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在郑州,国家电力投资集团公司(国家电投)河南远程诊断中心已经上线运行。发电机组的健康状况由千里之外的“专家大夫”悉心呵护。
还记得2001年斯皮尔伯格导演的大片《人工智能》吗?机器人小男孩大卫不仅具有人类的行为和思考能力,还能像普通孩子一样同父母进行情感交流。为了成为真正的人类,重获母爱,他甘愿在海底被冰封了2000年,以换来和母亲一天的独处。
曾经只存在于科幻电影中的情节似乎已不再遥不可及。不久前,人工智能程序AlphaGo以3:0战胜中国的围棋世界冠军柯洁,在这场举世瞩目的智力对弈中笑到了最后。
“人工智能”和“机器学习”的神秘面纱已悄然揭开。在瑞典,在西门子软件帮助下,海上风机能自我学习,自动分析风速、风向等数据,调节设置,实现风力的最大利用。而在瑞士日内瓦地下100米深处,科学家正利用大型强子对撞机,模拟137亿年前的宇宙大爆炸,希望破解宇宙诞生之谜。西门子软件分析对撞机的海量数据,提前预警元器件故障。
电厂的远程诊断也有着类似的原理,即从海量数据中习得规律,作出最佳决策。在郑州,国家电力投资集团公司(国家电投)河南远程诊断中心已经上线运行。发电机组的健康状况由千里之外的“专家大夫”悉心呵护。在还没引发“疾病”之前,“细菌”就被扼杀在摇篮。国家电投是中国唯一同时拥有水电、火电、核电和新能源资产的综合能源企业。
爱学习的诊断高手
数字化变革正在席卷各行各业,而大数据更是被称为价值连城的“石油”,电力企业也无法再任其在机器轰鸣、产线轮转之间白白流失。
在电力需求持续上升的今天,大容量、高精密的机组对电厂的维护水平提出了更高的要求。而对大型电力集团来说,旗下电厂分布广泛,运营难度和成本相应增加。应对这些挑战都离不开数字技术的力量。国家电投先人一步,成为电厂数字化的探路先锋。
目前,国家电投河南远程诊断中心连接监视国家电投旗下7家电厂的14台发电机组,装机容量共达到680万千瓦。
每台机组都有成千上万个运行参数由传感器实时采集,如机组的负荷、水泵的电流等,并传输至远程诊断中心的集中数据库。经过特训的智能模型如同“大脑”一般机敏,能自动分析这些海量数据,一旦发现异常,便会立即预警。技术专家根据预警的优先级,利用西门子SPPA-M3000电厂生产管理平台,对设备进行诊断,并在平台中进行诊断报告的编写、查询和发布等。
那么智能模型的“火眼金睛”是如何炼成的呢?根据电厂的运行需要和机组的特点,技术专家在西门子电厂高级智能诊断系统SPPA-D3000中针对不同设备,建立不同功能的模型,包括故障预测、性能优化等。此后,通过神经元网络算法,智能模型对电厂6-12个月内的历史数据进行学习和训练,直到能够准确识别设备在不同运行状态下的正常参数范围。
“打个比方,要训练一个人的健康模型,就要让它不断学习这个人过去慢走、快跑、吃饭时的正常血压、脉搏等数据,模型才会更加‘知识渊博’。”西门子电站自动化有限公司信息工程部负责人肖国涛说。
非计划停机给电厂带来的损失巨大。据估算,一台100万千瓦的蒸汽轮机机组1天能发电约1600万度。如果按照1度电0.3元来计算,停机1天给电厂造成的损失就有480万元。这还不包括每次机组启停耗费的燃料成本。
会“思考”的电厂
在中国,插上了大数据的翅膀,数字化电厂不再是镜花水月。而西门子无疑是将这一梦想变为现实的重要助力。
除了西门子数字化电厂软件之外,西门子数字化服务结合强大的数据分析和网络安全技术,通过远程维护和优化,帮助电厂提高设备的运行效率和可用性。
对于发电机组这样的尖端设备来说,精心呵护尤其必要。一台蒸汽轮机和燃气轮机有着上千个零部件,在运行时要承受巨大的机械和热能压力。以西门子8000H燃气轮机为例,燃烧室中的温度可达1600度,远超火山喷发岩浆的温度。并且高温气体以每秒100米的速度流动,相当于第2级强的龙卷风的速度。
通过数字化服务,西门子不仅能为电厂提供高级诊断服务,还能精准预测部件使用寿命,帮助电厂更灵活、合理地安排维护周期,降低备件库存,优化电厂资产。
“与普通IT公司提供的数据分析服务相比,我们最大的优势在于能够融合西门子独有的设备设计数据,全球各地的已装机设备运行数据,以及我们在电力领域100多年的丰富经验和专业知识。”西门子中国研究院发电与天然气创新中心数字化部总监汤禹成表示。“并且客户能在需要的地方进行数据分析,既可以利用云计算设备,也可以在本地利用现场的智能联网设备进行。”
MLFB | 升级 | Description |
6ES7518-4AP00-0AB0 | CPU 1518-4 PN/DP,3 MB 程序,10 MB 数据, 集成3PN,1DP | |
6ES7517-3AP00-0AB0 | CPU 1517-3 PN/DP, 2MB程序,集成 2PN 接口,1 以太网接口,1DP 接口 | |
6ES7516-3AN00-0AB0 | 6ES7516-3AN01-0AB0 | CPU 1516-3 PN/DP:1 MB 程序,5 MB 数据;10 ns ;集成 2PN 接口,1 以太网接口,1DP 接口 |
6ES7515-2AM00-0AB0 | 6ES7515-2AM01-0AB0 | CPU 1515-2 PN ,500K程序,3M数据,集成 2PN接口 |
6ES7513-1AL00-0AB0 | 6ES7513-1AL01-0AB0 | CPU 1513-1 PN:300 KB 程序,1.5 MB 数据;40 ns;集成 2PN 接口, |
6ES7511-1AK00-0AB0 | 6ES7511-1AK01-0AB0 | CPU 1511-1 PN:150 KB 程序,1 MB 数据;60 ns;集成 2PN 接口, |
6ES7512-1DK00-0AB0 | 6ES7512-1DK01-0AB0 | CPU 1512SP-1 PN, 200KB 程序,1MB数据 |
6ES7510-1DJ00-0AB0 | 6ES7510-1DJ01-0AB0 | CPU 1510SP-1 PN, 100KB 程序,750KB数据 |
6ES7507-0RA00-0AB0 | PS:60 W,额定输入电压 AC/DC 120/230 V | |
6ES7505-0RA00-0AB0 | PS:60 W, 额定输入电压 DC 24/48/60 V | |
6ES7505-0KA00-0AB0 | PS:25 W,额定输入电压 DC 24 V | |
6ES7532-5HF00-0AB0 | AQ 8:模拟输出模块,8AQ,U/I ,高速 | |
6ES7532-5NB00-0AB0 | AQ 2: 模拟输出模块,2 AQXU/I ,标准型,25mm,包含前连接器 | |
6ES7532-5HD00-0AB0 | AQ 4:模拟输出模块,4AQ,U/I | |
6ES7531-7NF10-0AB0 | AI 8:模拟输入模块,8AI,U/I,高速 | |
6ES7531-7QD00-0AB0 | AI 4: 模拟输出模块: XU/I/RTD/TC ST, 25mm,包含前连接器 | |
6ES7531-7KF00-0AB0 | AI 8:模拟输入模块,8AI,U/I/RTD/TC | |
6ES7534-7QE00-0AB0 | AI4/AQ2:模拟量输入/输出模块4AI,2AO,标准型,25mm,包含前连接器 | |
6ES7523-1BL00-0AA0 | DI/DQ 16X24CDV/16X24VDC/0.5A BA,包含前连接器. | |
6ES7522-5HF00-0AB0 | DQ 8:数字输出模块,8DQ,继电器,230 V AC/ 5A | |
6ES7522-5FF00-0AB0 | DQ 8:数字输出模块,8DQ,可控硅,230V AC/ 2A | |
6ES7522-1BL00-0AB0 | DQ 32:数字输出模块,32DQ,晶体管,24 V DC/ 0.5A | |
6ES7522-1BH00-0AB0 | DQ 16:数字输出模块,16DQ,晶体管,24 V DC/ 0.5A | |
6ES7522-1BF00-0AB0 | DQ 8:数字输出模块,高性能 8DQ,晶体管,24V DC/2A | |
6ES7522-1BL10-0AA0 | DQ 32x24VDC/0.5A BA ,包含前连接器 | |
6ES7522-1BH10-0AA0 | DQ 16x24VDC/0.5A BA ,包含前连接器 | |
6ES7521-1FH00-0AA0 | DI 16:数字输入模块,16DI,230V AC BA | |
6ES7521-1BL00-0AB0 | DI 32:数字输入模块,高性能 32DI,24V DC | |
6ES7521-1BH50-0AA0 | DI 16:数字输入模块,源型,16DI, 24V DC BA | |
6ES7521-1BH00-0AB0 | 数字输入模块,高性能 16DI,24V DC | |
6ES7521-1BL10-0AA0 | DI 32X24VDC BA,包含前连接器 | |
6ES7521-1BH10-0AA0 | DI 16X24VDC BA,包含前连接器 | |
6ES7551-1AB00-0AB0 | 计数与位置采集模块 TM PosInput 2 | |
6ES7550-1AA00-0AB0 | TM Count 2 x 24 V:高速计数器,800kHz | |
6ES7540-1AB00-0AA0 | PtP RS422/485 通讯模块 | |
6ES7541-1AD00-0AB0 | PtP RS232 ,高性能通讯模块 | |
6ES7541-1AB00-0AB0 | PtP RS422/485 ,高性能通讯模块 | |
6ES7540-1AD00-0AA0 | PtP RS232通讯模块 | |
6ES7155-5BA00-0AB0 | ET 200MP Profibus接口模块 | |
6ES7155-5AA00-0AC0 | IM 155-5 2PN 接口,Pro?net 接口模块 HF | |
6ES7155-5AA00-0AB0 | IM 155-5 2PN 接口,Pro?net 接口模块 | |
6ES7545-5DA00-0AB0 | RS-485 PROFIBUS-DP接口模块 | |
6ES7590-1BC00-0AA0 | S7-1500 安装导轨:2000 mm | |
6ES7590-1AJ30-0AA0 | S7-1500 安装导轨:530 mm | |
6ES7590-1AF30-0AA0 | S7-1500 安装导轨:530 mm | |
6ES7590-1AE80-0AA0 | S7-1500 安装导轨:482 mm | |
6ES7590-1AB60-0AA0 | S7-1500 安装导轨:160 mm | |
6ES7592-2AX00-0AA0 | SIMATIC S7-1500,标签,35mm模板适用,100片 | |
6ES7592-1AX00-0AA0 | SIMATIC S7-1500,标签,25mm模板适用,100片 | |
6ES7592-1AM00-0XB0 |
SIMATIC S7-1500 35mm模板前连接器,螺钉型,40针,含4根跳线 |
|
6ES7592-1BM00-0XB0 | SIMATIC S7-1500 35mm模板前连接器,快连型,40针,含4根跳线 | |
6ES7592-1BM00-0XA0 | SIMATIC S7-1500 25mm模板前连接器,快连型,40针,含4根跳线 | |
6ES7590-5AA00-0AA0 |
用于连接PE(地)到S7-1500安装导轨的接地元件, 对于2000mm的安装导轨是必须的 每个包装20片 |
|
6ES7591-1AA00-0AA0 | 备件:S7-1511/13CPU显示面板 | |
6ES7591-1BA00-0AA0 | 备件:S7-1515/16/18CPU显示面板 | |
6ES7590-8AA00-0AA0 | 备件:S7-1500 PS/PM供电模板连接头,内含10片 | |
6ES7528-0AA70-7AA0 | SIMATIC ET 200MP备件:接口模块(6ES7 155-5AA00-0AB0)前盖板5片/包 | |
6ES7528-0AA00-7AA0 | SIMATIC S7-1500备件:I/O模块前盖板5片/包,35mm模板适用 | |
6ES7528-0AA00-0AA0 | SIMATIC S7-1500备件:I/O模块前盖板5片/包,25mm模板适用 | |
6ES7590-0AA00-0AA0 | SIMATIC S7-1500备件:U型连接器, 5片/包 | |
6ES7592-3AA00-0AA0 | SIMATIC S7-1500备件:跳线,20片/包 | |
6ES7590-5CA00-0AA0 |
SIMATIC S7-1500备件:屏蔽套件:含屏蔽端子, 框架以及24VDC接线端。 |
|
6ES7590-5BA00-0AA0 | SIMATIC S7-1500备件:模拟量/技术模板专用屏蔽端子 | |
6ES7954-8LC02-0AA0 | 4MB | |
6ES7954-8LE02-0AA0 | 12MB | |
6ES7954-8LF02-0AA0 | 24MB | |
6ES7954-8LL02-0AA0 | 256MB | |
6ES7954-8LP01-0AA0 | 2GB |
中国一家大型汽车装配线制造商正在测试一项西门子的最新技术,它能由语义模型自动生成文档与配置文件,从而为大幅缩短工程周期与加快部署基于云的数据分析解决方案开启了大门。
西门子中央研究院的专家正在打造面向本地中小企业的物联网(IoT)解决方案。袁勇博士是西门子中国资深核心研发人员。他正带领一组研究人员和工程师,利用语义分析技术为数据赋予意义和语境。这可以大大简化部署数据采集系统的过程,而数据采集系统可用来实现基于云的远程状态监测。
天奇自动化工程股份有限公司是中国领先的汽车装配线制造商。它坐落于江南名城无锡,与上海相邻。现在,天奇公司正与西门子合作开展一个试点项目,为这项技术提供宝贵的测试结果。
过去几年间,天奇公司已为全国各地的汽车制造厂安装了许多汽车装配线,并为这些装配线提供维护服务。因此,天奇公司对通过远程监测装配线关键组件的状态抱有极大的兴趣。这项功能可方便他们在部件损坏并造成代价高昂的停工与生产损失之前,及时更换磨损或性能下降的部件。西门子中央研究院研发的基于云的远程状态监测与数据分析解决方案能够满足天奇公司的需求,帮助他们为客户提供更好的服务。
为打造出面向本地中小企业的物联网(IoT)解决方案,袁勇博士(左)和张海涛正在利用语义分析技术为数据赋予意义和语境。
缩短工程周期
在天奇与西门子数字化工厂集团的合作中,袁博士和他的团队主要研究如何以高效、一致且方便易用的方式,将有关数据从现场送入云端。
袁博士指出:“天奇项目遇到的最大挑战在于在现有硬件和软件组件的基础上,部署和配置合适的数据采集系统。这需要完成大量的工程工作。”他解释说,这些工作通常需要一名经验丰富的工程师耗时数个星期来设计系统结构,将传感器与I/O端口相对应,搭建通信网络,配置硬件和软件组件,并将分配给装配线上各个机械组件的变量名记录到文档中。
语义分析技术是指使用一套对数据含义和情境的标准化描述来管理数据的技术。为了应对上述挑战,语义分析技术正是袁博士用来缩短工程周期的方法。借助由他的团队研发的建模工具,哪怕经验不足的工程师也可以便捷地输入对装配线及其数据采集点的单一逻辑描述(即语义模型)。袁博士表示:“现在,工程师不必在不计其数的配置文件中编辑隐晦的参数,或在Excel电子表单、图纸和工程工具间拷贝地址和变量定义,语义模型可以自动生成并部署所有必要的配置和文档文件。”
不仅如此,当完成数据采集并发送至云端后,相关人员可以语义模型为基础,按语境访问数据,以及自动执行对复杂缺陷的根源分析。不久前,中国一家大型的汽车制造商安装了天奇公司提供的一条装配线,现在,他们正在考察这个建模工具的实用性。袁博士和他的团队相信,他们的工具将能大幅缩短工程周期,帮助天奇公司改善并发展其服务业务。