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销售西门子PCU20/50/50.3/70数控伺服主机

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参考价 面议
具体成交价以合同协议为准
  • 型号 PCU20/50/50.3
  • 品牌
  • 厂商性质 代理商
  • 所在地 上海市

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更新时间:2018-06-25 14:30:48浏览次数:349

联系我们时请说明是化工机械设备网上看到的信息,谢谢!

产品简介

销售西门子PCU20/50/50.3/70数控伺服主机
高性能型 SINUMERIK PCU 20 不需要硬盘,并已内置有 MPI/PROFIBUS DP 通讯功能。以太网接口和软驱作为选件提供。SINUMERIK PCU 20 标准安装有 HMI-Embedded 用户界面(简体中文/英语/法语/德语/意大利语/西班牙语)其它语言的 HMI-Embedded 用户界面可单独订货(请参见“数控系统

详细介绍

销售西门子PCU20/50/50.3/70数控伺服主机
高性能型 SINUMERIK PCU 20 不需要硬盘,并已内置有 MPI/PROFIBUS DP 通讯功能。以太网接口和软驱作为选件提供。SINUMERIK PCU 20 标准安装有 HMI-Embedded 用户界面(简体中文/英语/法语/德语/意大利语/西班牙语)其它语言的 HMI-Embedded 用户界面可单独订货(请参见“数控系统

   :余鑫(工程师)                        
 
        : 同步
                                               
         :  

西门子数控伺服系统802C、802S、802D SL、810D、820D SL、840C、840D、840D SL、840Di SL、S120数控系统、西门子6FC5357/6SN1118/6SN1124/6SN1123/6SN1145/6SN1146数控伺服备件,PCU20,PCU50,PCU50.3,PCU70数控伺服控制器,CCU1,CCU2,CCU3,CCU3.4伺服数控主板,伺服控制模块,伺服驱动模块,伺服电源模块,伺服功率模块,1FK/1FT伺服电动机

SINUMERIK 840D的突出之处在于其不断扩展的特性。

SINUMERIK 840D强大的网络功能,使其突现现代化管理成为可能。

例如,NC现在包括神经网络,其自学习、自优化系统使系统的调整时间大为缩短。精调也可按机床用户的要求简单自动地进行。

另外在SINUMERIK 840D和SIMODRIVE 611的基础上,只需少的硬件和软件投资,即可生成易于使用的仿形数字化系统。

大限度集成是我们的一贯作风,SINUMERIK 840D集成在与SIMODRIVE 611控制模块相同的50mm宽框架中,将SINUMERIK 840D,SIMODRIVE 611D,加上*的SIMATIC S7系统,即为机床的自动化提供了*的解决方案:全数字化的系统、革新的系统结构、更高的控制品质、更高的系统分辨率以及更短的采样时间,确保了*的工件质量。

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CPU 810D CCU3 6FC5410-0AY03-0AA1

产品信息细节

销售西门子PCU20/50/50.3/70数控伺服主机

SINUMERIK 810DE CCU3 MODULE WITH SYSTEM SW (EXPORT) 256 KBYTE NC MEMORY (MAX.CONFIGURATION 2.5 MBYTE) PLC: 96 KB (MAX. 288 KB) PREPARED FOR PROFIBUS DP

西门子NCU573.5/573.4/573.3/573.2/572.5/572.4/572.3/572.2/571.5/561.5/571.4/571.3/571.2

价格合理

全新 SINUMERIK powerline功能更加强大

Sinumerik powerline继承了西门子公司在机床开发中的创新精神。

Sinumerik 810D/840D控制器能和软件的优化实现了明显缩短的处理周期。实时连接更多的CNC是实现很多机床轴的理想解决方案之一。由于提供了模块化的操作部件,该功能可以满足很多特别需要。  Sinumerik powerline同时还具有一个新的操作面板。标准的显示器为:10英寸、12英寸、以及15英寸。  Sinumerik操作部件PUCs和Ops的简单维护特性使得用户拥有了更多选择。 以太网——板上接口可以轻松地连接网络。    Sinumerik 840D powerline不仅提高了NC性能,而且还生成了新的、功能强大的集成PLC-CPU。  Sinumerik 840D powerline在很多轴上具的性能,适用于广泛的应用领域。

SINUMERIK 840D powerline 具有模块化、开放性的结构,用于统一操作、编程和可视化,可实现一种适用于所有技术功能的创新系统平台。

与通过 SIMATIC S7-300 自动化系统补充的 SIMODRIVE 611 数字转换系统组合时,SINUMERIK 840D powerline 形成了一个完整的数字系统,特别适用于复杂的加工任务,并且具有高动态响应和高精度的特点。

使用 SINUMERIK 840D powerline 时,可提供经过认证的集成安全功能 SINUMERIK Safety Integrated。因此,在简单、经济和实践基础上,可以极其高效地保护人员和机器。

用于数字任务的数控系统

性能和灵活性高,尤其适用于复杂的多轴系统

统一的开放性,从操作到 NC 的核心。

集成可靠的人与机器安全保护功能:SINUMERIK 集成安全

已经验证的操作和编程软件,例如 ShopMill 或 ShopTurn 和运动控制信息系统产品(MCIS 产品)

SINUMERIK 840D powerline 适用于车削、铣削、磨削、激光加工、复杂零件的分段冲裁、冲切等工艺,用于工具和模具制造、用于作为压力控制、用于高速切削应用、用于木材和玻璃加工、以及用于传送线和回转分度机,以及大批量生产和车间施工。

 

在开发这个预测系统的过程中,Grothmann利用了遍布伦敦市中心城区约150座监测站所收集的天气和排放数据。Grothmann说:“这些数据可以让我们训练系统。我们收集了诸如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物等气体的排放测量数据,并将这些排放数据的变化情况与同一时期的天气数据相关联,包括诸如湿度、太阳辐射、云层覆盖和温度等因素。”工作日、周末、假期、展会和体育赛事等经常性活动也被编入模型中,因为这些因素也以其不同方式影响着交通和排放。

基于由此产生的所有数据,以及季节性天气数据和即时天气预报,神经网络必须学会如何预测空气污染程度。开始时,它并不知道任何特定变量会造成什么影响,因此,它做出的预测与实际测得的排放水平大相径庭。然而,在数百次重复的训练过程中,这个程序稳步缩小了其预测与实际测得的城市大气污染程度之间的差距。而这主要是通过改变各个参数的权重来实现的。

Grothmann表示:“现在,我们的系统能够每小时预报伦敦市内150个地点未来三天的空气污染程度,且误差率不超过10%。根据我们的预测结果,还可以推断出导致空气污染的主要原因。”

 

西门子空气污染预测软件使用了遍布伦敦中心城区约150座监测站提供的数据。

 

这个系统能够每小时预报伦敦市内150个地点未来三天的空气污染程度,且误差率不超过10%。

该软件能测量伦敦空气中的污染物相对比值,如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物。

有的放矢地制定预防措施

当然,任何预测本身并不能减轻城市的空气污染。但预测软件提供了必要的数据,有助于有的放矢地实施应对举措。Grothmann指出:“举个例子,如果我们的系统预测出未来两天受交通影响,伦敦的某些区域将出现高于平均水平的空气污染,那么,伦敦市可以通过临时提高拥堵费,在受影响严重的区域实行货车分时段限行,或鼓励人们乘坐公交出行等举措做出响应。”

除了交通、工业或能源领域的这些举措之外,西门子的预测软件还可为那些希望避开严重污染地点和时段的居民提供扩展服务。例如,他们可以使用在线服务,根据未来几天的污染预报,找出适于慢跑的地点和时间——不只是在伦敦,在任何安装了足够多的传感器的城市都可以。Grothmann说:“理论上讲,我们的系统可以扩展至所有城市,但前提条件是,这些城市能对其空气成分进行测量。”

不论是作为大限度减轻污染的辅助工具,还是为注重健康的居民提供的服务,西门子所开发的预测软件都为城市提供了一个迈向高效、智能、可持续发展未来的跳板。在未来,城市不仅能为其居民提供发展、就业和致富的机会,而且能提供洁净、清新的空气

空气污染的后果令人不寒而栗。据WHO发布的数据,每年有大约700万人死于空气污染。也就是说,八分之一的死亡缘于被污染的空气。

但WHO也指出了乐观的一面。它指出,城市有能力通过地方性的措施*地改善其空气质量,不论是利用现代、高效的智能基础设施解决方案,还是通过临时的简单举措,如交通管制和鼓励步行和骑车等措施。理想情况下,可以直接在污染严重的地方实施这些举措。然而,这要求相关人员了解具体地点的污染程度,以及它是如何随时间而变化的。

精准预测空气污染

来自西门子*研究院的Ralph Grothmann博士接受了这一挑战。Grothmann开发了基于神经网络的空气污染预测模型。该模型能够提前数日精确预测大城市的空气污染程度。Grothmann表示:“神经网络是能像人脑那样运行的计算机模型。通过训练,它们能学会辨识各种关联并做出预测。”他开发的模型是种深层神经网络,比之前的网络拥有更多层人工神经元。每层人工神经元都用于不同的数据抽象层。多层网络相互连接可让做出的预测结果比之前的神经网络更具体详细。这听起来有点像科幻小说,但多年来,神经网络在西门子已经是一项成熟的技术,并已在诸多领域得到应用。譬如,神经网络已被用于预测经济活动水平、原材料价格,甚至可再生能源预期发电量等。

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