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西门子SM332模组西门子SM332模组
机械臂有望掌握快速学习的能力。西门子的研究人员正与加州大学伯克利分校合作,潜心研究机械臂如何充分利用云端来学习并教会自己执行专业化任务。
相较于人类,机械臂的学习速度很慢。但是,基于西门子研究院与加州大学伯克利分校正在合作开展的研究,机械臂掌握新技能的能力将迅速提高。以云端机械臂为例,这项技术有可能集诸多服务器之力来协助机械臂执行任务。云计算让机械臂在“思考”时不再仅限于使用本地计算资源,这为使用深度学习等计算密集型资源开启了大门。借助云计算,工作人员还有可能充分利用开放源码软件和并行计算等带来的好处。而令人振奋的是,云计算可以实现与其它自动化系统的知识分享且能及时更新数据。
对机械臂而言,拾取不同尺寸、形状和重量的物体是一项极为困难的任务。在云端,高效的并行计算可被用于发现稳健的抓取动作。
在加利福尼亚州伯克利,Juan L. Aparicio带领着一个专门研究高级制造自动化技术的西门子研究团队。他表示:“如今,机械臂只需要不断重复拾取并放置相同物体。但在不久的将来,随着制造业日益向小批量生产转型,为抓取每一个新物体的动作给机械臂重新编程是不可行的。因此,如果机械臂要独立‘想’出如何抓取新物体,就需要云的支持。”
系统间的知识分享
为此,Aparicio和他的团队正潜心研究机械臂如何借云之力来学会抓取不熟悉的物体。Aparicio解释道:“抓取是机械臂执行的计算密度的任务之一。如果能让机械臂自主从云端搜索适当的动作,它将弄明白如何更快、更高效地执行这项任务。”
加州大学伯克利分校的Dexterity Network(DexNet)平台是一个基于云的抓取动作数据库。在与DexNet平台的合作中,西门子团队提供了专门的制造技术知识,以及分享基于云的信息时用于保护重要知识产权的方法。加州大学伯克利分校的Ken Goldberg教授是DexNet平台的负责人,他表示:“现在,我们正在集成视觉功能生成一个合成数据库。这个数据库中包含了650万张含三维模型的图片,而它们都与抓取有关。”
西门子团队专注于在学术界与工业界之间搭起桥梁,他们也参与了加州大学伯克利分校Pieter Abbeel教授开展的一个相关项目。这个项目的重点是机械臂的深度强化学习。Abbeel表示:“深度强化学习已在和模拟环境中大获成功。在这个项目中,我们正在研究如何让真实的机械臂在学习中取得同样的成功。”Aparicio补充道:“这个项目是为数不多的几个将深网用于控制物理系统的例子之一。我们正在设计控制器,以使机械臂通过少量编程学习执行新任务。下一步,我们会将这两方面的工作相结合,充分利用云端来实现系统间的知识分享,让机械臂有能力在本地完成对知识的学习和归纳。”
DO(Digital Output)开关量输出,
亦称数字量输出,它可由控制软件将输出通道变成高电平或低电平,通过驱动电路即可带动继电器或其他开关元件动作,也可驱动指示灯显示状态。开关量输出DO信号可用来控制开关、交流接触器、变频器以及可控硅等执行元件动作。
AI(Analogy Input)模拟量输入,
模拟量输入的物理量有温度、压力、流量等,这些物理量由相应的传感器感应测得,往往经过变送器转变为电信号送入控制器的模拟输入口。
AO(Analogy Output)模拟量输出,
模拟量输出的信号是电压(如0~5V、0~10V间的电压)或电流(如0~10mA间的电流),其输出电压或电流的大小由控制软件决定。
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6ES7313-5BG04-0AB0 SIMATIC S7-300, CPU 313C,紧凑型CPU带有MPI,24数字量输入/16数字量输出,4模拟量输入, 2模拟量输出 1 PT100,3个高速计数器(30 KHZ),集成24 V DC 电源,128 KB工作存储区,前连接器(1X 40 针)需要MMC卡 |
CPU 312C 是一种紧凑型 CPU,用于对处理性能和响应速度要求很高的系统。集成的数字量和模拟量输入和输出可与过程信号直接连接。
集成技术工程的其他用途包括:
计数
频率测量
周期测量
脉宽调制
PID 控制
CPU 313C 安装有:
微处理器;
处理器处理每条二进制指令的时间可达 70 ns。
扩展存储器;
128 KB 高速工作存储器(相当于约 42 K 指令),用于程序段执行,可以为用户程序提供足够的存储器空间
SIMATIC 微型存储卡(大 8 MB)作为程序的装载存储器,还允许将项目(包括符号和注释)存储在 CPU 中。
灵活的扩展能力;
多达 31 个模块,(4排结构)
MPI多点接口;
集成 MPI 接口多可以同时建立与 S7-300/400 或编程器、PC、操作员面板的 8 路连接。在这些连接中,始终分别为 PG 和 OP 各保留一个连接。通过“全局数据通讯”,MPI可以用来建立多16个CPU组成的简单网络。
内置输入/输出;
在 CPU 313C 中,提供有 24 路数字量输入(所有输入都可用作报警处理),16 路数字量输出以及 5路模拟量输入和 2 路模拟量输出(用于电流/电压信号),以及 1 路附加输入(用于测量温度)。
西门子公司开发和生产可编程控制器已超过 30 年的时间。这方面的经验在 SIMATIC S7 控制器中得到体现。目前在世界范围内正运行着 100 多万台一代革新控制器。 ST 70 产品样本: 您也可在产品目录 ST 70 中了解到有关 SIMATIC S7 的信息: 目前,PLC 不仅可以执行开环控制,而且还可以执行 闭环控制、 定位、 计数、比例控制、 阀门控制以及其它功能。 为此,西门子公司开发了各种智能型 I/O 模板。 它们均为微处理器控制,能够*独立地执行时间要求苛刻的控制任务,并可直接通过其输入/输出通道连接到过程控制。 避免了对 CPU 的额外负担。 分布式 I/O 在连接远距离分布的过程与 I/O 模板时,其布线往往非常复杂,而且极易造成故障。 若需要一个模块化的灵活自动化系统,我们还是建议使用分布式 I/O 系统: 使用分布式 I/O 系统 ET 200,即可从距离远达 23km 的过程站远程操控远程 I/O 设备、小型控制系统以及大量现场设备。设备之间通过快速现场总线 PROFIBUS-DP 连接,符合标准 EN 50 170。 编程器,软件
S7-200选型简介:
CPU
6ES7211-0AA23-0B0 CPU221 DC/DC/DC,6输入/4输出
6ES7211-0BA23-0B0 CPU221 继电器输出,6输入/4输出
6ES7212-1AB23-0B8 CPU222 DC/DC/DC,8输入/6输出
6ES7212-1BB23-0B8 CPU222 继电器输出,8输入/6输出
6ES7214-1AD23-0B8 CPU224 DC/DC/DC,14输入/10输出
6ES7214-1BD23-0B8 CPU224 继电器输出,14输入/10输出
6ES7214-2AD23-0B8 CPU224XP DC/DC/DC,14DI/10DO,2AI/1AO
6ES7214-2BD23-0B8 CPU224XP 继电器输出,14DI/10DO,2AI/1AO
6ES7216-2AD23-0B8 CPU226 DC/DC/DC,24输入/16输出
6ES7216-2BD23-0B8 CPU226 继电器输出,24输入/16输出
扩展模块 西门子S7-300PLC数字量DI/DO16点模块 PLC数字量输入模块,西门子PLC数字量输出模块 德国* 现货销售
DI(Digital Input)开关量输入,
亦称数字量输入。以开关状态为输出的传感器,如水流开关、风速开关、压差开关等,将高/低电平(相当于开关)两种状态输入到控制器,控制器将其转换为数字量1或0,进而对其进行逻辑分析和计算,这种控制器通道即为DI通道。
DO(Digital Output)开关量输出,
亦称数字量输出,它可由控制软件将输出通道变成高电平或低电平,通过驱动电路即可带动继电器或其他开关元件动作,也可驱动指示灯显示状态。开关量输出DO信号可用来控制开关、交流接触器、变频器以及可控硅等执行元件动作。
AI(Analogy Input)模拟量输入,
模拟量输入的物理量有温度、压力、流量等,这些物理量由相应的传感器感应测得,往往经过变送器转变为电信号送入控制器的模拟输入口。
AO(Analogy Output)模拟量输出,
模拟量输出的信号是电压(如0~5V、0~10V间的电压)或电流(如0~10mA间的电流),其输出电压或电流的大小由控制软件决定。
ta-bind="html: Content" style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px;">
数字量输出模块用于从控制器向过程变量输出数字量信号。数字量输出模块把 S7-300 的内部信号电平转换成过程所要求的外部信号电平。
用于连接电磁阀、接触器、小功率电机、灯和电机启动器。
ta-bind="html: Content" style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px;">
数字量输出模块具有下列机械特性:
具有8、16、32或64通道的模块。
ta-bind="html: Content" style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px;">
数字量输出模块将控制器的内部信号电平(逻辑“0”或“1”)转换成过程所需的外部信号电平。
多种输出电压,可支持输出不同的过程信号:
除了经济性以及易于处理的特点外,该模块还具有其他特殊功能:
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