描述
T8461 ICS TRIPLEX
品牌： ICS TRIPLEX
加工定制：否
可售卖地：全国
型号：T8461 ICS TRIPLEX
TRICONEX现在是施耐德电气旗下的一个品牌，该品牌为安全，关键控制和涡轮机械应用提供产品，系统和服务，以及使用TriStation应用软件的硬件设备的名称。Triconex产品基于三重模块化冗余（TMR）工业安全关闭技术。今天，Triconex TMR产品在超过11,500家装置上运行，使Triconex成为TMR供应商
TRICONEX的历史由Gary L.Wilkinson在一本名为“更安全世界的历史”的书中发表。该公司于1983年9月由位于加利福尼亚州圣安娜市的Jon Wimer创立，并于1984年3月开始运营。该业务计划由Wimer和Peter Pitsker（一位自动化行业资深人士和斯坦福大学毕业生）撰写。他们提出了基于TMR（三重模块化冗余）的系统的计划，该计划将提高工业应用的安全性和可靠性。他们的目标客户是石化巨头，如埃克森，壳牌，雪佛龙和英国石油。
一般地说，类脑计算是指借鉴大脑中进行信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。过去几十年来通讯与计算机技术的长足发展带来了信息化革命，但现有计算系统仍然面临2个严重的发展瓶颈：一是系统能耗过高，二是对于人脑能轻松胜任的认知任务（比如语言及复杂场景的理解等）处理能力不足，难以支撑高水平的智能。大脑在这两个方面的明显优势使得借鉴大脑成了一个非常有前景的方向。类脑计算是生命科学，特别是脑科学与信息技术的高度交叉和融合，其技术内涵包括对于大脑信息处理原理的深入理解，在此基础上开发新型的处理器、算法和系统集成架构，并将其运用于新一代人工智能、大数据处理、人机交互等广泛的领域。类脑计算技术有望使人工信息处理系统以非常低的能耗，产生出可以与人脑相比拟的智能。很多人认为，这一方向的实质进展将可能真正开启智能化革命的序幕，从而对社会生产生活带来深刻地变革[2]类脑计算的研究大致可以分为神经科学的研究、特别是大脑信息处理基本原理的研究，类脑计算器件（硬件）的研究和类脑学习与处理算法（软件）的研究3个方面。在神经科学领域，过去几十年间，特别是过去10年左右的时间，取得了非常快速的发展。现在对于大脑的工作原理已经积累了丰富的知识，这为类脑计算的发展提供了重要的生物学基础。人脑是一个由近千亿的神经元通过数百万亿的接触位点（突触）所构成的复杂网络。感觉、运动、认知等各种脑功能的实现，其物质基础都是信息在这一巨大的网络当中的有序传递与处理。通过几代神经科学家的努力，目前对于单个神经元的结构与功能已经有较多了解。但对于功能相对简单的神经元如何通过网络组织起来，形成我们现在所知的最为高效的信息处理系统，还有很多问题尚待解决。脑网络在微观水平上表现为神经突触所构成的连接，在介观水平上表现为单个神经元之间所构成的连接，在宏观水平上则表现为由脑区和亚区所构成的连接。在不同尺度的脑网络上所进行的信息处理既存在重要差别，又相互紧密联系，是一个统一的整体。目前神经科学的研究热点就主要集中于在上述各层面解析脑网络的结构，观察脑网络的活动，最终阐明脑网络的功能，即信息存储、传递与处理的机制。要实现这一目标，需要突破的关键技术是对于脑网络结构的精确与快速测定，脑网络活动的大规模检测与调控，以及对于这些海量数据的高效分析，此外也亟需在实验数据的约束下，建立适当的模型和理论，形成对脑信息处理的完整认识[3]。类脑计算器件研究的初衷是在不影响性能的前提下，大大降低功耗，或者在相似功耗下，极大提高速度。现代计算机虽然具有惊人的运算能力与运算速度，但与之相伴的是高昂的能量消耗。大型计算机的功耗往往在兆瓦量级以上，与之相比，成年人大脑的功耗只有大约20 W。巨大的能耗严重限制了系统进一步向微型化的方向发展（因为难以散热），也会使得复杂的嵌入式应用和远程应用，比如宇航探索，缺乏足够的计算能力支持（因为难以携带足够的能源）。现代计算机能耗高的一个重要原因是计算机普遍采用的冯.诺依曼架构。冯氏架构中，信息处理单元与存储单元是分离的，这样在运算过程中，势必要经常将数据在处理单元与存储单元之间进行传递，这一看似简单的过程却能贡献系统近50%的功耗。与之相比，在生物脑中，信息的处理是在神经网络中实现，而数据本身则是分布式的存储于网络的各个节点（比如由神经元内的离子浓度表征）以及节点之间的连接（比如由突触的强弱表征）上，运算和存储在结构上是高度一体化的。这样，用少量甚至单个电子器件模仿单个神经元的功能，而将数量巨大的电子“神经元”以类脑的方式形成大规模并行处理的网络，以进行计算，就成为了非常有吸引力的方向。目前研究的热点包括寻找更适合的器件以模拟单个神经元（比如忆阻器），设计非冯氏体系为基础的处理器等。近来IBM公司研发的TrueNorth芯片是这一领域的代表性进展，由于使用了非冯氏结构体系和其他一系列措施，实现了对于功耗近2个数量级的降低（图1）[4]。另外的重要进展还包括研发专用处理器，针对深度神经网络等类脑算法进行专门优化，以提高速度、降低功耗[5]，由于这一领域的算法已在图像、语音识别等方面有成熟的应用，此类专用处理器有望能较早投入实际运用。
能够大大降低能耗或是加快速度的类脑的处理器对于实现更高水平的智能无疑会有很大的帮助，但要真正实现类人水平的通用人工智能，除了需要这样的硬件基础外，关键还需要理解生物脑对于信息所做的计算，即类脑的处理及学习算法。对于此研究方向，一个常见的顾虑是：现在神经科学对于大脑工作机制的了解还远远不够，这样是否能够开展有效的类脑算法研究？对此，我们可以从现在获得广泛成功的深度神经网络获得一些启示。从神经元的连接模式到训练规则等很多方面看，深度神经网络距离真实的脑网络还有相当距离，但它在本质上借鉴了脑网络的多层结构（即“深度”一词的来源），而大脑中，特别是视觉通路的多层、分步处理结构是神经科学中早已获得的基本知识。这说明，我们并不需要完全了解了脑的工作原理之后才能研究类脑的算法。相反，真正具有启发意义的，很可能是相对基本的原则。这些原则，有的可能已经为脑科学家所知晓，而有的可能还尚待发现，而每一项基本原则的阐明及其成功的运用于人工信息处理系统，都可能带来类脑计算研究的或大或小的进步。非常重要的是，这一不断发现、转化的过程不仅能促进人工智能的进展，也会同步加深我们对于大脑为何能如此高效进行信息处理这一问题的理解[6]，从而形成一个脑科学和人工智能技术相互促进的良性循环。提供工业机器人、工厂自动化和过程自动化、运动控制等领域的创新产品和数字化解决方案，并融合物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，帮助工业用户提高产品质量、生产效率和运营效率，同时降低能耗和减少排放，加速向自动化、智能化、数字化转型升级，全面提升自身的竞争优势。其中Tmax XT塑壳断路器采用双重绝缘结构，具有超强的抗机械震动和抗电磁效应；AF接触器拥有宽电压、低功耗，分合式开关等优势，可在电压不稳定电路中稳定、持续运行，能帮助中微公司减少80%的消耗ABB自动化喷涂机器人系统中，ABB Ability™互联雾化器能够将上漆率提高10%左右，降低能耗25%，并实现更好的雾化效果和提升喷涂质量。不仅如此，100多台ABB高效电机还配套在小鹏汽车涂装生产线的风机设备上，帮助提升整体设备运行效率，降低总运营成本。ABB Ability™Genix将工业分析技术和人工智能的强大力量结合在一起，跨职能领域整合了25个工程、运营和信息技术系统，消除了运营、业务和工程系统的隔阂，通过先进的分析方法收集和关联数据，然后将其转换为有意义的信息，从而提高业务决策的质量来改善生产力。ABB将智能传感器部署在关键生产线中，对车间50多台重点电机进行持续监测，帮助客户实现电机工作状态的远程监测，在电机故障之前发现问题并解决问题，降低非计划性停机的概率，提升产线运行效率，保障产能。
早在2016年，ABB就推出了应用于低压电机的智能传感器，它可以降低近70%电机故障停工时间，延长30%使用期限，同时减少近10%的能耗，通过状态监测解决方案将数以万计的低压电机转变成智能、互联的机器ABB贝加莱为新马压片机提供了自动化解决方案，采用贝加莱的Panel PC 3100,它可以同时运行Windows和实时任务，其支持OPC UA的数据连接能力。另外，贝加莱的应用软件，包括mappAudit提供制药行业所需的审计追踪功能，满足FDA 21CFR Part 11电子数据认证、mappPackML提供制药工厂MES系统之间的生产数据连接，如OEE、品质、生产状态参数。mappUser、mappRecipe提供用户及配方管理，这使得机器具有强大的数据功能，融入药厂的数字化管理。ABB Ability™MOM的数字化集控平台为客户提供生产运营数据的可视化，赋能数据决策。该系统将分散在厂区各地的控制系统、安全系统、融合通讯系统、人员定位系统、视频监控系统等集成到分离于生产作业区之外的集中控制区（中心控制室）进行集中监控和管理，帮助客户大幅提高运营和管理效率，提升安全生产水平。聚焦ABB Ability™数字化技术及应用，全面展示智慧能源、智能制造、智能交通与智慧城市四大领域的创新成果，其中包括多种领先的智能制造解决方案，例如GoFa™CRB 15000焊接工作站、IRB 920T高速物料分拣工作站在内的工业机器人解决方案，丰富的高效电机和变频器产品，以及面向过程工业、能源工业的电气和自动化解决方案。
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Bosch SD-B5.250.015-10.000 NC-Motor
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Mannesmann Rexroth EXCENTRA Hydraulikaggregat
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