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SIMATIC S7-1500 紧凑型CPU CPU 1511C-1 PN， 中央处理器，带 内存 175 KB，用于 程序及 1MByte 用于数据， 16 个数字输入端， 16 个数字输出端， 5 个模拟输入， 2 个模拟输出， 6 个快速计数器， 4 个快速计数器针对 PTO/PWM/频率输出 第 1 个接口：PROFINET IRT 带双端口交换机， 60 ns 比特性能表现， 包括 Push-In 式前面板连接器， 需要 SIMATIC 存储卡 | |
| 一般信息 | ||
| 产品类型标志 | CPU 1511C-1 PN | |
| 硬件功能状态 | FS03 | |
| 固件版本 | V2.5 | |
| 附带程序包的 | ||
| ● STEP 7 TIA 端口，可组态 / 已集成，自版本 | V15 (FW V2.5) / V13 SP1 升级版 4 以上 (FW V1.8) | |
| 配置控制 | ||
| 通过数据组 | 是 | |
| 显示 | ||
| 屏幕对角线 [cm] | 3.45 cm | |
| 操作元件 | ||
| 按键数量 | 6 | |
| 运行模式开关 | 1 | |
| 电源电压 | ||
| 电源的电压类型 | 24 V DC | |
| 允许范围，下限 (DC) | 19.2 V; 数字输入/输出电源 DC 20.4 V | |
| 允许范围，上限 (DC) | 28.8 V | |
| 反极性保护 | 是 | |
| 电源和电压断路跨接 | ||
| ● 停电/断电跨接时间 | 5 ms; 和 CPU 部件上的供电电压有关 | |
| ● 重复率，最小值 | 1/s | |
| 输入电流 | ||
| 耗用电流（额定值） | 0.8 A; 为主板数字外围设备独立供电 | |
| 接通电流，最大值 | 1.9 A; 额定值 | |
| I²t | 0.34 A²·s | |
| 数字输入端 | ||
| ● 来自负载电压 L+（空载），最大值 | 20 mA; 每组 | |
| 数字输出端 | ||
| ● 来自负载电压 L+，最大值 | 30 mA; 每组，无负载 | |
| 输出电压 | ||
| 额定值 (DC) | 24 V | |
| 传感器供电 | ||
| 输出端数量 | 1; 一个公用 24 V 传感器电源 | |
| 24 V 传感器供电 | ||
| ● 24 V | 是; L+ (-0.8 V) | |
| ● 短路保护 | 是 | |
| ● 输出电流，最大值 | 1 A | |
| 功率 | ||
| 背板总线上的馈电功率 | 10 W | |
| 来自背板总线的功耗（达到均衡） | 8.5 W | |
| 功率损失 | ||
| 功率损失，典型值 | 11.8 W | |
| 存储器 | ||
| SIMATIC 存储卡插槽数量 | 1 | |
| 需要 SIMATIC 存储卡 | 是 | |
| 工作存储器 | ||
| ● 集成（用于程序） | 175 kbyte | |
| ● 集成（用于数据） | 1 Mbyte | |
| 装载存储器 | ||
| ● 插拔式（SIMATIC 存储卡），最大值 | 32 Gbyte | |
| 缓冲 | ||
| ● 免维护 | 是 | |
| CPU-处理时间 | ||
| 对于位运算，典型值 | 60 ns | |
| 对于字运算，典型值 | 72 ns | |
| 对于定点运算，典型值 | 96 ns | |
| 对于浮点运算，典型值 | 384 ns | |
| CPU-组件 | ||
| 元素数量（总数） | 2 000; 程序块 (OB、FB、FC、DB) 和 UDT | |
| DB | ||
| ● 编号范围 | 1 ... 60 999；划分如下：用户可用编号范围：1 ... 59 999 和由 SFC 86 创建的数据块的编号范围：60 000 ... 60 999 | |
| ● 容量，最大值 | 1 Mbyte; 如果模块访问未经优化，数据库的最大容量为 64 KB | |
| FB | ||
| ● 编号范围 | 0 ... 65 535 | |
| ● 容量，最大值 | 175 kbyte | |
| FC | ||
| ● 编号范围 | 0 ... 65 535 | |
| ● 容量，最大值 | 175 kbyte | |
| OB | ||
| ● 容量，最大值 | 175 kbyte | |
| ● 可用循环 OB 数量 | 100 | |
| ● 时间报警 OB 数量 | 20 | |
| ● 延迟报警 OB 数量 | 20 | |
| ● 唤醒警告 OB 数量 | 20; 带最小组织块，3 个 500 µs 循环 | |
| ● 过程报警 OB 数量 | 50 | |
| ● DPV1 报警 OB 的数量 | 3 | |
| ● 等时模式 Ob 数量 | 1 | |
| ● 技术同步警告 OB 数量 | 2 | |
| ● 启动 OB 数量 | 100 | |
| ● 异步错误 OB 数量 | 4 | |
| ● 同步错误 OB 数量 | 2 | |
| ● 诊断报警 OB 的数量 | 1 | |
自组织系统通过在大量的组件或智能体之间进行典型的简单局部交互，从而获得例如全局系统行为。这一新兴服务（emergent service）通常表现出适应性、鲁棒性和可扩展性等属性，这使得自组织范式对于像协同自主机器人（cooperative autonomous robots）这样的技术应用程序具有至关重要的作用。可以这样说，局部交互的行为往往很简单，但通常很难对正确的交互规则集进行定义以实现所需的全局行为。在本文中，我们描述了一种全新的设计方法，它使用一种进化算法和人工神经网络对设计过程中需要大部量研究工作的部分进行自动化处理。我们实施了一场模拟机器人足球比赛，从而对所提出的方法进行测试和评估。我们还引入了一种能够与该方法相媲美的新方法，它采用Swiss System而不是完整的比赛以减少必要的模拟次数。
由多个自主移动机器人所组成的系统，这一概念之所以具有吸引力，原因如下：多个协同机器人将能够以更好的性能表现或以更低的成本完成任务。此外，相较于执行相同任务的单个强大机器人，松散耦合的分布式系统往往更具有鲁棒性，也更加灵活。移动机器人协同交互的好处可能是一项新兴的服务，即一个渐进的结果，它远不止是个体努力的总和。因此，一群机器人从而可以建立一个自组织系统。
如何提高机器人的「协同能力」？专家提出「进化」神经网络控制器
技术前沿|雷克世界|2018-03-13 09:56
