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SIMATIC S7-300,異型導軌, 長度:2000 mm
可以分為大型機、中型機和小型機。
西門子PLCS7-300系列西門子PLCS7-300系列
小型機: 小型機的控制點一般在256點之內(nèi),適合于單機控制或小型系統(tǒng)的控制。
西門子小型機有S7-200:處理速度0.8~1.2ms ;存貯器2k ;數(shù)字量248點;模擬量35路 。
中型機:中型機的控制點一般不大于2048點,可用于對設備進行直接控制,還可以對多個下一級的可編程序控制器進行監(jiān)控,它適合中型或大型控制系統(tǒng)的控制。
西門子中型機有S7-300:處理速度0.8~1.2ms ;存貯器2k ;數(shù)字量1024點;模擬量128路 ;網(wǎng)絡PROFIBUS;工業(yè)以太網(wǎng);MPI。
諸如天氣、交通、股票市場和體內(nèi)生物化學過程等種種復雜系統(tǒng)的運轉(zhuǎn),并不是隨機而為的過程,相反這一切都要遵循各自的非線性規(guī)律。此類系統(tǒng)的個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,無不自成一體而有條不紊。系統(tǒng)的復雜性隨其所包含元素的數(shù)量、這些元素之間的聯(lián)系廣度以及聯(lián)系關系的非線性程度而增加。因此,假如信號強度加倍,產(chǎn)生的結(jié)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,通過運用復雜動態(tài)系統(tǒng)理論,人們通常可以在寥寥數(shù)個參數(shù)的基礎上為影響著多個系統(tǒng)的趨勢建立模型。譬如,一個智能交通引導系統(tǒng),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司機的駕駛行為。這樣的系統(tǒng)經(jīng)過調(diào)試,能夠根據(jù)交通流量模式的變化及時識別出趨勢,然后視需要調(diào)整交通燈次序或隧道入口通行情況。
資料來源:互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《2011年數(shù)字宇宙研究報告》(兩份圖表均引自該報告)
說到復雜的系統(tǒng),大腦就是一個極其有趣的例子。當人們學習新事物時,大腦中的神經(jīng)元會自動建立新的結(jié)點,形成新的神經(jīng)網(wǎng)絡。在由感覺器官傳遞到大腦的刺激模式的作用下,大腦中會形成更為復雜的行為模式??偟膩碚f,在腦研究和復雜系統(tǒng)研究成果的啟迪下,計算機科學領域也發(fā)生了范式轉(zhuǎn)變。在相當長的時間內(nèi),科學家們一度以為復雜的系統(tǒng)只能通過高級程序來控制,但是如今我們知道了,像發(fā)電、制造、交通引導系統(tǒng)和物流等領域的很多過程,都可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)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)勢就是此類人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以從實例中實時學習,并根據(jù)變化著的狀況靈活做出響應。
現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)被應用于電廠運轉(zhuǎn)控制中。比如,堪稱當前高效的發(fā)電裝置的西門子在德國易興鎮(zhèn)建造的燃氣輪機,就配備有數(shù)千個傳感器,可以不間斷監(jiān)測氣壓、廢氣溫度和排放量。傳感器監(jiān)測到數(shù)據(jù)后,以人腦為模型的軟件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行評估,同時自動從中學習。但是測量數(shù)據(jù)不僅用于優(yōu)化一座發(fā)電裝置的運轉(zhuǎn);利用某種群體智能,還可以實現(xiàn)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(zhuǎn)過程中會根據(jù)經(jīng)驗不斷自我優(yōu)化。
與此類似,在未來的“物聯(lián)網(wǎng)”中,很多設備將可以互相交換數(shù)據(jù),使用網(wǎng)絡服務,以及人機交互。比如,衣服將告訴洗衣機需要設置的水溫;汽車之間將相互通信,從而避免交通堵塞和事故;未來的電網(wǎng)將連通千千萬萬個能源生產(chǎn)商和消費者;軟件代理將自動購買和銷售電力;工廠里的部件將裝上智能標簽,從而能夠自我組織,并通過無線電通信來控制生產(chǎn)過程。
資料來源:思科VNI移動,2012年
工業(yè)設施也將采集整個產(chǎn)品生命周期期間的數(shù)據(jù),用以優(yōu)化生產(chǎn)制造、產(chǎn)品運轉(zhuǎn)和回收利用;一體化交通和運輸系統(tǒng)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(yī)療設備生成的圖像已經(jīng)可以通過計算機來解讀,然后圖像信息與知識數(shù)據(jù)庫中的信息相聯(lián)系,輔助醫(yī)師進行診斷。
物聯(lián)網(wǎng)將使知識獲取方式發(fā)生天翻地覆的轉(zhuǎn)變,并催生新的商業(yè)模式和服務。人們還將以類似的方式建立一種全新的“知識互聯(lián)網(wǎng)”和“服務互聯(lián)網(wǎng)”。不過首要的一點是,通過網(wǎng)絡實現(xiàn)互聯(lián)互通的事物數(shù)量勢必會激增。舉例而言,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)的市場研究人員預期不超過2015年,全球就將有150億個聯(lián)網(wǎng)型設備實現(xiàn)互聯(lián),而到2020年,這一數(shù)字將增加到500億以上。