湖南艾欧曼自动化设备有限公司

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6AV66420BC011AX1西门子触摸屏代理商6AV6642-0BC01-1AX1
参考价: 面议
具体成交价以合同协议为准
  • 6AV66420BC011AX1 产品型号
  • 西门子/SIEMENS 品牌
  • 经销商 厂商性质
  • 上海市 所在地

访问次数:652更新时间:2018-03-30 15:20:23

联系我们时请说明是智能制造网上看到的信息,谢谢!
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姚善兵

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产品简介
西门子触摸屏代理商6AV6642-0BC01-1AX1
产品自 2015.01.01 起 附有停止供货通知 并且无法再作为新品 进行订货。 关于后续型号的信息 请参见 SIMATIC 零件标识码:62977695。 后续处理 将由您目前的为您 提供咨询。 SIMATIC TP 177B 6“ DP 蓝色模式 STN 显示屏 MPI 协议/PROFIBUS DP 协议 RS485 接口/
产品介绍

西门子触摸屏代理商6AV6642-0BC01-1AX1

西门子触摸屏代理商6AV6642-0BC01-1AX1

 


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

产品自 2015.01.01 起 附有停止供货通知 并且无法再作为新品 进行订货。 关于后续型号的信息 请参见 SIMATIC 零件标识码:62977695。 后续处理 将由您目前的为您 提供咨询。 SIMATIC TP 177B 6" DP 蓝色模式 STN 显示屏 MPI 协议/PROFIBUS DP 协议 RS485 接口/RS422 接口/USB 接口 打印机 MMCARD 卡的插槽 可项目组态,利用 WinCC flexible 2005
一般信息
用户自定义配置
显示
显示屏规格STN
屏幕对角线5.7 in
彩色显示器
颜色数量4; 蓝度级
分辨率(像素)
● 水平图像分辨率320 Pixel
● 垂直图像分辨率240 Pixel
背光灯
● MTBF 背景照明(温度为 25 °C 时)50 000 h
操作元件
操作元件触摸屏
键盘字体
● 系统按键
● 字母数字键盘
● 十六进制键盘
● 多按键操作
触摸屏
● 触摸屏规格是; 模拟,阻性
连接方式
● 鼠标 / 键盘 / 条形码读取器的连接方式USB/USB/USB
安装方式/安装
安装位置垂直
无外部通风时的zui大允许倾斜角度35°
电源电压
电源的电压类型DC
输入电流
耗用电流(额定值)0.24 A
接通电流脉冲 I²t0.5 A²·s
*处理器
处理器类型ARM, 200 MHz
存储器
存储器类型闪存/RAM
用于用户数据的可用存储器2 048 kbyte
时间
时钟
● 类型硬件时钟,可同步,未缓冲
● 缓存
● 可同步
接口
接口/总线类型RS232 可选,1 x RS422,1 x RS485(zui大 12 MBit/s)
RS 485 接口数量1
● 传输速率,zui大值12 Mbit/s
USB 接口数量1; zui高至 1 GB
PC 卡插槽
CF 卡插槽
多媒体卡/SD 卡插槽已组合,E-Stand 016 以上结合 WinCC flexible 2008 SP1,MMC zui大 128 MB / SD zui大 512 MB
带软件接口
工业以太网
● 工业以太网接口
● 工业以太网状态 LED0
协议
PROFINET IO 支持的协议
支持 PROFIsafe 协议
PROFIBUS
协议(以太网)
● TCP/IP
协议(终端连接)
● Sm@rtService
其他协议
● 支持 EtherNet/IP 协议
● MODBUS
● 其他总线系统
防护等级和防护类别
IP(正面)IP65
NEMA(正面)NEMA 4x,NEMA 12 (已安装)
IP(背面)IP20
标准、许可、证书
认证CE, GL, ABS, BV, DNV, LRS, FM Class I Div. 2, UL, CSA, cULus, EX-Zone 2,EX-Zone 22, C-TICK, NEMA 4x, NEMA 12
cULus
EAC(Gost-R 格式)
适用于安全功能
船舶建造许可
● 德国劳埃德船级社 (GL)
● 美国船舶检验局 (ABS)
● 必维检验集团 (BV)
● 挪威船级社 (DNV)
● 英国劳氏船级社 (LRS)
● 波兰船级社 (PRS)
在防爆区域使用
● ATEX 区域 2
● ATEX 区域 22
● FM I 类 2 级
环境要求
运行中的环境温度
● zui小值0 °C
● zui大值50 °C
运输/储存时的环境温度
● zui小值-20 °C
● zui大值60 °C
相对空气湿度
● 操作,zui大值90 %
操作系统
预安装的操作系统Windows CE
组态
消息显示
报文系统(包括缓冲器和应答器)
过程值显示(输出)
可规定过程值(输入)
方案管理
组态软件
● 组态工具2005 以上版本的 WinCC flexible Compact(单独涉及)
● STEP 7 Basic (TIA Portal)
● STEP 7 Professional (TIA Portal)
● WinCC flexible Compact
● WinCC flexible Standard
● WinCC flexible Advanced
● WinCC Basic (TIA Portal)
● WinCC Comfort (TIA Portal)
● WinCC Advanced (TIA Portal)
● WinCC Professional (TIA Portal)
语言
在线语言
● 联机/运行时间语言数量5
语言
● 每个项目的语言32
WinCC 下的功能性 (TIA Portal)
任务计划器
帮助系统
● 每个信息文本的字符数70
消息系统
● 消息类别数量32
● 消息数量2 000
● 位消息
— 位消息数量2 000
● 模拟消息
— 模拟消息数量50
● 报警 S 报文发送方法
● 系统消息 HMI
● PLC 系统消息
● 更多系统消息(SIMATIC S7、Sinumerik、Simotion...)
● 行1
● 每条消息的字符数80
● 每条消息的过程值数量8
● 确认组 
— 确认组数量99
● 消息指示器
● 声音反馈
● *个/zui后一个值
方案管理
● 配方数量100
● 每个配方的数据集200
● 每个数据集的条目200
● 配方存储器32 kb 集成闪存,可扩展
变量
● 每台设备的变量数1 000
● 每幅图像的变量数50
● 变量数量1 000
● 初始值1 000
● 日期和时间类型1 000
● 临界值
● 多路复用
● 结构
画面
● 可组态的图片数量500
● *窗口/默认
● 可组态的启动图像
● 通过 PLC 选择图像
● PLC 中的图像编号
图片对象
● 文本对象2500 个文本元素
● 每幅图像的输入/输出区数量50
● 日期/时间区数量30
● 图像内容目录
● 跳回
● 图形对象位图,图标,图标(满屏),矢量图
— 图标500
— 图标(满屏)50
复杂图片对象
● 状态/控制在 SIMATIC S7 中
● 动态对象曲线图,条形图,幻灯片,模拟显示,隐藏式按键
— 每个项目的对象数量500
— 每幅图像的数量5
● 方法走向
● 条形图 
— 每幅图像的条数5
● 滑动式调节器 
— 每幅图像滚动条数量0
● 指示仪器 
— 每幅图像的模拟显示数量0
● 临界值线
● 字母数字域数量1 000
— 每幅图像的字母数字域100
● 数字域数量1 000
— 每幅图像的数字域100
● 密码域数量1 000
● 每个项目的可见开关数量1 000
— 每幅图像的可见开关数量100
— 每幅图像的不可见开关100
● 每个项目的状态开关数量1 000
— 每幅图像的状态开关数量100
● 每个项目的选择开关数量1 000
— 每幅图像的选择开关100
● 每个项目的十进制开关数量0
— 每幅图像的十进制开关0
● 每个项目的指示灯数量1 000
— 每幅图像的指示灯100
动态对象的属性
● 颜色改变
● 移动 X/Y
● 隐藏
● 旋转角度
列表
● 每个项目的文字列表数量300
● 每幅图像的文字列表数量10
● 每个文本列表的条目数量30
● 每个项目的图形列表数量100
● 每幅图像的图形列表数量10
● 每个图形列表的条目数30
安全性
● 用户组数量50
● 用户权限数量32
● 密码导出/导入
数据传输支持
● PC 卡
● CF 卡
通过打印机记录
● 记录/打印消息,报告(层协议),硬拷贝
传送(上传/下载)
● 组态传送MPI/PROFIBUS DP,串行,USB,借助外部存储媒介,自动识别传输
过程连接
● 连接到控制器S5,S7-200,S7-300/400,WinAC,SINUMERIK,SIMOTION,AllenBradley(DF1),Mitsubishi (FX),emecanique(校准),Modicon(Modbus),更多外部驱动程序参见章节“系统耦合”
● S7-1200
● S7-1500
● S7-200
— PPI(点对点)
— PPI 网络
— MPI
— PROFIBUS DP
— 以太网
● S7-300/400
— MPI
— PROFIBUS DP
— PROFINET
● S5是; 仅 PROFIBUS DP
— 串行
— PROFIBUS DP
● TI 505
● Allen Bradley (DF1)
● Allen Bradley (DF485)
● Mitsubishi (FX)
● emecanique (ADJUST)
● emecanique (Uni-way)是; 仅在使用 WinCC flexible 时
● OMRON (LINK/Multilink)
● Modicon (Modbus)
功能
● 按键重复
● TAB 顺序
● 计算功能
● 动画
● 菜单树编辑器
● 单元切换
服务工具/组态工具
● 清屏
● 触摸校准
● 备份/恢复
● 模拟
● 设备转换
● 增量传送
● 监测电池和存储器的功能
● 跟踪(操作档案)
可扩展性/开放性
● 打开平台程序
外设/选项
外设打印机
● SIMATIC HMI MM 存储卡:多媒体存储卡
可装载的附加软件元件
尺寸
外壳正面宽度212 mm
外壳正面高度156 mm
安装截面,宽度198 mm
安装截面,高度142 mm
安装深度44 mm
重量
重量(不含包装)0.8 kg
其他
质保期限1 y
上一次修改:2018/3/24

 

“在职”优化

 

如果将学习算法应用到各种异常复杂的系统中,它们几乎可以全部变成维护需求zui低、产量更高的系统。例如,高级医疗设备、配电系统、燃气轮机和风电场等。

好莱坞喜欢拍一些智能机器人的电影。只要想想商业大片《变形金刚》中那些无需人工控制的自动机器,就会对此了然于心。但现实却是另外一回事。大部分观众可能并不了解研究人员已经取得了巨大进展,现在研发出的机器已具备学习能力,并能够独立行动,当然,它们都是为了造福人类而开发的。

位于新泽西普林斯顿的西门子美国研究院(CT)正在开展这类研发工作。该院知识决策系统项目Amit Chakraborty带领的一支团队,正在为电力公司开发一种新软件。该软件通过分析上百万个数据记录,掌握人们的用电习惯。zui后,系统就可以独立预测用电需求。未来“智能电网”的主要目标就是平衡用电和不断波动的电力供应,例如来自太阳能电站以及风电场的电力之间的关系。“可持续发展的能源系统可调节用电负荷,以适应产量不断波动的可再生能源发电,”Chakraborty说,“因此,我们必须开发让电力公司做出准确计划的方法。”

2011年底之前,Amit Chakraborty的团队将在试点项目中用真实的用电数据对新的软件进行测试。首先要对消费者的用电数据进行研究。为此,他们将会从数百万使用智能电表的消费者中收集相关数据。收集的数据会包括以下信息:用电量及用电时段。西门子的研究人员将会把从试点项目得出的结论和气象数据以及特殊事件(例如棒球决赛)信息结合起来。他们将使用这些原始数据为软件开发训练数据。然后,软件的算法将会精确地预测出短期用电负荷。

负荷预测并不是一项新发明。大家都知道,假期时数以百万的火鸡被放入微波炉时所造成的峰值负荷。但是这种粗糙的预测还不能满足可持续发展能源体系的要求。在美国,电力公司在管理负荷方面多年来一直依赖于市场规律。如果供电量增加,用电成本会下降。相反,电力供应紧张时,消费者就会减少用电量,否则就要多花钱。但是这种“需求响应”并不总能有效地发挥作用。如果消费者的行为和预期的不*,电力公司就必须马上生产或购买更多的电能。这种规律常常失效,并会产生更多的温室气体。“为避免这一情况,我们必须能够预测消费者在任何特定时刻的行为,”Chakraborty指出。

机器学习可以帮助降低扩建电网的成本。例如,Michael Metzger博士正在为西门子在慕尼黑开展的一个高级“智能电网”项目研究电网自动化。他和西门子*研究院的其他专家一道开发出了一种学习算法,可以使用传感器测得的数据来计算电网的结构。“几十年以前埋下的供电电缆有多少,位置在哪里,现在一般基本找不到这种资料了,”他说。为了获得这种有关电网隐藏部分的基本信息,在电缆网络内安置了传感器。传感器可以提供某个位置的电流和电压数据。有了这种信息,就可能推断出电网结构。“电网运营商掌握这种信息后,就可以知道网络内有多少电力及其分布情况,” Metzger说到。西门子正在德国南部肯普滕市Allgäuer überlandwerke电力公司的部分电网中检验该估算方法。

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。

使用神经网络,学习系统可以预测轮机的运行标准及其排放量(如需了解更多信息,请参阅第54页)。



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