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伦茨控制器

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　　使用具有促进径向运动的角平面的模具形成的石墨组，其使有效密封所需的压缩负载小化。 这种压缩载荷的减小与石墨的软材料性质相结合产生了有效的密封并减少了行进杆上的摩擦负载。 软石墨环不会施加高摩擦力，而是变形到剪切摩擦力和材料强度之间的平衡点。 此外，密封所需的减小的压缩载荷意味着端环，通常是更坚固的编织材料，看到较小的压缩载荷，并且随后在移动的杆上施加较小的摩擦力。 这通常意味着与等效编织材料相比使用模具成形组产生较小的摩擦力。在碳上的PTFE显示出在图5中测试的编织物的低摩擦。

世界上有些国家，例如英美用的是60Hz的交流电，因为采用的是十二进制，什么12星座、12小时、12先令等于1英镑等等。后来的国家都采用十进制了，所以频率是50Hz。那么，我们为什么要选用50Hz的交流电，而不是5Hz或400Hz呢？

如果频率低了会怎么样？

频率最低就是0，也就是直流。当年爱迪生为了证明特斯拉的交流电有危险，用交流电电死了一票小动物，如果大象也算小动物的话…客观上说，同样的电流大小下，人体耐受直流电的时间是要长于耐受交流电的时间，跟心室震颤什么的有关系，也就是交流电更危险。

可爱迪生最后也还是输给了特斯拉，交流电凭借方便改变电压等级的优势战胜了直流电。在输送功率相同的情况下，提高电压，送电电流会减小，消耗在线路上的能量也会随之降低,而直流送电另一个问题是难以开断，直到现在这个问题依旧是个困扰。直流输电的问题同平时拔电器插销时会出现电火花一样，当电流大到一定程度时，这个电火花是无法熄灭的，我们称之为“电弧”。

对于交流电而言，电流会改变方向，因而有电流过零的时刻，利用这个小电流时间点，我们可以通过灭弧装置切断线路电流。但直流电流方向不会改变，没有这个过零点，我们想要灭弧就很难了。一、变压器效率的问题

变压器是靠原边的磁场变化，感应到副边升压或降压的。磁场变化的频率越慢，感应是越弱的，极端情况就是直流，根本没有感应，所以频率太低了不行。

二、用电设备功率问题

举个例子来说，汽车发动机的转速就是他的频率，比如怠速时500转/分钟，加速换挡时是3000转/分钟，换算成频率分别是8.3Hz和50Hz。这就看出来了，转速越高，发动机的功率越大。

同样道理，在相同频率下，发动机越大，输出功率越大，这也是为什么柴油机个头都比汽油大的原因，个儿大劲儿大的柴油机才能带动公交卡车等重型汽车。

同理，电动机（或者说一切转动机械）既要求个头小，要求输出功率大，只有一个办法——提高转速，这也就是为什么交流电频率不能太低的原因，因为我们需要个头小但功率大的电动机。

变频空调也是同样的道理，通过变换交流电的频率，来控制空调压缩机的输出功率。总之，功率与频率在一定范围内正相关。

再说说频率大了会怎么样？比如定在400Hz怎么样？

两个问题，一是线路和设备的损耗增加，二是发电机转速过快。

先来讲损耗，输电线路、变电设备、用电设备，都是有电抗的，电抗与频率成正比，频率越高，电抗越大，消耗的无功就越大，能传递的有功功率就越少。目前50Hz输电线路的电抗约0.4欧姆，约是电阻的10倍，如果提高到400Hz，那电抗将是3.2欧姆，约是电阻的80倍。对于高压输电线路，降低电抗是提高输电功率的关键。

与电抗相对应的还有容抗，容抗和频率成反比，频率越高，容抗越小，线路的泄漏电流越大。如果频率高了，则线路的泄漏电流也会增加。

另一个问题是发电机的转速。现在的发电机组基本是单级机，也就是一对磁极。为了发出50Hz的电，转子每分钟转速要达到3000转。汽车发动机转速达到3000转时，就能明显感觉引擎在振动作响了，转到六七千转时，你就会觉得发动机快跳出引擎盖了。

汽车发动机尚且如此，更何况是一个重达百吨的实心铁疙瘩转子与汽轮机，这也是发电厂的噪音很大的原因。一个重达百吨的钢转子每分钟转3000转谈何容易，如果频率再高三四倍，估计发电机能飞出厂房了。

如此重的转子具有相当大的惯性，这也是电力系统被称为惯性系统，能保持安全稳定运行的前提。同样也是为什么风电和太阳能这种间歇性电源对传统电源提出挑战的原因。

因为风光变化很快，几十吨重的转子由于巨大的惯性，要减少出力或增加出力的速度很慢（爬坡率的概念），跟不上风电和光伏发电的变化，所以有时不得不弃风和弃光。

由此可见

频率不能太低的原因：变压器能效率高，电动机可以个头小功率大。

频率不能太高的原因：线路和设备可以损耗小，发电机转速不必过高。

因此根据经验和习惯，我们的电能就被定在在50或60Hz。

位于广东省东莞市核心地带，总投资100多亿元，是集商务办公、购物休闲、酒店服务、金融服务等元素于一体的城市综合体。国贸中心由T1-T5五座塔楼和一座商业裙楼组成，其中T2塔楼以423米的高度成为目前东莞第一高楼。项目建成后，国贸中心将帮助东莞从单纯加工制造，向品牌贸易内销转型，搭建起更广阔的平台，推动东莞实现产业转型升级。

近期，ABB为东莞国贸中心提供了领先的电气解决方案和i-bus智能建筑控制系统。在设备层，通过低压设备，打造安全、可靠、稳定的配电系统；在控制层，提供i-bus系统，实现对公共区域场景化的灯光控制，创造更智能、更舒适的生活空间， 同时满足绿色低碳的环境要求，减少建筑物的碳排放。在项目中，涉及1000多个回路，相比传统照明解决方案，预计可节能30%以上。国贸中心项目定位一线城市综合体，用电负荷大，用电设备种类多。其中的超高层建筑体量巨大、功能复杂，在配电系统的选择上需要满足更严苛的标准。根据客户需求，ABB梳理出由空气断路器、塑壳断路器、微型断路器、双电源转换开关、隔离开关熔断器等组成的低压元器件产品组合。即使在大负荷的情况下，也能确保国贸中心配电系统的安全、稳定运行。

此外，客户提出楼宇智能控制系统不仅需具备照明控制等基本功能，还需具备稳定性、节能性与可拓展性，保证与时俱进。ABB i-bus®智能建筑控制系统通过实时监控、场景控制、定时控制等功能，对不同区域，按照不同时间段设定场景，满足客户节能降耗的要求。与此同时, ABB i-bus®智能建筑控制系统通过光纤传输方案，与楼宇自控系统集成，在监控中心远程控制不同区域的照明，满足了客户对公共区域各类场景的统一控制的要求, 让国贸中心塔楼全面智能升级。取指令与输出指令（LD/LDI/LDP/LDF/OUT）

2016年3月，AlphaGo与职业围棋选手的对局引发了人们对于人工智能的高度关注。计算机在一个公认的非常复杂的计算与智力任务中，打败了人类的顶尖选手，靠的是类人脑的智能吗？从系统的结构看，AlphaGo结合了深度神经网络训练与蒙特卡洛模拟[1]。广义的说，深度神经网络是类脑的计算形式，而蒙特卡洛方法则是发挥机器运算速度的优势，模拟出数量巨大的可能性用以进一步判断，这现在看来不是大脑工作的机制。所以AlphaGo 可以说是结合了类脑与非类脑的计算与智能，完美发挥其各自特长所取得的成功。除了AlphaGo 所运用的深度神经网络之外，现在研究的类脑计算和智能还有哪些方面？可能会在不久的将来带来什么样的突破呢？

    1、接口丰富，支持以太网、串口、CAN口、IO口等设备接入及以太网、2G/3G/4G全网通网络接入；

2、内嵌上百种工业协议，支持99%以上PLC及绝大多数工业设备接入；

3、8GB本地存储+SD卡支待，支持本地数据缓存及离线应用；

4、三合一串口，支持RS485/RS232/RS422三种电气接口；

5、支持边缘计算，在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务，有效分担云端计算资源 支持多台设备同时接入；

6、支持DC9~36V宽压输入，适应多种复杂工业现场；

7、支持LED灯自定义，用户可根据需要定义LED灯（如设备状态、边缘计算结果等）；

8、无需客户端，支持按需连接的远程上传、下载，有效节省网络流量；

9、支持网关健康自诊断，快捷检测网关故障；

10、支持多种标准的VPN (PPTP/ L2TP/IPSec/OpenVPN) ；

11、支持网络主备模式，根据网络情况智能切换网络接入方式（支持智能网络诊断）；

12、强大的云端软件中心支持，可根据实际应用场景安装对应的固件、应用等；

13、支持多种远程控制模式（无密码／有密码／禁用），同时具备物理远程控制开关，一键开关远程控制功能；

14、支持多链接井发数据采集；

15、支持4G流量详情分析及流量控制；

16、支持网关远程管理；支持网络自恢复；

17、支持基站和GPS混合定位模式及本地WEB端GPS位置呈现；

18、支持本地WEB端点表配置，支持本地组态设计和呈现；

19、工业级边缘计算网关,数据采集最大支持5000点；

20、支持数据多路转发和第三方平台接入。  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。

脑中除了基本的兴奋与抑制性的神经递质外，还有众多的神经调质，他们的作用在于根据当前的环境与行为目标随时动态调节大范围神经网络的行为，使得相对固定的网络结构能够胜任复杂多变的情况，实现千差万别的任务。近年来对于介观及宏观脑网络动态活动规律的研究发现，脑网络可能自发地组织于一个“临界”状态附近，这一状态使得信息的存储、传递和处理都能实现最优化[10]。重要的是，通过对这一状态的微调，可以迅速调节网络功能，从而适应不同任务的要求。对于神经调质以及网络状态调控等原理的借鉴，有望对设计更加灵活，更有适应能力的人工信息处理系统提供有益启示。我们有可能从大脑的工作原理受到重要启发的第3个例子是如何实现小样本的学习和有效推广。目前取得巨大成功的深度学习依赖于庞大的样本数量，这与大脑卓越的“举一反三”，即小样本学习的能力形成鲜明对比[11]。原理上看，这意味着生物脑的学习过程并非从零开始，而是从学习之初，就拥有并运用了重要的先验知识，这包含了物种在进化过程中学到的（生物学称之为系统发生），以及个体在生活过程中学到的有关真实世界的关键知识[12]。读取这些知识，以及借鉴如何将这些知识作为先验信息注入神经网络结构从而实现小样本学习，可能会是神经科学以及类脑算法设计中一个富于成果的领域。 除了上面举出的几个例子，神经科学可能会对类脑算法设计提供重要启示的领域还包括对于突触可塑性的进一步认识，具体的各项脑功能在神经环路水平的机制等。几乎可以说，每一项脑科学的原理性发现，都可能蕴含着一颗种子，有潜力在人工智能的领域成长为像深度神经网络一样的参天大树。

        总结而言，类脑计算是融合了脑科学与计算机科学、信息科学和人工智能等领域的交叉学科，我们有理由期待这一领域的研究将在不久的将来带来更多的令人瞩目的成就，推动智能技术向通用的人类水平的智能，即强人工智能的目标逐渐逼近。

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　　EVS9323-EPChina coal DaTun power plant operations, said an official with the department through the adoption of ABB iVD4 ® medium voltage switching intelligent solution, further enhance the safety and reliability of power distribution system, makes the past the daily operational management work less efficient, rapid, but also save the cost of manpower and material resources, promote the green and intelligent development of power plant. ABB is committed to combining leading technology with industry expertise to help partners accelerate digital transformation and green and intelligent development. Since 2019, ABB has successively provided 65 iVD4 intelligent circuit breakers and a full set of intelligent solutions for China Coal Datun Power Plant and Datun Yaoqiao Coal Mine project, realizing the intelligent transformation of high efficiency, green, low carbon, safety and reliability. In the future, ABB will continue to assist China National Coal In the construction of smart mines and the development of China's smart grid, and write a new chapter in the green construction of the coal industry. Now there are a lot of industrial equipment hardware maintenance personnel, many from the training school out of the business. The teaching content of the training school is mostly based on the domestic frequency converter as the teaching material training, and the explanation of servo (motion control) equipment is not much, and the content of DC governor is even less. It has to be said that training institutions promote the popularity of industrial equipment maintenance industry, out of the students are not extensive excellent peers in the industry. But this industry has a short board, maintenance of theoretical reserves and practical experience as important, and more imported brands and big brands, people's design, and product positioning is far more than the fan pump inverter application is so simple, comprehensive and diversified, maintenance is a bit of pressure.

Frequency converter and DC governor, in fact, the development of DC governor earlier, but the speed of development, wide application, frequency converter has far ahead of dc governor, which is why the country has been developing industry for 20 or 30 years, there is no outstanding DC governor manufacturer in China. According to experience, high-precision, high-power DC governor, all imported goods, in dc governor technology, it can be said that even Japan is not as good as European and American enterprises, but Japan is very fierce in the field of motion control. Common governor brands on the market such as: Germany Siemens; Sweden abb. Continental United Kingdom (Parker) 590; American CT Emerson; American A. B. Rockwell; Ansaldo, Italy and so on. Of course, there are also some unpopular brands, the only one without a domestic brand, including Taiwan.

Wechat peers asked, dc governor output in the end how many lines? It can be seen how far the popularity of industrial equipment maintenance is. Dc governor principle is to control motor to do power, as the name implies, dc governor can control, of course is dc motor. High power DC motor is complicated to manufacture and expensive. Digital DC governor is characterized by small volume and large output power. The technical difficulty is complex control circuit and high response speed. For example: 660V AC frequency converter to achieve more than 1500KW power, not to mention the hardware cost, the size of the light box must be several ten cubic bar, dc governor output the same power of the bulk, two cubic meters is enough. Dc governor in steel, rubber, energy, chemical and other high-power, low-speed and high-torsion applications, has been as important as frequency conversion.