6AV66715CM000AX1西门子触摸屏代理商6AV6671-5CM
西门子触摸屏代理商6AV6671-5AE11-0AX0
西门子触摸屏代理商6AV6671-5AE11-0AX0
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 PN plus,用于 移动式面板(PROFINET) | ||
一般信息 | ||
产品类型标志 | PN Plus | |
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 | 以太网 | |
工业以太网 | ||
● 工业以太网接口 | 2 x Fast Ethernet | |
● 工业以太网状态 LED | 6 | |
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 | 230 mm | |
高度 | 120 mm | |
深度 | 80 mm | |
重量 | ||
重量(不含包装) | 0.5 kg | |
其他 | ||
是 | ||
质保期限 | 1 y | |
可用于下列产品 | ||
● 产品 1 | 6AV6645-0BA01-0AX0 | |
● 产品 2 | 6AV6645-0BB01-0AX0 | |
● 产品 3 | 6AV6645-0BC01-0AX0 | |
● 产品 4 | 6AV6645-0BE02-0AX0 | |
● 产品 5 | 6AV6645-0C* | |
上一次修改: | 2018/3/26 |
驾驭复杂数据。学习软件的另一个主要应用领域是燃气轮机——在这方面,学习软件的基础主要是神经网络。这种系统能在数秒之间作出关于排放量和轮机运转情况的预测。轮机受无数因素之间复杂关系的影响,研究人员一般只能通过统计手段去评估,因为很多值都只能粗略地估算出来。传统的数学公式需要精确的数字,因此在这种研究中不是很实用。但想要使轮机达到zui长的使用寿命,实现的运转状态,同时将其排放量降到zui低,就必须精确地估算并预测数千种设置的影响。
为此,位于慕尼黑的西门子智能系统与控制技术领域(GTF)部门的Volkmar Sterzing及其CT团队开发了一种可以实现以上功能的新方法。使用所谓的递归神经网络,研究人员可以描绘燃气轮机的整个运转过程,并准确预测其产出。Sterzing解释说:“过去,我们只能了解到这些过程在某一时刻的状态。而现在,使用这个新方法,我们可以掌握在这个特定时刻之前及之后的运行情况。”Sterzing表示,利用这种方法,研究人员不仅可以查明过去发生了什么,还可以预见未来会发生什么。这种动态的描绘可以确认其中的变化,充分利用有利的变化,同时弱化可能产生负面影响的变化,并相应地调整维保计划。
未来,个人能源代理将使用装有学习软件的专业电表箱(左图)来操作顾客和电力公司之间的电力交易。
CT研究人员已经将他们从燃气轮机中学到的知识应用在相关领域内,例如优化风电机组及整个风电场。作为热心航海比赛船员的一份子,Sterzing知道在比赛中每时每刻都需要关注波浪、风速和对手的船只,这样才能决定驾驭船只的方式。否则,如果无法预测未来的变化,就不能规划zui合适的路线。在这种办法的启发下,他为风电机组发明了一种软件系统,这种系统的基础是能够测量大约十种因素的传感器,包括风速、乱流度、温度和气压。算法将这些数据和风电场发电量起来,这样软件就能够从数以千计的关系中学习并学会如何在新情况下应用已有的知识。
西门子研究人员现在正在测试该系统。
随着对不同情况的学习,系统越来越擅长独立预测,知道哪种情况下,旋转叶片的入射角或发电机速度快慢的改变,使得风电机组能够从风中获得zui大的产出。这种方法可以将风电机组的产出提高0.5个百分点。听起来似乎不多,但是对一个大型风电场而言就是很显著的效果。在过去的六个月里,瑞典Lillgrund风电场进行的实验已经表明,正是得益于从自己的行为中独立学习的能力,即所谓的自主学习,风电场提高了发电量,这相当于额外添加了一台风电机组所生产的电量。