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...
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...
西门子全球科技大会的主旨是RXD；以物理场景为依据的人工智能。工业AI包括工业产品管理（订货、质量、成本、物流等系统）、预测性维护、能源管理等等；而在咱们DI（数字工业）技术论坛，我主要关注、探讨工业AI智能控制系统（自动化控制与驱动）。 我感觉，实现工业AI智能控制系统，不是“一蹴而就”短时间就能完成的。就像我们那时，机械设计从手工图纸到数字模型，淘汰描图、晒图员；你也得将原有纸质的零件图、装配图转成数字3D模型，重新生成数字化的零件图、装配体，拾遗补缺、审查、纠错。 在（工业AI智能控制系统）这里，同样也得一个一个地收集数据；据现有的有效数据部分，先行开发、建立分“专业”的智能体；投入检验性试用。随着故障仿真、真实数据补充；一个一个地完善分“专业”的智能体；最后，融合工业产品管理、预测性维护、能源管理等等AI智能体，才能建立一套完整的（非多个智能体组合的）全域的、产品规模的所谓（端到端）大模型智能控制系统。举个进程例子：在工业传统控制模式下 以单一场景，从A点移动到B点为例，通常设立个封闭的安全区，在此区域中，无障碍物。通过预编程即可实现。（类似规划机械手安全域）在早前的模糊控...
我们来看看这个场景：在一个空间，我们装一个温度传感器（将物理量转换成电信号）；控制器采集（数字化的模拟量）后，用于启动制冷或制热，做空气温度调节。这就是我们传统的控制。同一个温度传感器当我们采集模拟量数值的同时；关注其变化量（如：每秒间隔的温度变化）时，就会发现它还包含着更多有价值信息。例如：若十几秒内温度降低3-5度（变化速率），那大概率是（北方冬天场景）开窗通风了。若在空间左右两侧各装一个温度传感器；同时关注两个点的变化量。当左侧的温度先降低，右侧的温度后降低；我们还可以认为冷风是从左向右吹过。若几秒内上升20-30度（变化速率），那大概率是（场景）着火了。很明显，这种对模拟量的变化量来进行的预测（仅从室温快速上升即报警），要比设定个阈值（200度报警）会更加提前预警。（好比我们感到右后方有热感袭来，转头回看，只是确认是着火？还是电暖器？而不是烫着了，再跑。）同理，若采集在空间网格中分布多个的温度传感器，针对（场景）中的温度快速上升（着火），我们甚至还能预估火源位置。据此，我们认识到：我们工业控制所面对的是“过程”；关注的是数字模拟量的变化量。而不是简单的数字模拟量的阈值（如高低水...
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，...
当我们目光转向工业AI智能化控制内容，仔细观察上面关于时代“进化”的描述，你会发现：在AI智能化之前，我们的传统的（PLC）控制器主要都是数字开关量DI/DQ：（Digital Input输入：指令/状态；Digital Output输出：启动/停止。）都是对位Bit的0和1操作。这是因为：工业控制系统的核心设备PLC，它的诞生，是以电气时代的继电器逻辑+定时器为原型，以“忽略过程”为核心逻辑，依赖开关量（0/1、开/关）实现状态读取与指令输出。（我们知道电动阀开闭需要几十秒的过程；中间的断电都会造成半开状态。）而布尔逻辑运算，它完全忽略物理世界中普遍存在的连续渐变、过渡过程，无论机械、电气动作的过渡时间快或慢、中间状态多么复杂，都将其忽略，仅识别“开”或“关”两个绝对明确的结果；逻辑里没有灰度、没有中间量，一切状态与命令都呈现非黑即白的清晰性。这种对过程的忽略，是为构建可靠、可编程的判断机制，确保控制系统能做出无歧义的清晰决策，可以说是必要且关键的抽象。使其符合二进制逻辑运算的计算机应用。这就形成了我们PLC编程中最常用的“起保停”程序段。直到上世纪八十年代初，随半导体技术的发展（A...
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上图是三相两级联变换器的拓扑，为什么每一相一端同一输出位置要短接起来，而没有把将每一相两端的正负连接起来？
自动化行业现在看来是基础行业，或者说是基础设施，已经看上去没那么前言了。自动化的发展到底在哪？自动化人还有没有前途？是否都迷茫中。。。看看自动化行业的市场就知道，这个行业现在是挺惨的，已经从一个增量市场转向存量市场的竞争，想想难度还是很大的。尤其德国企业，跟中国企业的代差越来越小，本身没有价格竞争力，在失去了性能竞争力，都能看得到？我们可以看到西门子在转型，卖掉电机减速箱，转向AI和软件。自动化人呢？该怎么办？拥抱变化，持续学习是一条可行的路径。学习的方向很多，瞄准一个就去进行吧。我也是在持续学习，分享中。祝福美好明天！
本人原来从事的是物流仓储行业，去年开始解除饲料加工这一行，全新的行业，全新的知识。我在饲料行业也还是慢慢摸索其中的饲料加工工艺，目前接触比较多的就是饲料制粒系统，从绞龙到调质再到保质，膨化，制粒。这一整个流程。为了让饲料中的淀粉熟化，提高饲料的利用率，同时钝化大豆中的抗胰蛋白酶，那在制粒系统中就必须要添加制粒前熟化工艺。采用膨胀系统不仅能达到前面所说的功能而且还能杀灭大肠杆菌，霉菌等。含粉率也会显著降低。我所需要做的就是在膨胀机出料口给物料挤压出料，让饲料更加紧密地贴合在一起，在经过打散器打散物料，这样制作出来的物料耐水性好，含粉率低，蛋白质变性。如图所示:这个就是膨胀系统，里面磨头抵住出料口，让他出料成加压状态出料。如何保证压力稳定可靠这就是我的工作。1200加模拟量输入模块就可以搞定，上图的油缸其中一根油管与压力表相通，饲料出来冲击磨头，油管内的压力会因为魔头的压力变化而变化。当压力大时，证明膨化系统出料少，电流高。电机负载变大，此时可以控制电磁阀，让磨头网后退一点。而当压力过小时，同时控制电磁阀，让油缸前进，这样膨胀腔出来的料就会达到工艺要求。当液压站手动模式工作时，操作人员手动...
总感觉现在1200 G2的接线端子太小了，非常不方便，特别是上部端子有时候插线改线都看不见是哪个端子，只能把整个接线端子都扣下来，改好后再整个扣回去，扣的时候也很不好扣要很大的力气。。
设备电控柜里用了2个pilz的安全继电器，一个用来接急停按钮，双回路，用复位按钮复位。另一个用来接安全门锁，单回路，自动复位。在调第一个继电器的时候都很顺利，急停输入回路正常时，安全继电器可以正常复位启动。调第二个继电器的时候出了问题，电气图纸是老外画的，柜子是找外协配的，接线和图纸对不上，也不知道是图纸问题还是接线问题，一开始我也没有到pilz官网去找说明书，就直接问了豆包，豆包在网上一顿搜索后给我提供了很多资料，怎么接线，怎么设置。我就按照豆包给的内容进行了接线，结果就是啪啪打火啊，万幸没有烧坏我的电气件。后来在官网找了说明书，把线重新接过，重新拨码才成功启用，从那以后我就再也不像之前那么信任豆包了。
前几天写了一个RS485中继器的征文，被管理员PASS了，可能是产品太老了吧：） 愈挫愈勇，再来一个。 在PROFIBUS-DP网络占主流的时代，如果碰到与第三方设计/施工单位交互作业，并且有数据交换需求，还需要实现电气隔离，通常可以用DP/DP COUPLER与对方通讯，双方互相定义好I/O数据，下载组态，就可以在互不影响的情况下各自编程调试了。 当PN网络占主流时，当然也可以延续这种方式，用PN/PN COUPLER来耦合。但是，这显然并不是一种最优的方案。原因如下：1、这种耦合器价格不友好；2、需要双方停机下载硬件组态，可能会影响已经处于生产状态的产品线。 因而，利用交换机来实现数据交换无疑是最方便快捷的选择。 只是，选择一款有品牌号召力、稳定可靠、价格友好、施工简单且端口隔离的交换机并不是很容易。即便是AI小西，也不能给出准确答案。 西门子在疫情期主推过一款4口非管理型工业交换机，其实是很不错的选择：SCALANCE XCB004 SMART，订货号6GK5004-0BA00-1AB2。这款交换机有4个RJ45端口，随便就可以找跟网线...
电气选型---根据机械部件已经的参数(功率）只要告诉AI能快速搜索到该品牌所有负荷的系列；负荷计算--AI所有元器件的功率，能准确的给出 额定电流，浪涌冲击电流，断路器推荐；检查------最后再将做好的电气表格，复制给AI，AI 可以瞬间可检查出是否有错误；工作效率提升电气选型--不用从官网自己找手册，查规范，负荷自己计算 ，AI参与检查，避免人工粗心出错
网页改版了，一打开右上角有个大大的橙色标签，我一直以为我看到的那么明显的问题，会修复掉。今天依然没有改，突发奇想换Chrome打开，居然显示正常误会了，原来是浏览器的问题
用西币兑换的礼品在兑换记录中显示5月8日就已经发出了，到今天一直没收到，怎么办？有可以联系的人吗？
大家可以看，经过这个多麻烦事，两个设备才相互通讯。非必要不折腾。心得记录，根源就是 AM522（CODESYS 内核）MX→MW→400xx非标位映射，和西门子存储排布逻辑完全两套体系。汇川 - 西门子 Modbus 数据交互场景，分两部分实现：1.下发：西门子目标值 → 转 DInt + 字节序处理 → 写入 Modbus 发送区2.上送：Modbus 原始值 → 字节序反转 + 转 LReal → 赋值给轴当前位置 / 速度
各位前辈好，本人从事的是非标自动化方面的工作，使用PLC，HMI，SCADA，伺服等等。最近想跳槽，本来想自学一下C#的，但是看到一些招聘信息上写除了会PLC，还要求会Python。请问电气工程师做哪些项目会用到Python？两个都学我怕我学不会，如果二选一的话请问学哪个更好些？
如题已经一个礼拜多了，都受到邮件反馈了吗？
不想签网线连接电脑调试了，有的设备安装位置不方便，说白了就是想偷懒。用过的说下设置麻烦不
如题，项目设备间通讯数据量较大，请问选择哪种通讯方式合理呢
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