統的基礎是能夠測量大約十種因素的傳感器，包括風(fēng)速、亂流度、溫度和氣壓。算法將這些數據和風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量聯(lián)系起來(lái)，這樣軟件就能夠從數以千計的關(guān)系中學(xué)習并學(xué)會(huì )如何在新情況下應用已有的知識。

西門(mén)子研究人員現在正在測試該系統。

隨著(zhù)對不同情況的學(xué)習，系統越來(lái)越擅長(cháng)獨立預測，知道哪種情況下，旋轉葉片的入射角或發(fā)電機速度快慢的改變，使得風(fēng)電機組能夠從風(fēng)中獲得最大的產(chǎn)出。這種方法可以將風(fēng)電機組的產(chǎn)出提高0.5個(gè)百分點(diǎn)。聽(tīng)起來(lái)似乎不多，但是對一個(gè)大型風(fēng)電場(chǎng)而言就是很顯著(zhù)的效果。在過(guò)去的六個(gè)月里，瑞典Lillgrund風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行的實(shí)驗已經(jīng)表明，正是得益于從自己的行為中獨立學(xué)習的能力，即所謂的自主學(xué)習，風(fēng)電場(chǎng)提高了發(fā)電量，這相當于額外添加了一臺風(fēng)電機組所生產(chǎn)的電量。

從聲音中學(xué)習——高效節能

將電弧爐中的鐵塊熔煉成鋼板會(huì )產(chǎn)生大量噪聲。重量各異的鐵塊，有的甚至像汽車(chē)那么大，在三個(gè)強大的電弧下熔化時(shí)來(lái)回滑動(dòng)。雖然電弧的溫度高達一萬(wàn)攝氏度，有時(shí)也不能將熔化的鐵塊焊接起來(lái)，而將能量消耗到爐壁上。熔爐產(chǎn)生的噪聲震耳欲聾。三相交流電電極的電弧產(chǎn)生大約120分貝的噪聲，比噴氣式飛機的噪聲都大。Detlef Rieger是慕尼黑西門(mén)子中央研究院的非破壞性試驗全球技術(shù)領(lǐng)域（GTF）部門(mén)的項目經(jīng)理，Thomas Matschullat就職于愛(ài)爾蘭根的冶金技術(shù)部門(mén)。正是這樣巨大的噪聲使兩位科學(xué)家不得不認真思考這一問(wèn)題。兩人想知道該如何監視和控制熔煉過(guò)程，以減少能源的浪費。

他們在熔爐外壁掛上傳感器，這樣就可以測出熔爐內部產(chǎn)生的聲波。除此之外，他們還持續不斷地監視電極產(chǎn)生的電流。Rieger說(shuō)：“把電極數據和聲波測量結果結合起來(lái)。我們的算法可以計算出電弧和爐壁之間產(chǎn)生的是哪種聲音振蕩。通過(guò)這個(gè)信息，我們可以推斷出熔爐內部每時(shí)每刻的情況。”在熔化的最初階段，系統已經(jīng)掌握足夠的信息可以確定熔爐內部各個(gè)鐵塊的位置，從而判斷出單個(gè)電極的輸出是增加還是減少。在熔煉的第二階段，確保鐵塊中碎屑異物形成的礦渣盡可能均勻地分布在熔化的金屬表層，這很關(guān)鍵。為此，將煤灰吹入熔爐中，在礦渣上形成一層一氧化碳泡沫。這一層泡沫保護了電弧和熔化的金屬，避免爐壁的溫度過(guò)高。這樣就減少了能源消耗。軟件不斷地通過(guò)解讀聲波數據來(lái)測量含有泡沫的礦渣是否足夠厚，分布是否均勻，因此該過(guò)程被命名為“IMELT Foaming Slag Manager（IMELT泡沫煤渣管理器）。”德國的兩家煉鋼廠(chǎng)和白俄羅斯的一家煉鋼廠(chǎng)都在使用這個(gè)系統，并成功地將能耗降低了2.3%。Rieger說(shuō)：“例如，按照100噸鋼材的成本計算，差不多相當于每小時(shí)節省了920 度電。”而且，煉鋼廠(chǎng)每年的煤炭消耗量降低了25%，二氧化碳排放量減少了12,000噸。