数据：这个数字312.55 我们能想到什么？只能说它的有效数字是小数点后两位！当指明了场景，数字才有一定意义。例如：这数字出现在商场内；它可能代表金额。但还是缺少单位！是元？还是刀？这说明，有效数据一定要有相关（场景、单位）的标注！日常中，我们最常见到的数据，就是财务数据；财务数据除了上述的数值、单位外，还必须有日期（时间）、摘要（内容背景）、入/出（借/贷）；凭借数据原始性，达到可分析、可追溯。我们工业控制AI所需要记录的项目也应如此。原始数据来源于感知器（各类传感器）；我们就从感知器（模拟量AD传感器）说起：如前所说，工程量（距离、重量、压力、温度、亮度等等）通过换能器转换到电量；然后，再使用AD芯片将电量模拟量（电压、电流）转换成数字量数据。我们知道AD转换是有不同的分辨率（精度）位数的。西门子控制系统对此做了如下格式的统一。AD模拟量统一格式在西门子规范中，采用左对齐，一个16位字长，统一了模拟量格式。黄色部分为置信度误差，可通过平滑、滤波显示为估读。对于数字模拟量，我们系统工程师最直接、最关心的两点：分辨率（精度）和单位（量纲）1、分辨率（精度）问题西门子控制器PLC方面：为...
逻辑规则控制 指的是控制是按照预设的布尔逻辑判断，决策输出的。如PLC中常规的IF （逻辑判断）THEN 为真-执行 这类无歧义的真/假、阈值判断-决定执行；其特点是均需要一个准确的、可界定的值（阈值）。我们知道，在生产实践中，同一个场景；不同的人（不同公司的产品标准），对一件事物的过高、过快、过大；适中；过低、过慢、过小等等的判别是不一样的。何为真？何为假？在非黑即白的逻辑中，我们只能根据某规则、某标准、大多数确定个阈值，或者区间；而真实的物理世界并非都存在如此明晰界定值。其边界具有模糊性。例如：加工零件的分布、装配中的差异分布。预设规则与加入数据标注的差别例一：我们在加工一批零件中，需要规定加工精度及零件公差范围。针对不同的加工精度，采用不同的加工方法。（选择普通或更高级的机床和刀具。）同时，我们也知道，一批零件加工完成后，它们的加工误差分布呈现为正态分布。而实际上，机械设计师所关注的，并不是零件的公差，而是零件之间的配合。（因为：已知：理想间隙为0.02mm时，油膜润滑性和同轴度最佳。）当现实一批零件加工精度如下时：那么在装配中，就会出现没有间隙和间隙过大的配合状态。在预设规则模...
回看 前述温度传感器的例子；通过标定各种场景；搜集的不同温度数据变化；结合温度的物理规律界定，我们可以“打造”一位温度变化相关知识的专家智能体；回看 前述旋转信号采集的例子；我们也可以“打造”一位数据分析的专家智能体；只要场景类似，这个AI智能体既可以应用在雷达、声纳；也可以用在机械旋转信号捕捉；回看 前述DCMA（变频器健康专家）的例子；我们也可以从驱动信号捕捉的角度，不但可以预判装置的健康度，还可以关联被驱动的旋转电机状态。若我们把温度专家智能体与数据分析专家智能体和DCMA结合起来；是不是就可以建立一个分析轴承烧蚀失效、预判的专家智能体？（通过测温、监控电信号、比对振动信号特征，结合旋转就能判断轴承的问题。）这些例子背后，很重要的一点是：各部智能体，全部都要遵从物理规律（定律）。有安全边界。（这点与语言类AI模型有所不同。）需要说的是，这种各类专家AI智能体组合的智能体，在局部的、限定的简单应用场景下是没问题，训练（包括有偿共享取得）费用比较低。也比较容易实现的。但是，在多因素、多输入、涉及工业宏观控制管理场景下，这种组合的智能体就容易发生决策“困难”的状况。导致输出执行“无所适...
我们把目光转向工业领域的AI人工智能。啥是工业AI？我们是如何从机械化-电气化-数字化-AI智能化，一步步走过来的。看个（实际场景）例子：小客车的开门过程：机械化时代：车门把手，机械连杆机构开门锁；手动开（闭）门电气化时代：车门把手，液压/电动助力：手动开（闭）门数字化时代：开闭门按钮，处理器根据行车状态处理落锁，安全开闭门锁，手动/电动开闭车门。AI智能化时代：指令信号来自语音/按钮/手机/触屏/手动；开门过程：是否P档？门侧摄像头检查前后方移动物体，安全评估、确定初始开度；开门停止过程，门边传感器确定停止位置（保证不会碰触任何物体。）闭门（落锁）过程：门缘传感器确保不会夹手。观察整个过程，你会发觉，它完全像门外有一位“酒店门口的BOY”，在负责安全地开闭车门。这就是AI Agent。是个替代真实“员工”的智能体。这样，我们就理解了，所谓的“智慧座舱”系统，并非是一个智能体，而是由多个专业的智能体构成的。工业领域如何从数字化走向智能化？我们作为应用工程师，要不被时代“抛弃”，应该学习什么？关注什么？向哪些方向发展？如何从工业传统控制模式，走向工业AI智能控制模式？这是我们关心的话题。...
我先聊聊参加这次大会的感受吧。大会主旨是AI，“RXD”说的是 现实与数字，也就是 物理世界与数字世界的融合；合在一起，就可以说：讨论以物理场景为依据的人工智能。（仔细聆听（阅读对话、讲演）你就会发现，AI人工智能在工业领域的落地，并不容易。）先说说AI（人工智能）和AI Agent （智能体）。其实，现在的AI本质上，就是廿年前，我们学的“神经网络”；AI Agent 就是“神经网络”+“模糊控制”；那个时代，因为算力不够，我们只能（训练）做几个“神经元”输入的控制模型系统。例如：简单场景的速度+位置等等。生成类似PID算法的拟人模糊控制系统。在当今，基于互联网大数据，由于算力、算法的发展，经过训练的语言类的大模型基本成熟了。“语言类”不但包括日常语言，当然还包括各类编程语言。由此，催生出该领域的智能体。智能体 Agent AI，这里指的是训练完成的专门模型（体）。可以做专业的工作。例如：针对一个项目要求，需要程序员A，根据公司积累的文档、规范（数据）；写出程序。需要程序员B，审查代码、检查合规、提出反馈需要程序员C，加入项目，运行检验、查错。提出优化；反馈这些原本是多员工相互制约，...
亲爱的新坛友，欢迎加入西门子技术论坛！不管你是刚入工控圈的萌新小白，还是深耕多年的技术大神，这里全是同频工控人，专属交流主场为你而设～作为工业自动化领域官方技术社区，我们以 “技有所长，论有所获” 为初心，陪你学硬核技术、解答难题、分享实战干货，每一次交流都有真收获！专属新人活动已上线，只需简单下方跟帖就能参与，轻松赢西币，还能结识志同道合的同行伙伴～为帮你快速融入，邀你参与解锁交流乐趣。别犹豫啦！快来发布你的首个帖子，或是回复[热门帖]话题，迈出交流第一步，让更多同频工控伙伴认识你～ 新人专属福利首次注册即可获得电子资料包，资料包将于次日发送至你的站内信(右上角消息处)；首次发帖 / 回帖、或是下方跟帖打招呼，即可参与新人活动，赢西币兑实物奖品[兑奖中心]。完善个人信息，也可获得大量西币，赢西币兑实物奖品哦~论坛日常任务1.签到有奖：每日签到即可获得抽奖次数，赢取海量西币与惊喜实物好礼，签到就能抽！(右上角日历图标处)2. 每周用户荣誉榜：每周评选活跃用户榜单，上榜即可获得100-200 西币奖励，轻松收获专属荣誉！3. 每月精华之星：月度优质精华帖数量最多的用户，可获得200 西币...
我想问问大家，非标设备关于三色灯的用法，可以同时亮红灯和绿灯吗？领导要自动线一个地方报警的时候，其他地方运行的时候，红灯和绿灯同亮，感觉这样做很怪？另外，当产品一个地方有异常停机，其他地方不停机，包括和他关联机构。个人感觉这种理念时不和规。
干了 9 年 PLC，早已没了当初的热情，从懵懵懂懂到现在公司电气核心架构及项目负责人，从前钻研程序通宵都有劲，如今尽是重复调试、频繁出差，技术遇瓶颈，进退两难，工资也3年没有涨幅，不子不觉已经30岁，有没有必要换个公司或者行业，（要换公司就得换行业，这个城市这个行业只有这一家公司）
S7-200SMART T32定时器的刷新机制 写这个贴的目的是用实际的plc程序来佐证，1mS时基定时器刷新的工作机制。无论是从手册或者其它资料中查阅，关于西门子S7-200SMART的定时器的刷新，都会说到同步和异步这个说法。所谓同步就是定时器延时的时间当当前值等于预设值时，触发相应的中断子程序。而相当于定时器的异步，就理解为当当前值等于预设值时，定时器的触点并不是立即被刷新，而是需要等待到定时器的线圈状态值被扫描采集到才在那个周期被刷新。因此，1mS时基的定时器是每1mS被刷新的，与程序的扫描周期无关。 S7-200SMART，1mS时基接通延时的定时器共计有2个，它们分别是T32和T96，这里用于佐证的接通延时定时器为T32。程序：定义3种方式的定时器工作状态，它们分别是循环定时中断、T32接通延时定时器在关联的连接中断中、在OB1中这3个应用环境。1） 首先，复位3个定时器工作环境下的刷新中断次数的存储区；图示1：2） 定义循环定时中断10和T32关联的中断21，开中断；图示2：3） 分别在关联的中断子程序和OB1中累加刷新次数:；图示3：4） 将程序下载到plc，状态图表看...
学习单片机的时候，大家都习惯性的记住了一个概念“最小系统”，这个系统除了CPU芯片以外，通常还有一个时钟电路（晶振电路），电源与复位电路与这个CPU相连。秒差测试通常用于测量钟表或电子计时器的时间误差，本项目用于广大电子产品的时钟电路模块的定时精度分级。为此，应电子厂的要求，我们设计了一套自动化测试系统。本质上，它与一套现在流行的自动化产线是一致的，我们买了振动给料机（这台设备上有振动结构、机器视觉、Delta机械手）、买来多通道的秒差测试仪器（其实就是工厂人工操作的测试仪）。我们机械部分的主要工作是，设计了转台（实际上只有三工位，但为了便于布局还是设计了四工位）、适配不同被测模块的测试臂探针机构和气动测试、分拣臂以及承载分拣臂的滑台。话句话说，整个系统是把三个不同的机械臂串在了一个产线上，A什么时候动作、B什么时候动作、C什么时候动作，主要依靠PLC，这个时候成了整个产线的调度指挥中心，我们回到PLC系统上，首当其冲要分析其IO点，并了解基本工艺。并从控制的角度，给机械工程师合理化的建议，设置必要的限位点、零点、操作点位。 一个项目，甲方往往并不一定很懂机电系统，他们往往强调的是主...
输入：实时扭矩值 #Act_Torque_1输出：平滑后的扭矩平均值 #Mittelwert_B1目的：对扭矩信号进行低通滤波，消除噪声波动// 滑动平均值计算（简化版）// 假设 #Buffer 是一个 REAL 数组，#Bereich_Laenge 是窗口大小// 1. 数据前移（丢弃最旧的）FOR #i := 0 TO #Bereich_Laenge - 2 DO #Buffer[#i] := #Buffer[#i + 1];END_FOR;// 2. 新数据入队#Buffer[#Bereich_Laenge - 1] := #Act_Torque_1;// 3. 求和并计算平均值#Mittelwertsumme := 0.0;FOR #i := 0 TO #Bereich_Laenge - 1 DO #Mittelwertsumme += #Buffer[#i];END_FOR;#Mittelwert_B1 := #Mittelwertsumme / REAL(#Bereich_Laenge);用豆包研究公司老外用STL语言写的plc程序时，豆包帮我翻译成了SCL语言，感觉这个...
在写这篇帖子的时候，先给大家介绍一下环模制粒机，就是利用环模和压辊把粉料连续挤成圆柱颗粒的大型设备。目前环模制粒机间隙大部分都是通过人工调节，一小部分则是采用液压自动调节。人工调节时只能静态调整，调整精度低、费时，且不能实现对整个加工过程的有效监测，去年公司研发部门就已经提出研发一款环模压辊只能调节机构。该机构对现有制粒系统进行结构性能改进，以弥补人工调整环模制粒机间隙的不足。那为什么公司要研发这样一款产品呢，主要因为制粒机工作环境恶劣，经常工作一段时间就出现打滑堵机现象，从而损坏制粒机的结构零部件。造成堵机现象的原因有以下几种：环模开孔率、蒸汽质量、调质手段、蒸汽添加量以及模辊间隙。其中又以模辊间隙最难调节，间隙大了，制粒机打滑，间隙小了，加速环模磨损。而目前环模间隙大部分都是以人工调节为主。所以精度无法保证，还占用了工作时间，在这样一个背景下，公司决定对环模制粒机进行自动化改造。在介绍了为什么要进行环模制粒机压辊自动调节，下面我们开始正式地介绍环模压辊自动控制系统。其原理就是通过气动马达推动丝杆转动，丝杆末端的涡轮再推动压辊机构伸出或者缩回，从而完成间隙的调整。主要的电气元器件就是...
S7-200 SMART，不知从什么时候自己可以做主站了？这个我一点都不知道，因为我的关注点始终是西家传动，对于西家自动化方面的信息，基本没有关注过。只知道以前的印象里，S7-200与LOGO!都是不能做主站的。故事发生在最近我们的一个摩托车台架性能试验项目。技术协议里规定，这个实验设备，既要满足骑式摩托车发动机的台架性能试验，也要满足坐式摩托车发动机的台架性能试验。可是在设计这个项目的结构组成时，设计人员只考虑的骑式车发动机实验需求，坐式车发动机实验需求没考虑。导致在现场调试验收时，发现少了一个摩托车发动机测试功能。先说坐式车与骑式车发动机的不同点：坐式车发动机输出轴与车轮之间的变速箱是CVT形式的（也叫超越离合器），它是根据发动机的转速和负载转矩自动调节。变比是无级变速形式；骑式车发动机的曲轴与输出轴之间是固定机械变速。所以，骑式车发动机在台架性能试验中的恒转速控制就是以变频器控制的电机转速作为实际值即可。因为电机的转速与发动机输出轴转速是一致的。两个轴之间的连接就是弹性联轴器。而坐式车发动机的转速是随负载变化而自动变化的，电机轴的转速只反映在输出轴不是发动机的转速。要想对发动机的...
翻车机重调， 五台电机，五台友商变频器装置。 五台均采用DTC， 继电器直接启动， 没有做同步。 出现变速箱异响和损坏等问题。 改造时， 考虑到动态性能要求不高， 没做同步耦合，采用软化。 五台设置一样的斜坡， 一样的PI参数， 统一设置2%的软化斜率。 效果非常好。 类似场景，大家可以借鉴一下。
大家都干自动化几年了？自动化能干到退休吗？
618活动抽到书源中性笔（黑色）-5只，实际收到只有1只建议奖品名称注意一下！
新产品探秘这个论坛版块怎么查找？我试了好几次都没有找到，每次都是通过点击618任务进来的。
如果最近系统提示这个更新千万别跟我一样手贱更新 更新完重启电脑博途就开始无限弹窗报错 博途打开直接闪退 控制面板中的PG PC接口打开直接清空无法操作 只能重装系统
输入：实时扭矩值 #Act_Torque_1输出：平滑后的扭矩平均值 #Mittelwert_B1目的：对扭矩信号进行低通滤波，消除噪声波动// 滑动平均值计算（简化版）// 假设 #Buffer 是一个 REAL 数组，#Bereich_Laenge 是窗口大小// 1. 数据前移（丢弃最旧的）FOR #i := 0 TO #Bereich_Laenge - 2 DO #Buffer[#i] := #Buffer[#i + 1];END_FOR;// 2. 新数据入队#Buffer[#Bereich_Laenge - 1] := #Act_Torque_1;// 3. 求和并计算平均值#Mittelwertsumme := 0.0;FOR #i := 0 TO #Bereich_Laenge - 1 DO #Mittelwertsumme += #Buffer[#i];END_FOR;#Mittelwert_B1 := #Mittelwertsumme / REAL(#Bereich_Laenge);用豆包研究公司老外用STL语言写的plc程序时，豆包帮我翻译成了SCL语言，感觉这个...
西门子工程AI助手 Eigen Engineering Agent可以安装在手机上吗？
一款非常好用的设备台账助手 — 维修工的随身零件档案库这 App 干什么的？工厂里几十台设备，每台几十个零件，型号规格全靠脑子记？更换记录靠笔记本翻？交接班靠嘴说？设备台账助手就是做这个的：掏出手机，5 秒查到一个零件用什么型号、上次谁换的、什么时候换的。核心功能四级设备树车间 → 设备 → 零部件 → 型号，四级层级随便建。零部件分部件和零件两类。复制一台设备直接把下面所有零件和型号一起带走，不用重复录入。模糊搜索搜热电偶，不管叫回风热电偶还是新风热电偶全给你列出来，还能看到这个零件被几台设备在用，每台设备是什么状态。更换/故障记录每次更换零件、每次故障都记录下来。关联到具体设备和零部件，形成完整的维护时间线。下次出问题时翻一翻就知道上次是谁修的、换了什么。定期维护提醒根据自己经验或者之前的记录给设备制定更换周期，到时间自动提醒有哪些部件需要更换。Excel 导出车间、设备、零部件、型号、记录，一键导出五个 Sheet。年度盘点、备件采购计划直接拿去用。导入也支持，换手机不丢数据。多账号 + 密码一台手机多个维修工共用，每人独立账号互不干扰。密码找回、修改密码都有。下载地址蓝奏云（推...
一次项目调试，采用西门子S7-1200 G1 的1214 CPU,共需要与3个磁控器、3台变频器、3个电磁膨胀阀通讯，采用不同类型一个通讯模块的硬件方案，一个通讯模块只通讯变频器。 项目需求是需要读取变频器的电压、电流、转速等参数，共需要读连续8个字的数据，变频器为汇川的CA510系列，通讯始终建立不起来，采用modScan调试工具扫描又正常。结果后面没办法调整读取数据的个数，结果改到读取3个数据和6个数据时通讯正常，之后又测试了9个数据通讯也可以，最后只能多读取一个数据，以保证通讯正常，也最后也没搞清楚具体的原因到底是什么。不知是否有大佬清楚真正的原因。
前言在项目规划初期和实施阶段建议做好下面几方面的规划工作，这样可以避免很大一部分网络问题。相比较于早几年，那时候智能制造、物联网的概念还没有像现在被这么多人重视，以及各种学术研究、技术研发、实践面临的各种调整和挑战，目前智能制造越来越多的被接受。智能制造下，需要实现尽可能多的系统、设备的联网集成。这样传统上自动化工程师可能只需要负责单程一个系统的集成，当这种集成逐步的有一个设备，变成了一个系统，一条产线，一个车间，一个工厂，一个集团的复杂网络的时候，网络的性能如何可靠、高效管理优化，就变得非常的棘手。1.合理规划PN名称IP地址做好合理PN名称与IP地址规划防止IP地址冲突PN名称冲突2.规划出网络拓扑视图1.合理规划是网络拓扑视图，可以避免例如工业场景常见的环网，同时可以提前规划好交换机/网线/网络连接器的用量等。2.同时建议在项目实施阶段使用专业的网络软件进行网络诊断，这里推荐西门子Proneta。1）下载链接https://support.industry.siemens.com/cs/document/67460624/%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8E-p...
项目背景：石油化工行业，现场一台机械臂要实现定位控制，现场要求防爆而且工作环境震动大，因此选用了第三方的防爆电机配合旋转变压器和抱闸。该伸缩臂装在一台翻转机构上，在翻转臂工作时，伸缩臂重心随之转换，因此伸缩臂随时工作在电动与发电状态。PLC采用的是1513，变频器选择的是CU310-2 PN+PM240的组合编码器模块采用的是SMC10 PLC和变频器都选择西门子就是看中了西门子1513的强大运算能力以及S120强大的伺服控制能力和通讯能力核心挑战：1：由于1513CPU还带了其他伺服轴 把CPU全部的运动控制资源都用光了，因此这个伸缩臂只能使用S120的EPOS配合111报文实现PLC控制伺服定位，但旋转变压器属于单圈绝对值编码器，伺服在断电后无法记忆位置值。但设备不可能每次送电后都重新主动回零，因此就要想办法实现断电时记忆位置实际值。2：根据设备工艺要求 翻转臂在未翻转时，伸缩臂要打开抱闸靠重力回到机械限位（伸缩臂的零位不在机械限位处），防止伸缩臂的丝杠长期承受较大外力（1吨左右），之前采用的方案是短伺服使能后打开抱闸，此时确实可以实现自由回落，但是一旦重新给使能，由于位置给定值没...
现在常用豆包或者千问解决问题，简单的问题AI的回答准确率能达到80%吧，很多回答不准确，需要选择性听取。总体感觉还是不错的，感觉AI并没有取代我们，而是把我们从繁琐的重复劳动中解放出来，去专注于更有价值的事情。未来AI如何监管应该是人们考虑的关键问题。
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