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SIMATIC S7-1200，CPU 1215C， 緊湊型 CPU，DC/DC/繼電器， 2 個(gè) PROFINET 端口， 機(jī)載 I/O： 14 個(gè) 24V DC 數(shù)字輸入；10 DO 繼電器 2A， 2 AI 0-10V DC，2 AO 0-20mA DC， 電源：直流 20.4-28.8V DC， 程序存儲(chǔ)器/數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器 125 KB

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英國和俄羅斯的鐵路公司用于監(jiān)視其列車車隊(duì)的全新系統(tǒng)也以該程序?yàn)樗{(lán)本。這種學(xué)習(xí)軟件使用的數(shù)據(jù)一部分來自火車各種子系統(tǒng)上的傳感器，比如監(jiān)視剎車和車門的傳感器，另一部分則來自列車時(shí)刻表和故障報(bào)告。這種被稱為列車遠(yuǎn)程服務(wù)桌面（RRSD）的系統(tǒng)綜合所有數(shù)據(jù)，計(jì)算出某個(gè)時(shí)刻每輛列車的位置，判斷是否需要對(duì)其進(jìn)行維護(hù)等。目前，RRSD正在監(jiān)視175輛列車——西門子不僅提供軟件，還提供自動(dòng)化部件。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)輪機(jī)的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)及其排放量（如需了解更多信息，請(qǐng)參閱第54頁）。

駕馭復(fù)雜數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)軟件的另一個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域是燃?xì)廨啓C(jī)——在這方面，學(xué)習(xí)軟件的基礎(chǔ)主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種系統(tǒng)能在數(shù)秒之間作出關(guān)于排放量和輪機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)情況的預(yù)測(cè)。輪機(jī)受無數(shù)因素之間復(fù)雜關(guān)系的影響，研究人員一般只能通過統(tǒng)計(jì)手段去評(píng)估，因?yàn)楹芏嘀刀贾荒艽致缘毓浪愠鰜怼鹘y(tǒng)的數(shù)學(xué)公式需要精確的數(shù)字，因此在這種研究中不是很實(shí)用。但想要使輪機(jī)達(dá)到最長的使用壽命，實(shí)現(xiàn)的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，同時(shí)將其排放量降到最低，就必須精確地估算并預(yù)測(cè)數(shù)千種設(shè)置的影響。

為此，位于慕尼黑的西門子智能系統(tǒng)與控制全球技術(shù)領(lǐng)域（GTF）部門的Volkmar Sterzing及其CT團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種可以實(shí)現(xiàn)以上功能的新方法。使用所謂的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究人員可以描繪燃?xì)廨啓C(jī)的整個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)過程，并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其產(chǎn)出。Sterzing解釋說：“過去，我們只能了解到這些過程在某一時(shí)刻的狀態(tài)。而現(xiàn)在，使用這個(gè)新方法，我們可以掌握在這個(gè)特定時(shí)刻之前及之后的運(yùn)行情況。”Sterzing表示，利用這種方法，研究人員不僅可以查明過去發(fā)生了什么，還可以預(yù)見未來會(huì)發(fā)生什么。這種動(dòng)態(tài)的描繪可以確認(rèn)其中的變化，充分利用有利的變化，同時(shí)弱化可能產(chǎn)生負(fù)面影響的變化，并相應(yīng)地調(diào)整維保計(jì)劃。

未來，個(gè)人能源代理將使用裝有學(xué)習(xí)軟件的專業(yè)電表箱（左圖）來操作顧客和電力公司之間的電力交易。

CT研究人員已經(jīng)將他們從燃?xì)廨啓C(jī)中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用在相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)，例如優(yōu)化風(fēng)電機(jī)組及整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)。作為熱心航海比賽船員的一份子，Sterzing知道在比賽中每時(shí)每刻都需要關(guān)注波浪、風(fēng)速和對(duì)手的船只，這樣才能決定駕馭船只的方式。否則，如果無法預(yù)測(cè)未來的變化，就不能規(guī)劃最合適的路線。在這種辦法的啟發(fā)下，他為風(fēng)電機(jī)組發(fā)明了一種軟件系統(tǒng)，這種系統(tǒng)的基礎(chǔ)是能夠測(cè)量大約十種因素的傳感器，包括風(fēng)速、亂流度、溫度和氣壓。算法將這些數(shù)據(jù)和風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量聯(lián)系起來，這樣軟件就能夠從數(shù)以千計(jì)的關(guān)系中學(xué)習(xí)并學(xué)會(huì)如何在新情況下應(yīng)用已有的知識(shí)。

西門子研究人員現(xiàn)在正在測(cè)試該系統(tǒng)。

隨著對(duì)不同情況的學(xué)習(xí)，系統(tǒng)越來越擅長獨(dú)立預(yù)測(cè)，知道哪種情況下，旋轉(zhuǎn)葉片的入射角或發(fā)電機(jī)速度快慢的改變，使得風(fēng)電機(jī)組能夠從風(fēng)中獲得最大的產(chǎn)出。這種方法可以將風(fēng)電機(jī)組的產(chǎn)出提高0.5個(gè)百分點(diǎn)。聽起來似乎不多，但是對(duì)一個(gè)大型風(fēng)電場(chǎng)而言就是很顯著的效果。在過去的六個(gè)月里，瑞典Lillgrund風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)已經(jīng)表明，正是得益于從自己的行為中獨(dú)立學(xué)習(xí)的能力，即所謂的自主學(xué)習(xí)，風(fēng)電場(chǎng)提高了發(fā)電量，這相當(dāng)于額外添加了一臺(tái)風(fēng)電機(jī)組所生產(chǎn)的電量。

從聲音中學(xué)習(xí)——高效節(jié)能

將電弧爐中的鐵塊熔煉成鋼板會(huì)產(chǎn)生大量噪聲。重量各異的鐵塊，有的甚至像汽車那么大，在三個(gè)強(qiáng)大的電弧下熔化時(shí)來回滑動(dòng)。雖然電弧的溫度高達(dá)一萬攝氏度，有時(shí)也不能將熔化的鐵塊焊接起來，而將能量消耗到爐壁上。熔爐產(chǎn)生的噪聲震耳欲聾。三相交流電電極的電弧產(chǎn)生大約120分貝的噪聲，比噴氣式飛機(jī)的噪聲都大。Detlef Rieger是慕尼黑西門子中央研究院的非破壞性試驗(yàn)全球技術(shù)領(lǐng)域（GTF）部門的項(xiàng)目經(jīng)理，Thomas Matschullat就職于愛爾蘭根的冶金技術(shù)部門。正是這樣巨大的噪聲使兩位科學(xué)家不得不認(rèn)真思考這一問題。兩人想知道該如何監(jiān)視和控制熔煉過程，以減少能源的浪費(fèi)。

他們?cè)谌蹱t外壁掛上傳感器，這樣就可以測(cè)出熔爐內(nèi)部產(chǎn)生的聲波。除此之外，他們還持續(xù)不斷地監(jiān)視電極產(chǎn)生的電流。Rieger說：“把電極數(shù)據(jù)和聲波測(cè)量結(jié)果結(jié)合起來。我們的算法可以計(jì)算出電弧和爐壁之間產(chǎn)生的是哪種聲音振蕩。通過這個(gè)信息，我們可以推斷出熔爐內(nèi)部每時(shí)每刻的情況。”在熔化的最初階段，系統(tǒng)已經(jīng)掌握足夠的信息可以確定熔爐內(nèi)部各個(gè)鐵塊的位置，從而判斷出單個(gè)電極的輸出是增加還是減少。在熔煉的第二階段，確保鐵塊中碎屑異物形成的礦渣盡可能均勻地分布在熔化的金屬表層，這很關(guān)鍵。為此，將煤灰吹入熔爐中，在礦渣上形成一層一氧化碳泡沫。這一層泡沫保護(hù)了電弧和熔化的金屬，避免爐壁的溫度過高。這樣就減少了能源消耗。軟件不斷地通過解讀聲波數(shù)據(jù)來測(cè)量含有泡沫的礦渣是否足夠厚，分布是否均勻，因此該過程被命名為“IMELT Foaming Slag Manager（IMELT泡沫煤渣管理器）。”德國的兩家煉鋼廠和白俄羅斯的一家煉鋼廠都在使用這個(gè)系統(tǒng)，并成功地將能耗降低了2.3%。Rieger說：“例如，按照100噸鋼材的成本計(jì)算，差不多相當(dāng)于每小時(shí)節(jié)省了920 度電。”而且，煉鋼廠每年的煤炭消耗量降低了25%，二氧化碳排放量減少了12,000噸。