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西門子6ES7215-1HG40-0XB0
產品時間：2023-12-26
我公司銷售部為西門子PLC代理商，公司憑借雄厚的實力，現(xiàn)已與西門子工廠建立成良好的合作關系！價格合理，質量保證，公司優(yōu)勢價格產品有，西門子通訊電纜，PLC，西門子6ES7215-1HG40-0XB0
| 品牌 | 其他品牌 |
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西門子代理商 西門子6ES7215-1HG40-0XB0 西門子6ES7215-1HG40-0XB0
6ES7215-1HG40-0XB0
SIMATIC S7-1200，CPU 1215C， 緊湊型 CPU，DC/DC/繼電器， 2 個 PROFINET 端口， 機載 I/O： 14 個 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， 程序存儲器/數(shù)據(jù)存儲器 125 KB
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| 產品 | |
| 商品編號(市售編號) | 6ES7215-1HG40-0XB0 |
| 產品說明 | SIMATIC S7-1200，CPU 1215C， 緊湊型 CPU，DC/DC/繼電器， 2 個 PROFINET 端口， 機載 I/O： 14 個 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， 程序存儲器/數(shù)據(jù)存儲器 125 KB |
| 產品家族 | CPU 1215C |
| 產品生命周期 (PLM) | PM300:有效產品 |
| 價格數(shù)據(jù) | |
| 價格組 / 總部價格組 | SK / 212 |
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| 金屬系數(shù) | 無 |
| 交付信息 | |
| 出口管制規(guī)定 | AL : N / ECCN : EAR99H |
| 工廠生產時間 | 10 天 |
| 凈重 (Kg) | 0.473 Kg |
| 產品尺寸 (W x L X H) | 未提供 |
| 包裝尺寸 | 11.60 x 13.80 x 8.60 |
| 包裝尺寸單位的測量 | CM |
| 數(shù)量單位 | 1 件 |
| 包裝數(shù)量 | 1 |
英國和俄羅斯的鐵路公司用于監(jiān)視其列車車隊的全新系統(tǒng)也以該程序為藍本。這種學習軟件使用的數(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刻表和故障報告。這種被稱為列車遠程服務桌面（RRSD）的系統(tǒng)綜合所有數(shù)據(jù)，計算出某個時刻每輛列車的位置，判斷是否需要對其進行維護等。目前，RRSD正在監(jiān)視175輛列車——西門子不僅提供軟件，還提供自動化部件。
使用神經網絡，學習系統(tǒng)可以預測輪機的運行標準及其排放量（如需了解更多信息，請參閱第54頁）。
駕馭復雜數(shù)據(jù)。學習軟件的另一個主要應用領域是燃氣輪機——在這方面，學習軟件的基礎主要是神經網絡。這種系統(tǒng)能在數(shù)秒之間作出關于排放量和輪機運轉情況的預測。輪機受無數(shù)因素之間復雜關系的影響，研究人員一般只能通過統(tǒng)計手段去評估，因為很多值都只能粗略地估算出來。傳統(tǒng)的數(shù)學公式需要精確的數(shù)字，因此在這種研究中不是很實用。但想要使輪機達到最長的使用壽命，實現(xiàn)的運轉狀態(tài)，同時將其排放量降到最低，就必須精確地估算并預測數(shù)千種設置的影響。
為此，位于慕尼黑的西門子智能系統(tǒng)與控制全球技術領域（GTF）部門的Volkmar Sterzing及其CT團隊開發(fā)了一種可以實現(xiàn)以上功能的新方法。使用所謂的遞歸神經網絡，研究人員可以描繪燃氣輪機的整個運轉過程，并準確預測其產出。Sterzing解釋說：“過去，我們只能了解到這些過程在某一時刻的狀態(tài)。而現(xiàn)在，使用這個新方法，我們可以掌握在這個特定時刻之前及之后的運行情況。”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，還可以預見未來會發(fā)生什么。這種動態(tài)的描繪可以確認其中的變化，充分利用有利的變化，同時弱化可能產生負面影響的變化，并相應地調整維保計劃。
未來，個人能源代理將使用裝有學習軟件的專業(yè)電表箱（左圖）來操作顧客和電力公司之間的電力交易。
CT研究人員已經將他們從燃氣輪機中學到的知識應用在相關領域內，例如優(yōu)化風電機組及整個風電場。作為熱心航海比賽船員的一份子，Sterzing知道在比賽中每時每刻都需要關注波浪、風速和對手的船只，這樣才能決定駕馭船只的方式。否則，如果無法預測未來的變化，就不能規(guī)劃最合適的路線。在這種辦法的啟發(fā)下，他為風電機組發(fā)明了一種軟件系統(tǒng)，這種系統(tǒng)的基礎是能夠測量大約十種因素的傳感器，包括風速、亂流度、溫度和氣壓。算法將這些數(shù)據(jù)和風電場發(fā)電量聯(lián)系起來，這樣軟件就能夠從數(shù)以千計的關系中學習并學會如何在新情況下應用已有的知識。
西門子研究人員現(xiàn)在正在測試該系統(tǒng)。
隨著對不同情況的學習，系統(tǒng)越來越擅長獨立預測，知道哪種情況下，旋轉葉片的入射角或發(fā)電機速度快慢的改變，使得風電機組能夠從風中獲得最大的產出。這種方法可以將風電機組的產出提高0.5個百分點。聽起來似乎不多，但是對一個大型風電場而言就是很顯著的效果。在過去的六個月里，瑞典Lillgrund風電場進行的實驗已經表明，正是得益于從自己的行為中獨立學習的能力，即所謂的自主學習，風電場提高了發(fā)電量，這相當于額外添加了一臺風電機組所生產的電量。
從聲音中學習——高效節(jié)能
將電弧爐中的鐵塊熔煉成鋼板會產生大量噪聲。重量各異的鐵塊，有的甚至像汽車那么大，在三個強大的電弧下熔化時來回滑動。雖然電弧的溫度高達一萬攝氏度，有時也不能將熔化的鐵塊焊接起來，而將能量消耗到爐壁上。熔爐產生的噪聲震耳欲聾。三相交流電電極的電弧產生大約120分貝的噪聲，比噴氣式飛機的噪聲都大。Detlef Rieger是慕尼黑西門子中央研究院的非破壞性試驗全球技術領域（GTF）部門的項目經理，Thomas Matschullat就職于愛爾蘭根的冶金技術部門。正是這樣巨大的噪聲使兩位科學家不得不認真思考這一問題。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。
他們在熔爐外壁掛上傳感器，這樣就可以測出熔爐內部產生的聲波。除此之外，他們還持續(xù)不斷地監(jiān)視電極產生的電流。Rieger說：“把電極數(shù)據(jù)和聲波測量結果結合起來。我們的算法可以計算出電弧和爐壁之間產生的是哪種聲音振蕩。通過這個信息，我們可以推斷出熔爐內部每時每刻的情況。”在熔化的最初階段，系統(tǒng)已經掌握足夠的信息可以確定熔爐內部各個鐵塊的位置，從而判斷出單個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噸鋼材的成本計算，差不多相當于每小時節(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。