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使用神經網絡，學習系統可以預測輪機的運行標準及其排放量（如需了解更多信息，請參閱第54頁）。

駕馭復雜數據。學習軟件的另一個主要應用領域是燃氣輪機——在這方面，學習軟件的基礎主要是神經網絡。這種系統能在數秒之間作出關于排放量和輪機運轉情況的預測。輪機受無數因素之間復雜關系的影響，研究人員一般只能通過統計手段去評估，因為很多值都只能粗略地估算出來。傳統的數學公式需要精確的數字，因此在這種研究中不是很實用。但想要使輪機達到長的使用壽命，實現的運轉狀態，同時將其排放量降到低，就必須精確地估算并預測數千種設置的影響。

為此，位于慕尼黑的西門子智能系統與控制技術領域（GTF）部門的Volkmar Sterzing及其CT團隊開發了一種可以實現以上功能的新方法。使用所謂的遞歸神經網絡，研究人員可以描繪燃氣輪機的整個運轉過程，并準確預測其產出。Sterzing解釋說：“過去，我們只能了解到這些過程在某一時刻的狀態。而現在，使用這個新方法，我們可以掌握在這個特定時刻之前及之后的運行情況。”Sterzing表示，利用這種方法，研究人員不僅可以查明過去發生了什么，還可以預見未來會發生什么。這種動態的描繪可以確認其中的變化，充分利用有利的變化，同時弱化可能產生負面影響的變化，并相應地調整維保計劃。

未來，個人能源代理將使用裝有學習軟件的專業電表箱（左圖）來操作顧客和電力公司之間的電力交易。

CT研究人員已經將他們從燃氣輪機中學到的知識應用在相關領域內，例如優化風電機組及整個風電場。作為熱心航海比賽船員的一份子，Sterzing知道在比賽中每時每刻都需要關注波浪、風速和對手的船只，這樣才能決定駕馭船只的方式。否則，如果無法預測未來的變化，就不能規劃合適的路線。在這種辦法的啟發下，他為風電機組發明了一種軟件系統，這種系統的基礎是能夠測量大約十種因素的傳感器，包括風速、亂流度、溫度和氣壓。算法將這些數據和風電場發電量聯系起來，這樣軟件就能夠從數以千計的關系中學習并學會如何在新情況下應用已有的知識。

西門子研究人員現在正在測試該系統。

隨著對不同情況的學習，系統越來越擅長獨立預測，知道哪種情況下，旋轉葉片的入射角或發電機速度快慢的改變，使得風電機組能夠從風中獲得大的產出。這種方法可以將風電機組的產出提高0.5個百分點。聽起來似乎不多，

兩線制電流和四線制電流都只有兩根信號線，它們之間的主要區別在于：兩線制電流的兩根信號線既要給傳感器或者變送器供電，又要提供電流信號；而四線制電流的兩根信號線只提供電流信號。因此，通常提供兩線制電流信號的傳感器或者變送器是無源的；而提供四線制電流信號的傳感器或者變送器是有源的，因此，當PLC的模板輸入通道設定為連接四線制傳感器時，PLC只從模板通道的端子上采集模擬信號，而當PLC的模板輸入通道設定為連接二線制傳感器時，PLC的模擬輸入模板的通道上還要向外輸出一個直流24V的電源，以驅動兩線制傳感器工作。 
   
 傳感器型號：1、兩線制（本身需要供給24vDC電源的，輸出信號為4-20MA，電流）即+接24vdc,負輸出4-20mA電流。 
 2、四線制（有自己的供電電源，一般是220vac ，信號線輸出+為4-20ma正，-為4-20ma負。 
 PLC： 
 （以2正、3負為例）1、兩線制時正極2輸出24VDC電壓，3接收電流），所以遇到兩線制傳感器時，一種接法是2接傳感器正，3接傳感器負；跳線為兩線制電流信號。二種接法是2懸空，3接傳感器的負，同時傳感器正要接柜內24vdc；跳線為兩線制電流信號。 
 （以2正、3負為例）2、四線制時正極2是接收電流，3是負極。(四線制好處是傳感器負極信號與柜內M為不同電平時不會影響精度很大，因為是傳感器本身電流的回路)遇到四線制傳感器時，一種方法是2接傳感器正，3接傳感器負，plc跳線為4線制電流。 
 （以2正、3負為例）3、四線制傳感器與plc兩線制跳線接法：信號線負與柜內M線相連。將傳感器正與plc的3相連，2懸空，跳線為兩線制電流。 
 （以2正、3負為例）4、電壓信號：2接傳感器正，3接傳感器負，plc跳線為電壓信號。

《在接線正確的情況下，如何避免模擬量輸入模塊 6ES7 331-1KF0.-0AB0 超過共模電壓 (Ucm) 以及如何避免隨后出現的測量值上溢或下溢？》