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200PLC能在零下20度工作吗 S7-200的工作环境要求为:0°C-55°C,水平安装；0°C-45°C,垂直安装；相对湿度95%,不结露。西门子还提供S7-200的宽温度范围产品(SIPLUS s7-200):工作温度范围:-25°C-+70°C；相对湿度:55°C时98%,70°C时45%；其他参数与普通S7-200产品相同。 4、数字量输入/输出(DI/DO)响应速度有多快 能作高速输入和输出吗？ s7-300在CPU单元上设有硬件电路(芯片等)处理高速数字量I/O,如高速计数器(输入),高速脉冲输出.这些硬件电路在用户程序的控制下工作,可以达到很高的频率;但点数受到硬件资源的限制. 在*三稿中，对PLC作了如下定义：可编程序控制器是一种数字运算操作电子系统，专为在工业环境下应用而设计。它采用了可编程序的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，并通过数字的，模拟的输入和输出，控制各种类型的机械或生产过程。可编程序控制器及其有关的外围设备，都应按易于与工业控制系统形成一个整体、易于扩充其功能的原则设计。
燃烧器的大脑
西门子研究院（CT）研发的基于神经网络的人工智能系统已使西门子内良好燃气轮机的燃烧过程得到了稳步优化。燃烧过程已经“学会”要如何持续调整燃料阀以实现优化并减少排放和磨损。现在，西门子发电服务集团正**将这项联合研发的技术应用于客户现场，以优化西门子内大、现代化的固定式燃气轮机。由于西门子客户处的许多复杂系统都能借助人工智能来改善运行情况，这项技术在提升能效方面的潜力是巨大的。
2016年3月，当谷歌公司研发的阿尔法围棋软件以五局四胜的成绩力挫来自韩国的世界良好棋手时，人工智能充分展示出了其实实在在的颠覆性潜力。而当西门子研究院（CT）的研究人员发现他们研发的人工智能系统能够助力实现系统优化时，他们也同样感到惊讶。CT商务分析与监控技术领域的机器学习*Volkmar Sterzing表示：“我们发现，如果一个系统的运行表现取决于*的经验，那么它也可以利用人工智能加以优化。”
随着系统的结构日益复杂、需要应对的因素不断增加，哪怕是*在进行系统调整时也必须采取折衷的方法。*不可能全天候待命。在这种情况下，能够持续不断监控系统的人工智能就展现出了明显的优势。
50项**
西门子开展神经网络研究已有约30年了。公司已经在将神经网络应用于人工智能方面取得了长足的进步。例如，西门子持续优化其“面向神经网络的软件环境（SENN） ”，并针对不断涌现的新应用领域（包括燃气轮机和风机优化领域）对SENN进行了改良。Sterzing指出：“我们拥有约50项学习过程方面的**。”
西门子发电服务集团和CT已研发出能够持续优化燃气轮机燃烧过程的运行与控制的系统。这个系统名为“燃气轮机自主控制优化器（GT-ACO）”，它主要基于CT研发的人工智能技术。目前，西门子正在为亚洲的一个大客户安装这个系统，并将在西门子良好的H级燃气轮机上进行深入测试。测试于2019年2月底前开始。一般来说，对燃气轮机整体运行情况的改进是十分困难的，因为更低的排放通常会导致轮机使用寿命缩短。这是由于高能燃烧振荡会导致材料疲劳，从而加剧磨损。
在许多不同类型的燃气轮机上进行的测试结果已经证明，GT-ACO切实有效。*将燃机的氮氧化物排放量手动设置为低后，人工智能系统将接管燃烧单元。西门子发电服务集团GT-ACO研发负责人Hans-Gerd Brummel说：“在测试中，人工智能系统启动两分钟后，排放值就下降了20%。”Brummel是西门子在轮机远程诊断和维护方面的开拓者。他曾荣获西门子“年度发明家”奖，以表彰他所取得的成绩。
优化排放
将人工智能系统用于轮机的主要目标是将氮氧化物的排放量降至低。为实现这一点，GT-ACO的神经模型将改变燃料在燃气轮机燃烧器内的分布。然而，受位置、燃气成分和当地天气条件等因素的影响，每个燃烧器的设置不尽相同。正因如此，GT-ACO需要花几个星期来学习每个燃气轮机的情况，然后才能自动对控制过程作出有益的调整。
Brummel表示：“客户对我们的技术表现出了很大的兴趣。由于可再生能源在发电电网中所占比重很高，相关人员往往需要利用燃气轮机来维持电网频率。”在这种不断变化的运行环境中，振荡幅度增大的风险不断上升，磨损也相应增加。然而，Brummel充满信心：“对于这种情况，GT-ACO将能帮上大忙，因为它可以着重优化阻尼振动。”
GT-ACO还可用于在一定程度上延缓燃气轮机老化。这是因为，这项技术已将物理模型形式的燃气轮机热力学知识与机器学习结合了起来。
Sterzing坚信，这项技术在西门子将大有可为。它可以在配电、生产自动化和过程工业应用等领域大展身手。Brummel已经在与发电行业的客户探讨GT-ACO，并正在研发更多优化应用。
PLC学习的5个阶段
一.逻辑阶段
所谓的逻辑阶段就是可以实现继电系统中的一般逻辑性设计，既然是继电系统所以电力拖动知识就是该阶段的基础。我个人总结学习继电系统的根在于一个字“抢”，继电系统之所以能实现逻辑控制就在这个字上。继电系统中主要就有那么三个东东A常开；B常闭；C线圈。这就对应了PLC中的基本元素了，只不过是阅读的方法不一样罢了。
那么是不是就可以把原来的继电系统照搬呢？不行！二者的工作方式是不一样的。继电系统中的所有硬元素同一时态开始竞争的，而PLC中的所有软元素是通过PLC的CPU来进行扫描计算处理后计算出该时态的结果,这便是PLC的扫描循环工作方式。(随便找一本PLC的书都有介绍)
重点：该阶段就是学习电力拖动，对应于PLC梯形图中的常开；常闭；线圈。
可以完成简单的系统设计
西门子将这两项工具送至客户现场，为电厂节约了大量成本，并缩短了停机时间。同时，根据阀座的实际情况，西门子还为客户量身定制了专门的辅件，以进一步提高现场工作效率。
“西门子可以提供先进、高效且高质量的现场阀座升级改造服务。”沈英俊不无骄傲地说道，“在这方面我们是非常有竞争力的。”
九个工程师，敌过诸葛亮
阀座升级改造不仅需要先进的工具，更需要具有丰富经验的现场工程师。
蒲圻项目中的9个西门子工程师个个都曾到世界各地提供发电服务。光沈英俊一人就曾去过德国、印度尼西亚、南非、菲律宾、越南和泰国等国家。项目现场协调员庄清也曾经在叙利亚工作过一年半。
丰富的项目经验让工程师们在现场得心应手。“以焊接为例，经验不足的焊工做出来的焊缝可能存在很多缺陷。”沈英俊说道，“但是我们团队里的老焊工能够很快做出符合质量要求的焊缝。这为我们后面的工序提供了方便，也提高了我们整体的工作效率。”
前，西门子在中国的发电服务专注于火力发电服务、分布式能源及压缩机服务，以及风电服务等领域。本地员工人数已由10年前的几个人快速增加到目前的**过100人。这些工程师分布在全国各地，每当客户提出需求，他们就能从近的地点赶来，迅速帮助客户解决问题，大大缩短了客户的等待时间。
“以前老是往国外飞，但这几年我们在国内飞的次数越来越多了。”沈英俊笑着说，“因为比较近，所以条件允许的话，当天接到客户需求，当天就可以到达现场了。”
“问题发生时，客户对我们的大要求是派遣懂当地语言和技术的工程师迅速赶往现场解决问题。而这正是我们本地化的核心。”西门子发电服务集团东北亚区运行与维护总监Jason Jermark表示，“推动本地化的终目的就是提供令客户满意的服务。”
通过将来自德国的先进技术与本地化的服务模式相结合，西门子团队的工程师们各司其职、配合默契，高质量地完成了升级改造工作。
蒲圻电厂的管理人员对西门子现场工程师也给予了高度评价。工程师们专业、敬业的工作态度和高工作效率均给电厂工作人员留下了很深的印象。西门子工程师们24小时维修工作不停，终成功交付了项目。同时，也为将电力输送到千家万户保驾**。
燃烧器的大脑
西门子研究院（CT）研发的基于神经网络的人工智能系统已使西门子内良好燃气轮机的燃烧过程得到了稳步优化。燃烧过程已经“学会”要如何持续调整燃料阀以实现优化并减少排放和磨损。现在，西门子发电服务集团正**将这项联合研发的技术应用于客户现场，以优化西门子内大、现代化的固定式燃气轮机。由于西门子客户处的许多复杂系统都能借助人工智能来改善运行情况，这项技术在提升能效方面的潜力是巨大的。
2016年3月，当谷歌公司研发的阿尔法围棋软件以五局四胜的成绩力挫来自韩国的世界良好棋手时，人工智能充分展示出了其实实在在的颠覆性潜力。而当西门子研究院（CT）的研究人员发现他们研发的人工智能系统能够助力实现系统优化时，他们也同样感到惊讶。CT商务分析与监控技术领域的机器学习*Volkmar Sterzing表示：“我们发现，如果一个系统的运行表现取决于*的经验，那么它也可以利用人工智能加以优化。”
随着系统的结构日益复杂、需要应对的因素不断增加，哪怕是*在进行系统调整时也必须采取折衷的方法。*不可能全天候待命。在这种情况下，能够持续不断监控系统的人工智能就展现出了明显的优势。
50项**
西门子开展神经网络研究已有约30年了。公司已经在将神经网络应用于人工智能方面取得了长足的进步。例如，西门子持续优化其“面向神经网络的软件环境（SENN） ”，并针对不断涌现的新应用领域（包括燃气轮机和风机优化领域）对SENN进行了改良。Sterzing指出：“我们拥有约50项学习过程方面的**。”
西门子发电服务集团和CT已研发出能够持续优化燃气轮机燃烧过程的运行与控制的系统。这个系统名为“燃气轮机自主控制优化器（GT-ACO）”，它主要基于CT研发的人工智能技术。目前，西门子正在为亚洲的一个大客户安装这个系统，并将在西门子良好的H级燃气轮机上进行深入测试。测试于2019年2月底前开始。一般来说，对燃气轮机整体运行情况的改进是十分困难的，因为更低的排放通常会导致轮机使用寿命缩短。这是由于高能燃烧振荡会导致材料疲劳，从而加剧磨损。
在许多不同类型的燃气轮机上进行的测试结果已经证明，GT-ACO切实有效。*将燃机的氮氧化物排放量手动设置为低后，人工智能系统将接管燃烧单元。西门子发电服务集团GT-ACO研发负责人Hans-Gerd Brummel说：“在测试中，人工智能系统启动两分钟后，排放值就下降了20%。”Brummel是西门子在轮机远程诊断和维护方面的开拓者。他曾荣获西门子“年度发明家”奖，以表彰他所取得的成绩。
优化排放
将人工智能系统用于轮机的主要目标是将氮氧化物的排放量降至低。为实现这一点，GT-ACO的神经模型将改变燃料在燃气轮机燃烧器内的分布。然而，受位置、燃气成分和当地天气条件等因素的影响，每个燃烧器的设置不尽相同。正因如此，GT-ACO需要花几个星期来学习每个燃气轮机的情况，然后才能自动对控制过程作出有益的调整。
Brummel表示：“客户对我们的技术表现出了很大的兴趣。由于可再生能源在发电电网中所占比重很高，相关人员往往需要利用燃气轮机来维持电网频率。”在这种不断变化的运行环境中，振荡幅度增大的风险不断上升，磨损也相应增加。然而，Brummel充满信心：“对于这种情况，GT-ACO将能帮上大忙，因为它可以着重优化阻尼振动。”
GT-ACO还可用于在一定程度上延缓燃气轮机老化。这是因为，这项技术已将物理模型形式的燃气轮机热力学知识与机器学习结合了起来。
Sterzing坚信，这项技术在西门子将大有可为。它可以在配电、生产自动化和过程工业应用等领域大展身手。Brummel已经在与发电行业的客户探讨GT-ACO，并正在研发更多优化应用。
PLC学习的5个阶段
一.逻辑阶段
所谓的逻辑阶段就是可以实现继电系统中的一般逻辑性设计，既然是继电系统所以电力拖动知识就是该阶段的基础。我个人总结学习继电系统的根在于一个字“抢”，继电系统之所以能实现逻辑控制就在这个字上。继电系统中主要就有那么三个东东A常开；B常闭；C线圈。这就对应了PLC中的基本元素了，只不过是阅读的方法不一样罢了。
那么是不是就可以把原来的继电系统照搬呢？不行！二者的工作方式是不一样的。继电系统中的所有硬元素同一时态开始竞争的，而PLC中的所有软元素是通过PLC的CPU来进行扫描计算处理后计算出该时态的结果,这便是PLC的扫描循环工作方式。(随便找一本PLC的书都有介绍)
重点：该阶段就是学习电力拖动，对应于PLC梯形图中的常开；常闭；线圈。
可以完成简单的系统设计
西门子将这两项工具送至客户现场，为电厂节约了大量成本，并缩短了停机时间。同时，根据阀座的实际情况，西门子还为客户量身定制了专门的辅件，以进一步提高现场工作效率。
“西门子可以提供先进、高效且高质量的现场阀座升级改造服务。”沈英俊不无骄傲地说道，“在这方面我们是非常有竞争力的。”
九个工程师，敌过诸葛亮
阀座升级改造不仅需要先进的工具，更需要具有丰富经验的现场工程师。
蒲圻项目中的9个西门子工程师个个都曾到世界各地提供发电服务。光沈英俊一人就曾去过德国、印度尼西亚、南非、菲律宾、越南和泰国等国家。项目现场协调员庄清也曾经在叙利亚工作过一年半。
丰富的项目经验让工程师们在现场得心应手。“以焊接为例，经验不足的焊工做出来的焊缝可能存在很多缺陷。”沈英俊说道，“但是我们团队里的老焊工能够很快做出符合质量要求的焊缝。这为我们后面的工序提供了方便，也提高了我们整体的工作效率。”
前，西门子在中国的发电服务专注于火力发电服务、分布式能源及压缩机服务，以及风电服务等领域。本地员工人数已由10年前的几个人快速增加到目前的**过100人。这些工程师分布在全国各地，每当客户提出需求，他们就能从近的地点赶来，迅速帮助客户解决问题，大大缩短了客户的等待时间。
“以前老是往国外飞，但这几年我们在国内飞的次数越来越多了。”沈英俊笑着说，“因为比较近，所以条件允许的话，当天接到客户需求，当天就可以到达现场了。”
“问题发生时，客户对我们的大要求是派遣懂当地语言和技术的工程师迅速赶往现场解决问题。而这正是我们本地化的核心。”西门子发电服务集团东北亚区运行与维护总监Jason Jermark表示，“推动本地化的终目的就是提供令客户满意的服务。”
通过将来自德国的先进技术与本地化的服务模式相结合，西门子团队的工程师们各司其职、配合默契，高质量地完成了升级改造工作。
蒲圻电厂的管理人员对西门子现场工程师也给予了高度评价。工程师们专业、敬业的工作态度和高工作效率均给电厂工作人员留下了很深的印象。西门子工程师们24小时维修工作不停，终成功交付了项目。同时，也为将电力输送到千家万户保驾**。
