设备定期测试、调整
（1） 每半年或季度检查PLC柜中接线端子的连接情况，若发现松动的地方及时重新坚固连接；
（2） 对柜中给主机供电的电源每月重新测量工作电压。
西门子常用两种电线电缆简介如下： 一种为紫色电缆 一种为蓝色电缆
6XV1830-3EH10
SIMATIC NET, PROFIBUS FC 拖缆, PROFIBUS 拖缆, 较大加速度:4 m/s2, 至少 3 百万次 弯曲次数，弯曲半径： 约 120mm，双芯屏蔽线，按米销售，较大长度: 1000m, 较小订购量: 20 m
6XV1830-0EH10西门子PLC总代理商
西门子上海昊征自动化科技有限公司本着“以人为本、科技先导、顾客满意、持续改进”的工作方针，致力于工业自动化控制领域的产品开发、工程配套和系统集成，拥有丰富的自动化产品的应用和实践经验以及雄厚的技术力量，尤其以 PLC复杂控制系统、传动技术应用、伺服控制系统、数控备品备件、人机界面及网络/软件应用为公司的技术特长，几年来，上海聿晶公司在与德国 SIEMENS公司自动化与驱动部门的长期紧密合作过程中，建立了良好的相互协作关系，在可编程控制器、交直流传动装置方面的业务逐年成倍增长，为广大用户提供了SIEMENS的较新 技术及自动控制的解决方案。
90度电缆出线，集成终端电阻，9针 Sub-D插座，有编程口，支持快速连接
由多根互相绝缘的导线或导体构成缆芯，外部具有密封护套的通信线路。有的在护套外面还装有外护层。有架空、直埋、管道和水底等多种敷设方式。按结构分为对称、同轴和综合电缆；按功能分为野战和永备电缆（地下、海底电缆）。通信电缆传输频带较宽，通信容量较大，受外界干扰小，但不易检修。可传输电话、电报、数据和图像等。西门子PROFIBUSDP通讯电缆介绍：
西门子PROFIBUSDP通讯电缆用途：
主要用于传输音频、150kHZ及以下的模拟信号和2048kbit/s及以下的数字信号。在一定条件下，也可用于传输2048kbit/s以上的数字信号。适用于市内、近郊及局部地区架空或管道敷设线路中，也可直埋。产品名称：通讯电缆 型 号：HYA、HYAC、HYAT、HYA53、HYAT53、HYV、HYA23、HYAT23、HYA22、HYAT22
西门子PROFIBUSDP通讯电缆规格：
一：电力电缆、控制电缆、通讯电缆应分沟分层敷设，电缆沟按标准设置防火墙并加标志，电缆外层应加防火堵燃材料。严禁动力电缆和通讯电缆混放。
二：所有穿越墙壁、楼板和电缆沟道而进入控制室、电缆夹层、控制柜及仪表盘等处的电缆孔洞；电缆廊道的端部；电缆竖井的底部入口处及上端穿越楼板处；均应进行封闭。
三：开敞的电缆沟应用完整、坚固的盖板盖好。电缆层、沟内应保持清洁，不准堆放杂物和垃圾，附近有明火作业时，应采取措施防止火种进入电缆层、沟内。
四：敷设电缆应避免接近热源，避免和蒸汽管道平行或交，热管道的隧道或沟内，不能敷设电缆，如需敷设，应采取隔热措施。
五：在电缆沟根据电缆的环境特点和重要性程度，给合运行可靠、维护方便和经济合理的原则，在可能的情况下，选用具有难燃性的电缆。
六：严格按照有关规程，定期对运行的电缆进行检查、试验和检修，层沟内的照明及消防设施应经常保持良好状态。
七：在电缆沟内或电缆井内，使用喷灯注意事项：
1、不熟悉喷灯使用安全注意事项的人员不准擅自使用喷灯。
2、喷灯在使用前必须检查油筒是否漏油，喷火咀有无堵塞，丝扣是否漏气，油量是否过
多（不应**过油筒容积3/4），加油的螺丝是否拧紧，否则不准点火。
3、喷灯在使用中应遵守下列规定：
（1）、点火时不准把喷咀对着人或易燃品。
（2）、油筒内压力不可过高。使用煤油或酒精的喷灯禁止注入汽油。
（3）、尽可能在空气流通的地方工作。在易燃品和易爆品的附近及靠近变压器，油开关的地方不准使用喷灯或点明火。
（4）不准把喷灯放在温度高的物体上。
（5）喷灯加油、放油以及拆卸喷火嘴或其他零件等工作，必须待喷火嘴冷却泄压后再进行。
（6）喷灯用完后、应放尽压力，待冷却后方可放入工具箱内。
（7）使用喷灯时，火焰和导电部分距离不应小于，电压在10千伏及以下：1.5米，10千伏以上：3米
我公司在经营活动中精益求精，具备如下业务优势：
SIEMENS 可编程控制器
1、 SIMATIC S7 系列PLC：S7-200、S7-1200、S7-300、S7-400、ET-200
2、 逻辑控制模块 LOGO！230RC、230RCO、230RCL、24RC、24RCL等
3、 SITOP直流电源 24V DC 1.3A、2.5A、3A、5A、10A、20A、40A可并联.
4、 HMI，触摸屏TD200 TD400C K-TP OP177 TP177,MP277 MP377,
SIEMENS 交、直流传动装置
1、 交流变频器 MICROMASTER系列：MM420、MM430、MM440、G110、G120.
2、 全数字直流调速装置 6RA23、6RA24、6RA28、6RA70、6SE70系列
SIEMENS 数控 伺服
SINUMERIK:801、802S 、802D、802D SL、810D、840D、611U、S120
系统及伺报电机，力矩电机，直线电机，伺服驱动等备件销售。西门子PLC总代理商
公司主要从事工业自动化领域设备的研发、销售、维修和承接自动化工程及技术服务等，集产品销售、自动化控制工程、设备维修为一体，销售西门子PLC、触摸屏、变频器、SITOP电源、数控系统(840D、802S/C、802SL、828D 801D)、伺服数控V20/V90/V80V60、软启动、备件等各系列产品。
我们在价格上有较大优势,更注重售后服务，现有大量现货销售，欢迎您来电咨询。
本公司所有销售中产品均为西门子原装正品，质保一年，假一罚百！
企业主要业务经营范围：
为工业企业提供智能制造整体解决方案**层设计咨询和规划服务；
西门子软启动一级代理商
为工业企业数字化工厂产线设计、建设、互联互通等提供专业的产品、技术和服务。
为工业企业提供远程数据采集、监控、调试运维及工业大数据平台解决方案和服务。
为工业企业和**提供电气自动化控制、传动整体解决方案及项目集成、实施应用。
为工业企业提供西门子工业软件及数字化工厂解决方案和实施服务。
为工业企业提供西门子自动化控制、网络通讯、变频电机、低压元器件、智能仪表等电气控制、传动产品及高、中、低压、西门子8PT配电产品、能源集团自动化等产品、技术和服务。
为工业企业智能装备层面提供自主知识产权的自动导引车、RFID、传感器、数据采集智能网关、低压配电柜、智能配电柜及电抗器、滤波器及快速布线端子板等产品。西门子PLC 总代理商
软件能救命
西门子研究院研制的软件可以利用建筑数据自动计算出较佳逃生路线，并给出变更建筑结构的建议。这款软件不仅对于建筑物乃至整个园区的规划设计具有不可估量的作用，而且能够自动支持优化疏散。
2015年新年前夜，迪拜一家酒店突发大火，举世**。熊熊烈焰肆虐了这家高达63层的酒店。尽管有16人因吸入浓烟而受伤，但酒店的大部分客人均安然无恙。虽然酒店里的每个人都成功获救，但这场大火敲响了警钟，它说明，哪怕在这样的豪华酒店，一旦发生火灾，火势蔓延之迅猛，让人措手不及。更糟的是，并非所有火灾都能有侥幸逃生的结局。许多时候，被大火吞没的建筑物会夺去鲜活的生命。
2015年新年前夜：临近午夜前几个小时，迪拜一家酒店突发大火。调查认为，这场火灾是短路引起的。
支持多种数据格式的自动化软件
如果建筑业客户能够在早期阶段利用模拟来确定建筑物在紧急状况下进行疏散的速度，就可以降低此类灾情的严重性。建筑项目开工之前必须查明的危险区域包括，可能发生拥堵的瓶颈点和可能造成人员摔倒的陡峭楼梯。为了实现这一点，来自西门子核心研发部门——西门子研究院的*已研制出“人群控制”疏散软件，以便用户早在建筑物竣工之前，模拟出建筑物的疏散场景。这款软件已在一个欧盟研究项目中得到进一步开发和测试，现在，西门子研究院的*正在与建筑师和消防*密切合作，将这款软件用于新建筑物的规划设计。西门子研究院的软件*Hermann Mayer表示：“尽管我们的软件一直很可靠，但用户基本上必须手动输入建筑物信息并分析结果。正因如此，现在我们已将‘人群控制’软件实现一定程度的自动化，用户只要按下按钮即可开始进行模拟。”西门子PLC 总代理商
模拟过程的三个阶段均已实现自动化：首先，记录建筑物的数据；其次，实际计算过程；*三，数据输出。数据记录过程较为复杂，因为如今的建筑物数据采用多种不同格式，如建筑图纸、计算机生成的CAD图，以及较近出现的数字3D建筑模型。尽管施工图必须遵守有关标准，但仍可能出现偏差。譬如，隔热墙可能是一条粗线或细线，也有可能是阴影线或虚线。西门子研究院的“人群控制”软件开发负责人Wolfram Klein说：“我们开发的软件能够解读这些不同格式的数据，并单独将之转化为统一的数字建筑模型。”
优化疏散？除用于防范措施之外，“人群控制”软件亦可用于楼宇自控和智能响应系统，以便实时优化控制疏散。
助建筑师一臂之力的软件
在*二阶段计算过程中，“人群控制”软件展现了其简化工作的优势。过去，软件要针对各个设置单独进行模拟计算。比如，如果要让“人群控制”软件分析500个人从建筑物的5个层楼中疏散的情况，那么，它将使用建筑设计图来计算出疏散所需时间。如果疏散用时太长，用户必须通过手动优化特定建筑参数来解决这个问题，如门的宽度。然而现在，自动化的“人群控制”软件可以利用建筑物的数字蓝图来单独计算出适用于不同数量人群的可选解决方案。不仅如此，现在软件还可以单独改变不同参数，如门的宽度，以优化逃生路线。它还能模拟楼梯或建筑物的某部分阻塞时，会出现什么情况，如在迪拜火灾中那样。“人群控制”软件将计算出能够绕过该等障碍物的可选逃生路线。在*三阶段输出过程中，“人群控制”软件将建议较佳方案，给出能让尽可能多的人尽快从建筑物中疏散的建筑布局建议。
结合使用数字建筑规划设计图时，“人群控制”软件的优势尤为**。建筑业将这一趋势称为建筑信息模型（BIM）。在规划设计阶段使用BIM创建的建筑物3D模型包含了建筑物的全部要素。如果改变其中某个要素，软件将立即显示出与其他要素发生冲突之处。例如，它将显示移动一面墙是否会影响已设计好的管道或电缆布线位置。“人群控制”软件是对BIM的有益补充，因为它利用现有建筑数据，为BIM模型提出关于疏散的改进建议。
借助所谓的楼宇“数字化双胞胎”，西门子展示如何优化利用建筑模型——不仅在施工过程中，而且贯穿建筑物的整个生命周期。
实时疏散支持
未来，“人群控制”软件将不仅协助进行建筑物的规划设计，而且也可在疏散期间提供实时支持。这是因为，它可以根据输入的楼宇传感器数据，在转瞬之间计算出较佳逃生路线。西门子楼宇科技集团的创新项目和**负责人Christian Frey指出：“‘人群控制’软件可以使用烟感探测系统提供的数据来提出疏散建议，并建议安全逃生路线。”有了“人群控制”软件的支持，楼宇管理系统可以发布广播通知或在智能手机APP上显示较佳疏散路线，引导人们逃出建筑物，还可以利用传感器来识别是否有人被困在建筑物内，或者确定被困人员地点。
然而，“人群控制”软件的适用范围不只是建筑物，也包括其周边区域。Mayer说：“我们可以扩展模拟，纳入与大学校园规模相当的整个建筑物综合体。这样一来，我们可以探索结构化的措施如何优化周边区域的疏散。”“人群控制”软件甚至可以为警车和救护车停泊位置提出建议，以免阻塞人流疏散。
西门子研究院的Wolfram Klein和Hermann Mayer还考虑到了重大灾害。二人均参与了欧盟出资的ELASSTIC项目，他们与高校及科研院所合作开发解决方案，帮助保护建筑物及其住户，抵御诸如地震和洪水等灾害。项目的一些合作组织致力于优化建筑物稳定性，而Klein和Mayer则侧重于优化紧急疏散方案。举例来讲，他们已使用“人群控制”软件来模拟洪灾导致地下车库被淹的场景。这种情况提出了崭新的问题，比如，哪里是安全集合点，或者救助人员和救援工作者如何抵达受灾建筑物进行施救。所有这些信息均可输入“人群控制”软件。Wolfram Klein说：“如此以来，现在我们拥有**的全面的疏散模拟工具。”西门子PLC 总代理商
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*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联系起来，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，美国交通部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警方的事故记录、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。美国交通部自2008年以来就一直在使用这种桥梁监视程序。西门子PLC总代理商
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较佳运行标准及其排放量（如需了解更多信息，请参阅*54页）。
驾驭复杂数据。学习软件的另一个主要应用领域是燃气轮机——在这方面，学习软件的基础主要是神经网络。这种系统能在数秒之间作出关于排放量和轮机较佳运转情况的预测。轮机受无数因素之间复杂关系的影响，研究人员一般只能通过统计手段去评估，因为很多值都只能粗略地估算出来。传统的数学公式需要精确的数字，因此在这种研究中不是很实用。但想要使轮机达到较长的使用寿命，实现较佳的运转状态，同时将其排放量降到较低，就必须精确地估算并预测数千种设置的影响。
为此，位于慕尼黑的西门子智能系统与控制**技术领域（GTF）部门的Volkmar Sterzing及其CT团队开发了一种可以实现以上功能的新方法。使用所谓的递归神经网络，研究人员可以描绘燃气轮机的整个运转过程，并准确预测其产出。Sterzing解释说：“过去，我们只能了解到这些过程在某一时刻的状态。而现在，使用这个新方法，我们可以掌握在这个特定时刻之前及之后的运行情况。”Sterzing表示，利用这种方法，研究人员不仅可以查明过去发生了什么，还可以预见未来会发生什么。这种动态的描绘可以确认其中的变化，充分利用有利的变化，同时弱化可能产生负面影响的变化，并相应地调整维保计划。
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