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什么時(shí)候是工廠(chǎng)購買(mǎi)電和重要原材料的時(shí)機呢？是否可以足夠精確地預測風(fēng)電場(chǎng)每小時(shí)的發(fā)電量？這樣就知道什么時(shí)候該使用備份的燃氣發(fā)電機。西門(mén)子正在開(kāi)發(fā)這種技術(shù)，以確定、跟蹤并了解這種系統和趨勢背后的關(guān)鍵指數，這樣就可以大大提高預測結果的精確性。

休息一下，向窗外眺望一下?？吹绞裁戳?？看不太清楚的形狀——是建筑物還是樹(shù)木？假如你從來(lái)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)高樓或者樹(shù)木，從來(lái)沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)這些東西，進(jìn)入視線(xiàn)的可能確實(shí)就是令人費解的亂糟糟的東西?，F在你看到的不是那種讓你費解的東西，這是因為你里已經(jīng)有一些模型，這些模型將進(jìn)入你視線(xiàn)的大量數據進(jìn)行整合，這樣，你馬上就辨認出這些事物了。

現在，復雜的人工系統也遇到了同樣的挑戰。但是，我們這里說(shuō)到的模型要能夠識別一些多面的、人類(lèi)所無(wú)法感知的模式。隨著(zhù)它們不斷成功，它們成為預測賴(lài)以依據的模式。

這的確是行之有效的！現在，西門(mén)子正在開(kāi)發(fā)的這種預測技術(shù)，能夠驚人地抓拍到未來(lái)的一些片段，包括從燃氣輪機到風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量、運動(dòng)模式、系統的維護需求，經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，如原材料價(jià)格和股市的走勢等。確實(shí)，西門(mén)子已經(jīng)通過(guò)其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )軟件環(huán)境（SENN）學(xué)習體系的預測結果，決定了在德國購買(mǎi)多少電，在范圍內采購多少銅。高級研究員Hans-Georg Zimmermann博士認為，“這是同類(lèi)產(chǎn)品中*的高維度、非線(xiàn)性建模體系”。正是得益于20多年來(lái)將數學(xué)研究、軟件開(kāi)發(fā)和現實(shí)世界應用相融合的經(jīng)驗，SENN才能夠比其他項目更連貫而且持久地專(zhuān)注于預測學(xué)。

Zimmermann曾為預測學(xué)的60多個(gè)行業(yè)應用奠定了數學(xué)基礎，注冊了22個(gè)以保護相關(guān)軟件系統的建筑模型。他還在大學(xué)里開(kāi)辦計量金融學(xué)講座，分析為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )比傳統的基于線(xiàn)性邏輯的預測系統更具優(yōu)勢。“神經(jīng)系統可以應對現實(shí)世界應用問(wèn)題，不管其內在問(wèn)題是如何非線(xiàn)性或多維度的。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為時(shí)間結構建模提供了一個(gè)優(yōu)美的框架，”他說(shuō)。例如，在近期一項研究中，Zimmermann的團隊用SENN和一個(gè)線(xiàn)性模型較量，對16種電氣控制柜的需求做出預測。兩種系統均對全年每個(gè)月電氣控制柜的銷(xiāo)售做出預測。但是SENN考慮了外匯匯率以及自動(dòng)化系統市場(chǎng)波動(dòng)等因素。結論是：SENN的平均誤差率僅為23.3%（和實(shí)際需求相比）——比線(xiàn)性模式的誤差要少很多，后者的誤差率是52.6%。“這種極為精確的需求預測可以用來(lái)優(yōu)化供應鏈，降低成本，”Zimmermann指出。

SENN還能夠用來(lái)預測風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量。例如，丹麥的西門(mén)子風(fēng)力公司使用SENN預測一個(gè)大型風(fēng)電場(chǎng)72小時(shí)內每小時(shí)的發(fā)電量。當時(shí)，可以參考的天氣預報信息只是一個(gè)粗糙的網(wǎng)格圖，SENN用它來(lái)預測當地的電力供應。

“隨著(zhù)風(fēng)電等可再生能源在總體能源構成中的所占比例不斷上升，” Zimmermann說(shuō)，“不僅要能夠預測需求，還要預測供應量。預測很重要，這樣我們才能夠知道什么時(shí)候需要啟動(dòng)備份的燃氣發(fā)電系統。”在這種想法的驅使下，Zimmermann的團隊開(kāi)發(fā)出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，它的設計依據是影響風(fēng)力發(fā)電的主要參數。目標就是創(chuàng )造一種軟件模型，用數學(xué)手段反映現實(shí)世界，Zimmermann 說(shuō)。但是他解釋道，初模型并不知道每個(gè)參數的重要性——正是從這里起，從數據中學(xué)習的能力就開(kāi)始發(fā)揮了作用。所有系統初都知道一點(diǎn)，根據訓練階段輸入的數值，慢慢地，它要計算出一個(gè)較接近風(fēng)電場(chǎng)真正發(fā)電量的數值。

起初，模型計算的結果和實(shí)際數據之間的差異很大。但是，慢慢地，學(xué)習型運算法則開(kāi)始不斷修正模型中的不同參數，這樣預測就越來(lái)越接近實(shí)際結果了。

系統可以在數以千計的信息往復中衡量錯誤率，它開(kāi)始得出的只是隨機數據，但是系統逐漸就會(huì )確定輸入參數的不同權重組合會(huì )導致相應的結果。“就像在足球比賽中學(xué)習如何射門(mén)一樣，”Zimmermann說(shuō)，“你所知道的就是你要把球射入球門(mén)。通過(guò)一系列的嘗試和錯誤，在上千種可能影響結果的組合情況中，機器慢慢學(xué)會(huì )如何計算。”

后SENN果然正確地預測出風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量。在預測輪機每天整體電力供應水平（根據標準差計算）時(shí)，平均誤差現在已經(jīng)降到7.2%——比競爭對手的物理學(xué)模型要低整整三個(gè)百分點(diǎn)。眼下，研究人員還在為光伏電站研發(fā)類(lèi)似的模型。

量化未知事物。Zimmermann團隊同時(shí)還為燃氣輪機中氮氧化物（NOx）的排放量開(kāi)發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型。這種模型可以用來(lái)分析各種輸入變量和輪機的輸出功率的關(guān)系。和預測風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量一樣，SENN開(kāi)始只是輸入原始數據，并給其指令，讓它慢慢計算輪機的實(shí)際輸出功率。然而，當它認識到變量之間的關(guān)系以后，模型的預測越來(lái)越接近真實(shí)數據，簡(jiǎn)直像在復制燃氣輪機的行為。終，模型*能極為精確地實(shí)時(shí)預測輪機的行為。

但是，輪機——或者其他復雜系統——實(shí)際涉及到的變量要遠比已知的變量更多。Zimmermann指出，“有一些變量是沒(méi)法測算的，還有一些是我們根本不知道的。”這些隱性的變量會(huì )使不確定性加大。“考慮到這一點(diǎn)，” Zimmermann說(shuō)，“我們已經(jīng)找出了一種解釋不確定性的新答案——即，可見(jiàn)的和隱性的變量之間的互動(dòng)。”

相比較而言，機械和經(jīng)濟動(dòng)態(tài)體系中測量不確定性的標準做法就是，把模型的預測結果和實(shí)際發(fā)生的情況之間的偏差歸結為風(fēng)險預期。其內在的假設就是，過(guò)去推導出的不確定性模型要能夠很好地預測未來(lái)的風(fēng)險。

誰(shuí)的神經(jīng)單元多？蛔蟲(chóng)302個(gè) 果蠅100,000個(gè) 蟑螂1,000,000個(gè) 章魚(yú)300,000,000個(gè) 人類(lèi)100,000,000,000個(gè) 大象200,000,000,000個(gè)

“但這并不普遍適用于金融界，包括銅和電的價(jià)格，”Zimmermann警告說(shuō)，“這樣的話(huà)，不確定性可以從現在不斷向未來(lái)擴散，隨著(zhù)時(shí)間的推移，歷*模型的錯誤會(huì )被疊加，這種誤差就會(huì )變得越來(lái)越大。”相反，根據Zimmermann的方案，由于不會(huì )明確地重建隱性系統變量，就可以通過(guò)分析不同情形的分布，在一次性預測中量化不確定性。這樣，不同情形之間波動(dòng)的范圍就是風(fēng)險的水平?；诓煌樾?，若每種情形出現的概率一樣，那么相應的概率的平均值計算出的結果就可以被認為是未來(lái)可能的趨勢。“因此市場(chǎng)風(fēng)險的特點(diǎn)就是不同情形之間的差異，” Zimmermann說(shuō)。他解釋說(shuō)，根據有限的觀(guān)察，總會(huì )有多種方式能夠對隱性變量進(jìn)行重建，這樣就會(huì )導致對未來(lái)的預測出現不同的結果。

西門(mén)子已經(jīng)使用這些方法來(lái)決定采購更多的電和銅。“這不單純是一個(gè)關(guān)于未來(lái)的預測模型，”Zimmermann補充道，“這些方法還可以展示出不同的未來(lái)情形并對其做出評估。”

今后幾年里，預測學(xué)將會(huì )如何發(fā)展呢？顯而易見(jiàn)的是，如果可以參照過(guò)去，那我們將得出越來(lái)越精確的預測。Zimmermann指出，不僅僅是SENN模型的認知每天都在增長(cháng)，在這些模型越來(lái)越能真實(shí)反映現實(shí)的同時(shí)，其研發(fā)者也在從所產(chǎn)生的各種模型中學(xué)到了更多東西。

巨大的潛力。除可以預測能源和原材料的價(jià)格，預測風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量和輪機功率外，SENN的潛力巨大，幾乎可以預測各種現實(shí)應用。它能夠輔助做出當代挑戰性、復雜、昂貴的決策，即，有關(guān)公路、航空、水資源以及電力基礎設施方面的城市或者區域性投資決策。SENN作為決策支持系統的潛力確實(shí)已經(jīng)在西門(mén)子得到了驗證，比如在工廠(chǎng)建設前，它被用來(lái)計算并決定不同選址方案的長(cháng)期優(yōu)勢。

芝加哥商品交易所。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )軟件環(huán)境（SENN）幫助西門(mén)子選擇 時(shí)機來(lái)完成范圍內大規模的銅采購

除了這些呢？有關(guān)我們和未來(lái)之間關(guān)系的模型正在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，在西門(mén)子內網(wǎng)上以SENN預測服務(wù)器的形式進(jìn)行展示。這一系統被用于向內部客戶(hù)介紹SENN的潛能。

再過(guò)十年，我們或許就可以將SENN應用程序下載到監視器上，來(lái)了解我們的家庭、車(chē)輛、企業(yè)以及供應鏈，對其做出判斷并實(shí)現功能優(yōu)化。SENN的未來(lái)版本甚至還可能給出不同的方案選擇，支持較合理的、個(gè)性化的營(yíng)養、醫療、教育、和理財方式。畢竟，每一個(gè)問(wèn)題都可以在未來(lái)的某個(gè)角落里找到答案。

“預測學(xué)是一場(chǎng)比賽，”Zimmermann說(shuō)，“比賽的對手是不斷復雜的現實(shí)世界和我們通過(guò)信息技術(shù)用數學(xué)反映現實(shí)的能力。SENN模型就是一個(gè)例子，二者正在相互趕超。”

 也就是說(shuō)，實(shí)際的PLC工作過(guò)程總是：公共處理——I/O刷新——運行用戶(hù)程序——再公共處理——?反復不停地重復著(zhù)。圖2b所示的是實(shí)際的過(guò)程。
      此外，PLC上電后，也要進(jìn)行系統自檢及內存的初始化工作，為PLC的正常運行做好準備。
      用這種不斷地重復運行程序以實(shí)現控制，稱(chēng)掃描方式工作。是PLC基本的工作方式。
      此外，為了應對緊急任務(wù)，PLC還有中斷工作方式。在中斷方式下，需處理的任務(wù)先申請中斷，被響應后停止正運行的程序，轉而去處理中斷工作（運行有關(guān)中斷的服務(wù)程序）。待處理完中斷，又返回運行原來(lái)程序。
      PLC的中斷方式的任務(wù)，或稱(chēng)事件，是分等級的。同時(shí)出現兩個(gè)或多個(gè)中斷事件，則優(yōu)先級高的先處理，繼而處理低的。直到全部處理完中斷任務(wù)，再轉為執行掃描程序。
      PLC對大量控制都用掃描方式工作，而對個(gè)別急需的處理，則用中斷方式。這樣，既可做到所有的控制都能照顧到，而個(gè)別應急的任務(wù)也能及時(shí)進(jìn)行處理。
      當然，PLC的實(shí)際工作過(guò)程比這里講的還要復雜一些，分析其基本原理，也還有一些理論問(wèn)題。但如果能弄清上面介紹的思路，也可知到PLC是怎么工作的了。
符合在軌道機車(chē)上的電子設備使用標準（EN 50155，溫度 T1，1 類(lèi)）
產(chǎn)品特點(diǎn) Features
? 具有中、大容量的程序存儲器和程序規模的 CPU，支持SIMATIC 工程工具的可選使用
? 對二進(jìn)制和浮點(diǎn)數運算具有較高的處理能力
? 在具有集中式和分布式 I/O 的生產(chǎn)線(xiàn)上作為集中式控制器使用
學(xué)習PLC首先要選好學(xué)習那一個(gè)廠(chǎng)家的PLC，日系的 PLC內部軟件集成度高應用簡(jiǎn)單．早期的OMRON、三菱應 用比較多、現在由于貿易和間的合作關(guān)系應用西門(mén) 子PLC、羅克韋爾的多一點(diǎn)，（盡管說(shuō)學(xué)一種品牌學(xué)精深 了，其他的也會(huì )很快上手，但人的精力是有限的，一定 要把有限的精力用在應用較廣泛、有潛力、有發(fā)展的一 個(gè)方向上，不過(guò)對于各個(gè)牌子的PLC都有所了解，包括進(jìn) 口的，國產(chǎn)的，這些都有相對應了解，對于每個(gè)PLC的特 性，優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)，這些有更好的了解，那么以后將是市場(chǎng) 上*的人才。）
? PROFIBUS DP 主站/ 從站接口
? 用于大量的 I/O 擴展
? 用于建立分布式 I/O 結構
? 經(jīng)由 PROFIBUS 的等時(shí)同步模式
技術(shù)參數 Specifications
參數項目
持用戶(hù)程序保護、密碼保護；帶有S7塊加密功能寬×高×深（mm）
40×125×130重量290g選型指南 SelectionData
西域訂貨號 制造廠(chǎng)產(chǎn)品型號 處理時(shí)間（μs） 型號 內置存儲器 AI AO DI DO 接口類(lèi)型 通訊協(xié)議 連接器
RUZ590 6ES7313-6CG04-0AB0 0.07 CPU 313C-2 DP 128 KB 0 0 16 16 集成RS無(wú)論是生產(chǎn)過(guò)程中的性能擴展、優(yōu)化，亦或是現有設備的現代化升級改造，西門(mén)子作為優(yōu)秀的合作伙伴值得您信賴(lài)，成熟可靠的工廠(chǎng)范圍內全集成自動(dòng)化系統，持續提升企業(yè)市場(chǎng)競爭力。憑借豐富的行業(yè)經(jīng)驗與資深的專(zhuān)業(yè)背景，西門(mén)子專(zhuān)業(yè)的解決方案可實(shí)現虛擬規劃與實(shí)際生產(chǎn)的*銜接。這一系列驅動(dòng)與自動(dòng)化產(chǎn)品涵蓋整個(gè)生產(chǎn)鏈，從初期的生產(chǎn)規劃到工廠(chǎng)工程組態(tài)，從實(shí)際的生產(chǎn)運行到后期的系統維護，從生產(chǎn)車(chē)間到運營(yíng)管理，。
工廠(chǎng)自動(dòng)化解決方案的顯著(zhù)優(yōu)勢
連接 ERP - 自動(dòng)化層級與管理級的*互連
生產(chǎn)線(xiàn)監控系統 (LMS) – 生產(chǎn)數據的實(shí)時(shí)自動(dòng)采集與分析，確保工廠(chǎng)性能持續性?xún)?yōu)化
生產(chǎn)線(xiàn)可視化系統 (HMI) – 基于預組態(tài)的模板，所有運行狀況一目了然
生產(chǎn)線(xiàn)控制單元 (LCU) – *協(xié)調所有設備運轉速度，實(shí)現生產(chǎn)線(xiàn)應用優(yōu)化
?工廠(chǎng)數據接口 – 實(shí)現各類(lèi)標準設備的快速集成
?全集成自動(dòng)化
全集成自動(dòng)化是西門(mén)子食品飲料行業(yè)解決方案的核心技術(shù)，也是工廠(chǎng)自動(dòng)化實(shí)施的根本所在。這種開(kāi)放式系統架構包含一系列精心設計的系統組件，可適用于所有生產(chǎn)過(guò)程。其中，不同系統組件*協(xié)同、無(wú)縫銜接，*滿(mǎn)足各種高可靠性工業(yè)任務(wù)需求。以上諸多特性全都基于性能共享：統一*的數據管理、統一標準，標準軟硬件接口。這種系統架構優(yōu)勢彰顯：工程組態(tài)與，產(chǎn)品面市時(shí)間大幅縮短，同時(shí)生成加工的靈活性顯著(zhù)提升。
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西門(mén)子的工廠(chǎng)自動(dòng)化解決方案功能強大且涵蓋所有項目階段，可實(shí)現工廠(chǎng)項目全面獲益。
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憑借數據塊、連接方式與用戶(hù)界面標準化，不僅工程組態(tài)速度大幅提高，同時(shí)還顯著(zhù)降低了錯誤機率。