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智能机器的时代即将来临。西门子股份公司技术官兼管理委员会成员博乐仁阐释了西门子是如何利用人工智能技术推动行业转型的。
图 1 可编程控制器应用系统设计与调试的主要步骤
( 1 )深入了解和分析被控对象的工艺条件和控制要求
a .被控对象就是受控的机械、电气设备、生产线或生产过程。
b .控制要求主要指控制的基本方式、应完成的动作、自动工作循环的组成、必要的保护和联锁等。对较复杂的控制系统,还可将控制任务分成几个独立部分,这种可化繁为简,有利于编程和调试。
( 2 )确定 I/O 设备
根据被控对象对 PLC 控制系统的功能要求,确定系统所需的用户输入、输出设备。常用的输入设备有按钮、选择开关、行程开关、传感器等,常用的输出设备有继电器、接触器、指示灯、电磁阀等。
( 3 )选择合适的 PLC 类型
根据已确定的用户 I/O 设备,统计所需的输入信号和输出信号的点数,选择合适的 PLC 类型,包括机型的选择、容量的选择、 I/O 模块的选择、电源模块的选择等。
( 4 )分配 I/O 点
分配 PLC 的输入输出点,编制出输入 / 输出分配表或者画出输入 / 输出端子的接线图。接着九可以进行 PLC 程序设计,同时可进行控制柜或操作台的设计和现场施工。
( 5 )设计应用系统梯形图程序
根据工作功能图表或状态流程图等设计出梯形图即编程。这一步是整个应用系统设计的核心工作,也是比较困难的一步,要设计好梯形图,首先要十分熟悉控制要求,同时还要有一定的电气设计的实践经验。
( 6 )将程序输入 PLC
当使用简易编程器将程序输入 PLC 时,需要先将梯形图转换成指令助记符,以便输入。当使用可编程序控制器的辅助编程软件在计算机上编程时,可通过上下位机的连接电缆将程序下载到 PLC 中去。
( 7 )进行软件测试
程序输入 PLC 后,应行测试工作。因为在程序设计过程中,难免会有疏漏的地方。因此在将 PLC 连接到现场设备上去之前,必需进行软件测试,以排除程序中的错误,同时也为整体调试打好基础,缩短整体调试的周期。
( 8 )应用系统整体调试
在 PLC 软硬件设计和控制柜及现场施工完成后,就可以进行整个系统的联机调试,如果控制系统是由几个部分组成,则应先作局部调试,然后再进行整体调试;如果控制程序的步序较多,则可行分段调试,然后再连接起来总调。调试中发现的问题,要逐一排除,直至调试成功。
( 9 )编制技术文件
系统技术文件包括说明书、电气原理图、电器布置图、电气元件明细表、 PLC 梯形图。
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PLC 硬件系统设计
1 . PLC 型号的选择
在作出系统控制方案的决策之前,要详细了解被控对象的控制要求,从而决定是否选用 PLC 进行控制。
在控制系统逻辑关系较复杂(需要大量中间继电器、时间继电器、计数器等)、工艺流程和产品改型较频繁、需要进行数据处理和信息管理(有数据运算、模拟量的控制、 PID 调节等)、系统要求有较高的可靠性和稳定性、准备实现工厂自动化联网等情况下,使用 PLC 控制是很必要的。
目前,国内外众多的生产厂家提供了多种系列功能各异的 PLC 产品,使用户眼花缭乱、无所适从。所以全面权衡利弊、合理地选择机型才能达到经济实用的目的。一般选择机型要以满足系统功能需要为宗旨,不要盲目贪大求全,以免造成投资和设备资源的浪费。机型的选择可从以下几个方面来考虑。
( 1 )对输入 / 输出点的选择
盲目选择点数多的机型会造成一定浪费。
要先弄清除控制系统的 I/O 总点数,再按实际所需总点数的 15 ~ 20 %留出备用量(为系统的改造等留有余地)后确定所需 PLC 的点数。
对西门子而言,不论是燃气轮机的自主优化,还是改善对智能电网的监测,抑或为工业设施提供预测性维护,人工智能技术都蕴含着巨大潜力。我们一直在利用人工智能。在人工智能的工业应用领域,西门子具有优势。我们能够提供新服务,助力客户提高生产力和生产效率。
人工智能是西门子的技术领域之一。30多年来,我们一直在这个领域开展深入研究。早在20世纪90年代,西门子就已为炼钢厂部署神经网络。如今,西门子有大约200位专家从事数据分析和神经网络研究。我们目前的研究重点是增强学习和深度学习等领域。这意味着什么呢?神经网络节点之间的连接类似于生物体大脑神经元之间的。这些使网络能够学习如何解读数据并作出决策。我们的深度学习技术使用了数以千计的模拟神经元和模拟神经元之间数百万个连接。
西门子股份公司技术官兼管理委员会成员博乐仁
智能数据分析
虽然人们津津乐道于人工智能如何等策略游戏中大获成功,西门子却在利用人工智能来优化工业设施,并将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践中。比如说,我们正在利用人工智能来帮助我们的一位客户改善燃气轮机的运行。通过对工况及其他数据的学习,人工智能系统可以大幅降低有毒氮氧化物的排放,而不影响燃气轮机的性能或缩短其使用寿命。我们也在利用人工智能技术改善风机的运行。人工智能系统可以根据不断变化的风向自主调节转子位置,从而提高风电场的发电量。
我们基于云的开放式物联网操作系统MindSphere也从智能数据分析中获益,如在预测性维护及借助人工智能来优化系统和设施运行。MindSphere能够分析运行数据和传感器测定数据,并由此检测出设施和自动化系统内的异常情况。
西门子旗舰产品H级燃气轮机。人工智能技术可以大幅降低燃气轮机的有毒氮氧化物排放,而不影响其性能。
面向工业、电网和轨道系统的人工智能技术
通过加装智能盒子,我们将老式电机和输电系统带入数字时代。这些盒子配有传感器和用于数据传输的通信接口。通过分析这些数据,我们的人工智能系统可以推断出机器状态并检测出异常情况以实现预测性维护。
我们不仅将人工智能技术用于工业领域,也将其用于提升电网的可靠性,包括提高电网智能化程度并为控制和监测电网的设备安装人工智能系统。如此以来,这些设备可以将电网中发生的断电进行分类并查明其位置。这个系统的特点之一是相关计算并非在数据中心内集中完成,而是在相互连接的保护设备中分散进行。
人工智能可以让系统通过学习来优化其运行。配备基于神经网络的人工智能技术后,风电场可以充分利用不断变化的风力。
西门子正与德国联邦铁路公司合作开展对高速列车进行预测性维护和维修的试点项目。我们的数据分析师和软件可以从车辆的运行数据中识别出特定模式和趋势。不仅如此,人工智能还助力我们为集中道岔操纵楼建造优化的控制中心。人工智能软件可以从数十亿种可能的集中道岔操纵楼硬件配置中,挑选出如可靠运行等充分满足要求的选项。
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