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西门子剥线工具
1. 电流消耗:
2. MICROMASTER 的内部连接
3. 故障和报警
4. I/O 功能
较早提供PROFIBUS模块时,MM4的固件版本如下:西门子剥线工具
*) 在提供PROFIBUS模块后, MM440 的固件版本很快升级到了1.17.
**) 对于FX和GX尺寸的变频器,为了获得可靠的控制电源,应该通过端子X9供电,而不是通过总线模块供电。
由于变频器没有电源, 控制单元与功率单元之间不能完成通讯,会出现F0060而不是F0003。只读参数可能显示错误,比如,r0037,变频器的温度。
即使实际上没有故障,偶尔也会报以下故障:
F0001 = 过流
F0002 = 过压
F0003 = 欠压
F0004 = 变频器过热
F0005 = 变频器I2/t过载
F0022 = 组件故障
F0060 = Asic**时
注意:
X9 / 1保险丝的配置,较大为4A
西门子正为电动汽车配备完全重新设计的信息通信技术(ICT)。简单而言,就是在统一、集中的计算机平台上控制各种车辆功能,替代当今为每个系统提供单独硬件和软件的方式。该理念旨在简化众多辅助、安全和信息娱乐系统之间的复杂互动。而且,将软件与其运行的平台技术分离促进了新功能的改造。如同APP利用智能手机上的GPS和照相机等既有技术一样,包括接近传感器、控制单元和显示元件等在内的集成式标准组件也可以为汽车上的新功能所用。这一全新ICT理念由西门子*研究院与其参与的**资助项目“RACE”(Robust and Reliant Automotive Computing Environment for Future eCars)的合作伙伴共同研发。
这一全新ICT架构将使得电动汽车新功能的引入更为简便,并让新功能更具成本效益,而且易于安装在小批量车辆上。为测试其现实可能性,西门子*研究院的研究人员将于2014年12月为StreetScooter电动汽车引进这一技术。除了通信网络和软件,StreetScooter电动汽车还将配备西门子*研究院研发的标准化计算机平台。同时,西门子将为StreetScooter 公司提供软件开发环境,以便StreetScooter在该系统中加入新功能,并与其电动汽车集成。StreetScooter有限公司主要研发和生产短程电动汽车。目前,该公司正专注于为包裹递送车辆或当地公交等运输用车研发定制解决方案。
RACE项目已为电动汽车研发出电子和软件架构,这代表着汽车制造业模式的巨大转变。之前,诸如防抱死制动系统(ABS)、辅助停车或空调控制等汽车系统都是独立的单元,一辆中档汽车包含70多个来自不同供应商的控制单元。因此,确保这些控制单元彼此顺利互动是一个较其复杂的过程。针对RACE项目,西门子*研究院的研究人员不仅研发出*计算机平台和通信技术,而且开发了能让所有不同系统协同工作并确保其故障安全运行的软件。这同时简化了与安全相关系统的集成,例如自动驾驶所需的安全系统。
RACE项目由**资助,将于2014年底结束。西门子是该项目带头人,项目合作伙伴包括美国天合汽车集团(TRW Automotive)、AVL Software and Functions公司、fortiss研究所、斯图加特大学、慕尼黑工业大学(TU München)、德国亚琛工业大学(RWTH Aachen University)和弗劳恩霍夫应用和集成安全研究所(Fraunhofer Institute for Applied and Integrated Security, AISEC)。
西门子“训练”风机根据天气条件自动地优化运行。风机学习利用传感器的参数数据,例如风速,更改其设置,确保风机能充分利用当前条件。在中等风速或低风速时,风电设备无法一直提供较高的电力输出。
西门子*研究院的系统*,在由德国教育与研究部提供资助的ALICE项目(在复杂环境中自主学习)中,与柏林工业大学和IdeaLab有限公司合作,开发了用于风机的自主优化软件,研究人员在3月10日至14日的汉诺威CeBIT展会上公布了结果。该解决方案使风机每年在中等风力条件下的发电量增加大约1%,同时,还能减少损耗。
研究人员采用了一台示范用风力发电机,利用自己的运行数据逐步提高电力输出。他们的方案是,将强化学习技术与特殊神经网络结合起来。神经网络是一种软件算法,运行方式类似于人的大脑。几年来,西门子*研究院一直致力于开发神经网络,为的是模拟并预测高度复杂的系统运行情况,譬如,风电场、燃气轮机、工厂,甚至股票市场等。
软件程序从历史数据中学习,这也使它们能预测系统未来的运行状况。可创建一个模型,预测风机在特定天气条件下的电力输出。研究人员查看了大量复杂数据,通过改变转速等设置提高风机的效率,并利用获得**的神经网络创建所谓的强化学习规范。系统学会在特定情况下通过改变设置,较大限度提高发电量。训练数周后,系统就能针对常见的天气现象,定义并存储较佳设置。通过延长训练期限,甚至还能对**天气条件下的电力输出进行调整。去年,此项技术在西班牙一家风场成功地进行了测试。
对相关运行参数的持续分析,可以确保系统不断得以改善。这里使用的方法可用于许多领域,西门子其他产品也可通过“训练”优化自身的运行。
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