西门子触摸屏代理商6AV6671-5AE10-0AX0

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公司主营

SIEMENS 可编程控制器
1、 SIMATIC S7 系列PLC、S7200、s71200、S7300、S7400、S71500.ET200
2、 逻辑控制模块 LOGO！230RC、230RCO、230RCL、24RC、24RCL等
3、 SITOP 系列直流电源 24V DC 1.3A、2.5A、3A、5A、10A、20A、40A
    4、 HMI 触摸屏TD200 TD400C TP177,MP277 MP377     
SIEMENS 交、直流传动装置
1、 交流变频器 MICROMASTER系列：MM、MM420、MM430、MM440、ECO
MIDASTER系列：MDV
6SE70系列（FC、VC、SC）
2、全数字直流调速装置 6RA23、6RA24、6RA28、6RA70 系列

【:  姚善兵  ()       】

【: 同步 】

【商务:  421048659          】

产品详情介绍：

技术数据

		接线盒 DP plus，用于 移动式面板（MPI/PROFIBUS）
一般信息
产品类型标志		DP 加
操作元件
过程操作扩展
● 在操作中转插		无紧急电路中断
● STOP 按键监测		是
● 地点标记		是
电源电压
电源的电压类型		24 V DC
额定值 (DC)		24 V
允许范围，下限 (DC)		20.4 V
允许范围，上限 (DC)		28.8 V
输入电流
耗用电流（额定值）		0.5 A
功率
接收的有效功率典型值		12 W
接口
接口/总线类型		1 x RS232，1 x RS422，1 x RS485（zui大 12 Mbit/s）
RS 485 接口数量		1
RS 422 接口数量		1
RS 232 接口数量		1
20 mA 接口数量 (TTY)		0
防护等级和防护类别
防护等级符合 EN 60529		IP65
标准、许可、证书
认证		CE, cULus, C-TICK
CE 标记		是
CSA 许可		否
UL 许可		否
cULus		是
RCM（C-TICK 格式）		是
EAC（Gost-R 格式）		否
船舶建造许可		否
在防爆区域使用
● ATEX 区域 2		否
● ATEX 区域 22		否
● FM I 类 2 级		否
环境要求
运行中的环境温度
● 操作（垂直安装）		0 至 +50 °C
— 垂直安装时的zui小值		0 °C
— 垂直安装时的zui大值		50 °C
运输/储存时的环境温度
● zui小值		-20 °C
● zui大值		70 °C
相对空气湿度
● 操作，zui大值		85 %
WinCC 下的功能性 (TIA Portal)
应用软件/选件
● 连接点识别		是
尺寸
宽度		160 mm
高度		120 mm
深度		70 mm
重量
重量（不含包装）		0.4 kg
其他
		是
质保期限		1 y
可用于下列产品
● 产品 1		6AV6645-0A*
● 产品 2		6AV6645-0C*
● 产品 3		6AV6645-0BE02-0AX0
上一次修改：		2018/3/26

查明故障信号。在服务行业，机器学习将会带来革命性的变化。西门子研究人员如今已不再满足于发现医疗诊断系统等昂贵设备出现故障后再去解决，而是要往前跨一大步。西门子美国研究院的Fabian Mörchen博士正在研发知识决策系统领域的学习系统，他说：“我们开发的程序可以有效预测核磁共振成像设备或核医学系统什么时候会发生故障。”这种方法的原理是，很多机器在发生故障前会发出预兆。Mörchen说：“关键是找到这种信号，并让它们可被察觉到。”这种信号包括电流、电压、噪声、震动、气压以及温度等的变化。

机器自带的传感器可以检测出自身的异常情况。在了解如何判断机器是否正常运转后，研究人员和其学习系统使用数据挖掘技术找出异常模式。一旦将一系列模式和某个故障起来，Mörchen团队就可以开发出相关算法，来训练计算机程序。这样，程序在处理之前没有见过的数据时也能够识别出这些模式。比如，MRI扫描器的低温氦泄露时，温度和压力只是发生了微乎其微的变化。得益于早期预警算法，西门子医疗的技术人员才盯住了这个问题，在机器出现故障前就修复了制冷系统。如今，在这种软件的帮助下，西门子服务团队不仅仅监视着3,500台MRI扫描仪，还可以进行预防性维护。这一战略使过去三年间的维修成本降低了580万美元。

西门子美国研究院的研究员Ciprian Raileanu开展的一个项目，是这类研究项目的之一。开发的成果被用来监控桥梁。当时，美国*正想优化全国境内大约650,000座桥梁的维修工作。Raileanu团队和普林斯顿附近的罗格斯大学及其高级基础设施和交通研究中心联合开发了一种解决方案。

自主学习提高了风电场的发电量，相当于增加了一台风电机组。

Raileanu说：“根据桥梁传感器资料、检测报告、气象资料、桥梁基建图等历史数据和来自的事故记录、照片等，系统能够独立判断桥梁的状态。”他还补充道：“我们还从这些纷杂的数据中找到了模式。”在这些模式的基础上，相关算法可了解由于某些因素共同作用可能会导致怎样的后果。例如，如果某座桥梁于1976年建在强降雨地区，并使用了梁铁，那么，30年后桥墩很有可能就会出现裂缝。美国*自2008年以来就一直在使用这种桥梁监视程序。

英国和俄罗斯的铁路公司用于监视其列车车队的全新系统也以该程序为蓝本。这种学习软件使用的数据一部分来自火车各种子系统上的传感器，比如监视刹车和车门的传感器，另一部分则来自列车时刻表和故障报告。这种被称为列车远程服务桌面（RRSD）的系统综合所有数据，计算出某个时刻每辆列车的位置，判断是否需要对其进行维护等。目前，RRSD正在监视175辆列车——西门子不仅提供软件，还提供自动化部件。