NeuroSystems

Заказные данные
(1)
Аксессуары
(1)

Составление и тренировка нейросетей

Решение проблем, связанных с наличием частично неизвестных структур и решений

Области применения:

Оптимизированный обмен данными
Идентификация полей признаков или процессов
Фильтрация данных
Предварительная обработка и интерпретация данных
Распознавание образов и диагностика

Область применения

Пакет программ NeuroSystems позволяет создавать нейронные сети. Распространению нейронных сетей способствует их самообучаемость и возможность эмуляции специальных процессов сбора данных. Они позволяют имитировать типовые последовательности управления процессом, а также распознавать значимые характеристики в общем объеме измерительной информации.

Нейронные системы находят применение в системах автоматизации, с неизвестными или частично известными структурой и ходом обработки информации.

На основе изучения эталонных данных нейронная система способна самостоятельно найти решение задачи: например, на основе идентификации некоторых признаков, указывающих на наличие дефекта. Кроме того, нейронные системы способны запоминать ход протекания неизвестных процессов или фиксировать семейства характеристик изменения параметров, получаемых экспериментальным способом. Основным преимуществом нейронных систем является возможность выработки решений на основе сопоставления текущих данных с эталонными значениями.

Пакет NeuroSystems может быть использован для:

Оптимизации баз данных.

Идентификации характеристик.

Фильтрация данных.

Преобразование данных и их идентификация.

Обработка одиночных или множественных сигналов, изменяющихся по закону нелинейной функции.

Распознавание образов и диагностика.

Пакет NeuroSystems может быть использован на всех уровнях автоматизации: от реализации отдельно взятого регулятора до оптимизации работы всего предприятия.

Дизайн

Пакет NeuroSystems включает в свой состав инструментальные средства конфигурирования и стандартные функциональные блоки. Инструментальные средства конфигурирования оснащены стандартным графическим интерфейсом Windows. Функциональные блоки могут работать в программах систем автоматизации SIMATIC S7-300/ S7-400/C7/WinAC, а также использоваться в SCADA системе SIMATIC WinCC. Связь между инструментальными средствами конфигурирования (на программаторе или компьютере) и системой SIMATIC S7 осуществляется по MPI интерфейсу или с использованием программного обеспечения связи Softnet S7 для PROFIBUS.

Функции

Инструментальные средства конфигурирования

Настройка параметров. Установка параметров настройки нейронной сети на основе эталонных данных и определение диапазонов изменения параметров входных и выходных сигналов. Эталонные данные считываются из ASCII файлов.

Использование функций тестирования и наладки в интерактивных и автономных режимах работы.

Автономный анализ без использования реальной системы автоматизации. Для имитации работы нейронной сети NeuroSystems содержит генератор кривых, с помощью которого можно имитировать изменение входных сигналов.

Трехмерное отображение характеристик нейронной сети. Характеристика изменения выходного сигнала в функции изменения двух входных сигналов представляется в виде трехмерной поверхности.

Вывод кривых на плоттер и архивация данных на жестком диске. На графопостроитель могут выводиться графики изменения четырех выбираемых входных или выходных сигналов. Такие характеристики удобны для анализа качества процесса управления и поиска неисправностей. Полученные данные могут сохраняться в архиве. В дальнейшем эти данные могут быть обработаны (например, средствами Excel) и отредактированы.

Neurofuzzy системы. Через интерфейс FuzzyControl++ инструментальные средства конфигурирования позволяют осуществлять связь между Fuzzy системами и нейронными сетями. Благодаря этому Fuzzy системы могут быть оптимизированы на основе текущих значений параметров. Кроме того, в неструктурированной обработке могут выделяться причинные связи, оформляемые в виде правил.

Удобная онлайновая помощь.

Стандартные функциональные блоки

Функциональные блоки содержат все алгоритмы и процедуры, необходимые для работы систем нечеткой логики: проверки уровней входных сигналов, выбора и проверки выполнения правил нечеткой логики, формирования значений выходных сигналов.

Для каждого диапазона, определяемого на этапе параметрирования Fuzzy системы, может выполняться соответствующее масштабирование входных и выходных параметров.

Пакет включает в свой состав два функциональных блока для систем автоматизации SIMATIC S7/C7/WinAC, а также SmartObject для SIMATIC WinCC. Стандартные функциональные блоки для систем автоматизации аналогичны по своему назначению, но позволяют работать с блоками данных различных объемов и выполнять проверку различного количества правил.

FB/FC	Назначение
NEURO_4K (FB100)	FB 100 способен работать с блоком данных объем до 4 Кбайт и обслуживать нейронную сеть с 4 входами и 4 выходами. Он может быть использован в программах систем автоматизации SIMATIC S7-300/-400/C7/WinAC.
NEURO_20K (FB101)	FB 101 способен работать с блоком данных объем до 20 Кбайт и обслуживать нейронную сеть со 100 входами и 10 выходами. Блок может быть использован в программах систем автоматизации SIMATIC S7-400 и SIMATIC WinAC со слот-контроллерами.
NEURO_WinCC	Этот блок встраивается в WinCC как SmartObject. Он может редактироваться графическим редактором подобно стандартным объектам WinCC.

Технические данные

Инструментальные средства конфигурирования	Требования
Процессор	Компьютер или программатор с микропроцессором 80486 или более мощным
Запоминающее устройство	16 Мбайт RAM
Жесткий диск, не менее	5 Мбайт свободного пространства
Операционная система	Windows 95 или Windows NT 4.0

Функциональные блоки	NEURO_4K (FB 100)	NEURO_20K (FB 101)	NEURO_WinCC
Целевые системы	SIMATIC S7-300 (от CPU 314 и выше), SIMATIC S7-400	SIMATIC S7-400	SIMATIC WinCC
Связь PC/PG - S7	MPI интерфейс, Softnet, S7 для PROFIBUS	MPI интерфейс, Softnet, S7 для PROFIBUS	Не нужен
Время выполнения	Определяется количеством входов, выходов и нейронов: 6.5 … 270 мс (S7-300) 3.3 … 140 мс (S7-400)	Определяется количеством входов, выходов и нейронов: 3.3 … 260 мс (S7-400)	Не измеряется
Требования к памяти
FB	2246 байт	2210 байт	Не измеряется
DB	4278 байт	20612 байт
Максимальное количество входов	4	100	100
Максимальное количество выходов	4	10	10
Тип сети	MLP, RBF, Neurofuzzy	MLP, RBF, Neurofuzzy	MLP, RBF, Neurofuzzy