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生物的學(xué)習(xí)系統(tǒng)隨處可見，從只有300個左右神經(jīng)元的低級蛔蟲（秀麗隱桿線蟲），到有兩千億個神經(jīng)元的成年大象的大腦，比比皆是。無論是在果蠅、蟑螂、黑猩猩或海豚體內(nèi)，所有的神經(jīng)元所做的事情都是一樣的：處理并傳遞信息。所有生物做這些事情的原因也是*的：避免危險，使物種地生存并繁衍，所有的生物必須能感知環(huán)境，并做出相應(yīng)的反應(yīng)，記住那些是危險信號，哪些是有益的信號。簡言之，無論對單個個體還是整個物種，學(xué)習(xí)都是其在自然界生存的必要條件。然而，這一鐵的規(guī)律也越來越適用于人造系統(tǒng)。

Volker Tresp博士是西門子機器研究領(lǐng)域內(nèi)的資深人士，也是慕尼黑大學(xué)的電腦科學(xué)教授。他說，學(xué)習(xí)有三種：記憶（如，記住事實的能力）、技能（如，學(xué)習(xí)如何投球的能力）和抽象能力（如，從大量觀察中得出規(guī)律的能力）。電腦是*個領(lǐng)域內(nèi)的高手，但目前正在另外兩個領(lǐng)域內(nèi)迅速地趕超。例如，可以毫厘不差地生產(chǎn)出厚度均勻且平整的鋼板——西門子20多年來一直在這個領(lǐng)域處于地位。Tresp說，“在這里，較簡單的模式就是先給出預(yù)測，然后去檢驗產(chǎn)出品是否符合規(guī)格要。求。如，首先明確對高級鋼板產(chǎn)成品的要求，自動軋鋼廠結(jié)合傳感器提供的數(shù)據(jù)（成分、帶鋼溫度等），在已有信息的基礎(chǔ)上，估算所需的壓力。根據(jù)產(chǎn)出品數(shù)據(jù)相應(yīng)地進行實時調(diào)整，終慢慢地算出正確的壓力，并產(chǎn)出符合厚度要求的鋼板。“以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，” Tresp解釋，“可以通過調(diào)整影響既定參數(shù)（如厚度）的全部因素的權(quán)重矩陣來實現(xiàn)這種調(diào)節(jié)的目標(biāo)。”

除記憶和改進技能的能力外，人造系統(tǒng)正逐漸被用來進行概括或抽象個體的特點，以此來判斷它是否屬于某一個群體。光學(xué)字符識別（OCR）就是一個例子，它以前是用來高速掃描并分揀信件的。該技術(shù)約在1985年初次面世，與那時相比，現(xiàn)在其精確度已經(jīng)有了驚人的提高，識別范圍也已從單個數(shù)字提高到95%以上手寫拉丁字母及90%以上阿拉伯語手寫體。其實，早在2007年，西門子ARTread學(xué)習(xí)系統(tǒng)就曾經(jīng)榮獲文檔分析與識別會議組織的阿拉伯語光學(xué)字符識別（OCR）比賽*名。由于光學(xué)字符識別技術(shù)的高度可靠性，它已經(jīng)開始被逐漸應(yīng)用到諸如車牌自動識別和工業(yè)視覺中（如需了解更多信息，請參閱第67頁）。

機器學(xué)習(xí)能力將會如何發(fā)展呢？顯而易見的是，隨著感應(yīng)器在能源和數(shù)字方面的大規(guī)模應(yīng)用，可以很容易地通過本地和信息網(wǎng)絡(luò)獲得更多數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)發(fā)展的前景十分廣闊。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的學(xué)習(xí)應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個大型項目中。*個是Theseus項目，西門子主導(dǎo)MEDICO技術(shù)，該項目主要是從圖像和文本中提取語義信息，促成各種新的應(yīng)用程序來改善醫(yī)生的工作流程。第二個項目是歐盟的大規(guī)模知識加速器項目（LarKC），研發(fā)可伸縮查詢、推理能力和鍵連資料的機器學(xué)習(xí)方法。“能夠和鍵連資料一起學(xué)習(xí)，” Tresp說，“這才是今天令人激動的地方！”

Arthur F. Pease

以神經(jīng)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)體系（1）基于輸入的信息（2）根據(jù)為期14天的培訓(xùn)對未來7天的氣體需求做出預(yù)測（3）。
學(xué)習(xí)通過對部分學(xué)習(xí)（5）和*訓(xùn)練（6）的隨機權(quán)重組合（4）在三個片段中得到反映。
以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)有能力處理大量的輸入數(shù)據(jù)，并調(diào)整終的輸出成果。為實現(xiàn)這一點，這種系統(tǒng)必須建立起一種數(shù)學(xué)模型來復(fù)制現(xiàn)實世界中相應(yīng)的實物。這種模型本質(zhì)上是一種決策單元的集合。從整體角度來看，可以通過矩陣形式來反映決策單元。取決于應(yīng)用程序的復(fù)雜程度，可能要求數(shù)百個互動矩陣。
起初，決策單元之間的互動是隨機的。那么，當(dāng)系統(tǒng)開始進入學(xué)習(xí)階段，其錯誤率——預(yù)期和實際觀察到的結(jié)果之間的差異——很高（4）。和真實的結(jié)果相比較后，錯誤率會被反饋到每個矩陣中（箭頭向右指向每個方框），然后就開始調(diào)整每個決策單元在內(nèi)部的權(quán)重，避免隨機出現(xiàn)，并根據(jù)已學(xué)到的信息去修正每個輸入?yún)?shù)（箭頭從每個方框指向左側(cè)）。
每次這樣的往復(fù)都在不斷減少錯誤率，后，在上千次這樣的信息往復(fù)以后，系統(tǒng)就慢慢學(xué)會了如何描述完整的輸入信息流，結(jié)果就是*復(fù)制（6）——并終預(yù)測——現(xiàn)實世界的行為。

主營：西門子S7-200PLC S7-300PLC S7-400PLC S7-1200PLC 6ES5 ET200 人機界面觸摸屏變頻器MM420 變頻器MM430 變頻器MM440 6SE70交流工程調(diào)速變頻器6RA70直流調(diào)速裝置 SITOP電源電線電纜數(shù)控備件伺服電機等工控產(chǎn)品，我們公司在價格上有較大優(yōu)勢,更注重售后服務(wù)，現(xiàn)有大量現(xiàn)貨銷售，。

文檔類型 常問問題, 文檔編號 91373209, 文檔發(fā)布日期 2014年5月8日

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如何基于工業(yè)庫在PCS 7中集成S7-300 CPU

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1、工業(yè)庫簡介
SIMATIC PCS 7工業(yè)庫（SIMATIC PCS 7 Industry Library，以下簡稱IL）為PCS 7 V8.0以上版本提供了全新的控制功能庫，是對PCS 7高級過程庫（APL）的擴展，集成了非標(biāo)準(zhǔn)PCS 7 系統(tǒng)的工廠組件，包括S7-300控制器或者WinCC Flexible操作員面板。此外，IL中還集成了多個行業(yè)庫，例如，水、廢水處理行業(yè)庫和樓宇自動化行業(yè)庫。PCS 7 IL與PCS 7 APL一起使用，可對不同領(lǐng)域內(nèi)的控制任務(wù)實現(xiàn)協(xié)調(diào)*的總體解決方案。

圖1-1 PCS 7工業(yè)庫

在多數(shù)PCS 7應(yīng)用場合中，除了和過程控制直接相關(guān)的核心組件之外，工廠中還廣泛存在需要獨立控制的機器和設(shè)備，這些所謂的“成套設(shè)備”都是可以實現(xiàn)特定生產(chǎn)任務(wù)的控制子單元。由于點數(shù)規(guī)模較小、控制任務(wù)相對單一、邏輯運算為主等特點，所以，部分“成套設(shè)備”的控制都采用S7-300配合操作員面板使用。關(guān)于如何基于工業(yè)庫在PCS 7中集成操作員面板請參考如下應(yīng)用文檔：

為了實現(xiàn)在PCS 7中集成S7-300 CPU，在PCS 7 V8.0中工業(yè)庫提供了兩個子庫：IL for PCS 7和IL for S7，其中的“IL for S7”主要就是面向S7-300 CPU環(huán)境下的應(yīng)用需求。而在PCS 7中集成S7-300 CPU主要有兩個方式，一個是以S7-400 CPU為主，S7-300 CPU作為類似RTU的角色與S7-400 CPU通訊，提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)；另一個方式則是S7-300 CPU獨立組態(tài)，包含OS或操作員面板等，無須額外的作為主控的S7-400 CPU站。
本文分別按照兩個不同方式介紹具體的實現(xiàn)步驟，并在此過程中重點介紹“IL for S7”中功能塊調(diào)用、與S7-400 CPU的通訊以及分層操作等三個方面。