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西門子6AG4112-2JA10-0AA0 西門子6AG4112-2JA10-0AA0
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這是前幾個月的事了,一天,我們的技術接到一個用戶的電話,一臺西門子MM430變頻器有故障,故障內容是變頻器的模擬量輸出沒有。下圖是西門子變頻器模擬量輸出的接線端子圖。
到了現場后看到西門子變頻器 12端 13端 連接的是用戶的模擬量表,斷開12端和13端的導線,單獨測量端子12和端子13之間的阻值是1歐姆左右。馬上告知客戶您的12端和13端的模擬量負載短路了。仔細檢查后發(fā)現了問題。下圖是用戶接在變頻器12端和13端的表。
它實際是一塊滿度電流20毫安的純電流表只是把刻度改成了hz,而且是8塊這種表串接放在不同的地方,它們的總電阻加起來也就是1歐姆左右,直接接在變頻器模擬量口,肯定是短路了模擬量口,經檢測模擬量口已經壞了,變頻器一共有兩路模擬量口,另一個口,他們也這樣接過,所以也壞了。
下圖是用戶的圖紙 表HZ 是在柜門上安裝的,HZ1-----HZ7 是在室外。
變頻器維修好后,我給用戶說如果還是這個接法模擬量口還會壞,需要改進。
1 表的回路中需要串入500歐姆電阻。
2 多個電流表串聯使用是不準的,雖然可以顯示,因為是多表內阻串聯,誤差大。
后沒辦法,找不到合適的電阻,找了一個近600歐姆的電阻串入了表中,雖然不準,但不會壞變頻器了。
經常有用戶打電話說模擬量輸出口用萬用表電流檔為什么量不出電流,只能告訴用戶測量時要串入500歐姆電阻,不然會壞模擬量口的。
11月末東北已經正式進入冬季,天氣漸漸變冷,室內的溫度跟著室外溫度慢慢的降了下來。每年都有暖氣,室內不見得有多冷,今年就感覺特別的冷。雖然今年夏天辦公室增加了一臺空調,可是冬天到了,空調制熱的功能卻沒有夏天制冷的效果那么好。在有暖氣的地方待過的人都知道,要放放氣暖氣就熱了,今年無論怎么放,暖氣都是那樣。于是就想到了換熱系統(tǒng)是不是有問題了,進到控制室差的沒嚇死我,原來我們單位的換熱系統(tǒng)這么”、大氣、上檔次“。
看了一下,一個變頻器簡單的恒壓供給系統(tǒng),變頻器還是一個國產的。壓力表一直沒起來,可是泵還時斷時續(xù)的轉,莫非這么一個簡單的東西還有別的地方影響?查吧,也沒有圖紙,我從來沒見過做的這么"優(yōu)秀"的布線,真是給我震住了。找了一圈,使能信號一直有,泵停的時候也有。那就捋動力回路吧,捋到接觸器下邊時,發(fā)現了上圖中的下一排的東西,判斷應該是熱保吧,沒有銘牌,看著上邊有調節(jié)整定值的地方,不會是整定值不夠吧,運行了好幾年了整定值不能不夠啊,看看電機銘牌:
果然啊,整定值設置在2.5,整定值調大后問題解決。
沒見過這種熱保,還具有自動復位的功能,長見識?。?/p>
西門子在2018紐倫堡電氣自動化系統(tǒng)及元器件展會(SPS IPC)上推出針對邊緣應用的全新硬件平臺。作為西門子工業(yè)邊緣計算(Industrial Edge)概念的一部分,這款緊湊型Simatic邊緣設備以嵌入式工控機Simatic IPC227E為基礎,可實現設備層與自動化層的無縫連接,從而在生產端實現對生產數據的直接讀取和處理。當工業(yè)應用程序底層的框架條件發(fā)生變化時,邊緣設備上的應用可以實現同步調整,以保持設備功能性的實時更新。Simatic IPC227E具備全金屬封閉外殼,即使在苛刻的環(huán)境下仍能呈現靈活、免維護等工業(yè)性能,并且預安裝邊緣軟件以保證調試工作的快速實施。
西門子工業(yè)邊緣計算
西門子工業(yè)邊緣計算可幫助客戶縮小傳統(tǒng)的本地數據處理和基于云的數據處理之間的差距,以滿足個性化需求。邊緣計算可以實時進行大量數據的本地無反饋處理。工業(yè)邊緣計算還能幫助用戶降低數據的存儲和傳輸成本,因為大量數據能夠得到預處理,僅將高度相關的數據上傳到云端或企業(yè)內部自有的IT基礎設施。西門子工業(yè)邊緣計算支持MindSphere的云傳輸協(xié)議,MindSphere是西門子基于云的開放式物聯網操作系統(tǒng)。未來,它還將支持消息隊列遙測傳輸(MQTT)協(xié)議,以進一步確保與其他系統(tǒng)和云平臺進行靈活的數據交換。
西門子安貝格電子制造工廠應用邊緣計算實現節(jié)能增效
西門子安貝格電子制造工廠(EWA)利用印刷電路板(PCB)裁切機來生產Simatic系列產品。在銑削操作過程中,會產生細小的銑削粉塵,對機器造成巨大影響。這可能會使設備的主軸軸承卡住,進而導致機器意外停機。為了防止隱患發(fā)生,安貝格工廠利用邊緣計算設備來分析傳感器所采集到的數據,并借助人工智能來分析機器的運行參數,以檢測主軸行為中的任何異常,監(jiān)測未來出現故障的可能性。通過機器學習算法來實時計算異常值,高于預定閾值表示機器即將發(fā)生故障。此邊緣應用程序可在實際故障發(fā)生之前12至36小時預測軸承腐蝕和機器停機的情況。一旦出現異常,可以提前規(guī)劃更換機床主軸的時間,以避免意外宕機帶來的高額損失。
背景信息
在利用基于云的解決方案對生產數據進行分析時,制造商面臨著雙重挑戰(zhàn):既要管理其核心任務,又要為更新處理和IT安全等相關流程尋求高效、經濟的解決方案。有很多種方法可以對數據進行收集和分析,并利用其分析結果來優(yōu)化流程。因為軟件更新成本高昂,許多人正在摒棄本地數據處理的傳統(tǒng)方式,而選擇數字化路徑,即借助互聯網的中央IT基礎設施(服務器場),以云計算的方式進行數據處理和分析。它支持通過中央云管理系統(tǒng)在所有服務器上安裝更新,因此大幅簡化了應用程序的更新和管理等任務。
在云計算的應用日益成熟的同時,邊緣計算作為它的合理補充也在不斷發(fā)展。這些互補系統(tǒng)使生產數據能夠分散或集中處理。功能、智能和數據不再僅僅發(fā)生于云端的集中式服務器上,也可選擇發(fā)生在靠近數據源的現場級,即生產端的自動化技術中。西門子工業(yè)邊緣計算解決方案基于西門子成熟的硬件和軟件組合以及云技術中所使用的機制,集成了本地和基于云的數據處理兩方面的優(yōu)勢。
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