西门子CPU模块6ES7677-2AA41-0FM0
西门子CPU模块6ES7677-2AA41-0FM0
产品价格:¥20000(人民币)
  • 规格:6ES7677-2AA41-0FM0
  • 发货地:广州
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    商品详情

      6ES7677-2AA41-0FM0

      CPU 1515SP PC + HMI 2048PT 4GB

      • 产品信息细节
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      • 技术数据
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      • CAx数据

      技术数据

      SIMATIC ET 200SP Open 控制器,CPU 1515SP PC. +HMI 2048PT,4 GB RAM, 30 GB CFAST 带有 预装 WES 7 P 64 Bit, 带 S7-1500 软件控制器 预装 CPU 1505SP, 带 WinCC Runtime Advanced 预装 V14 带 2048 功率标签许可证, 接口: 1个 CFAST 插槽,1个 SD/MMC 插槽, 1个接口,用于 ET 200SP 总线 适配器 PROFINET, 1个 10/100/1000 MBit/s 以太网 , 3个 USB, 1个 DVI-I 图像卡接口, 文档在 DVD 上, 恢复盘 DVD
      一般信息
      产品类型标志 CPU 1515SP PC
      硬件功能状态 FS05
      固件版本 V2.1
      附带程序包的
      ● STEP 7 TIA 端口,可组态 / 已集成,自版本 14 版 SP1
      安装的软件
      ● 可视化 WinCC Runtime Advanced V14 SP1
      ● 控制 S7-1500 软件控制器 CPU 1505SP V2.1
      配置控制
      通过数据组
      操作元件
      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
      允许范围,上限 (DC) 28.8 V
      反极性保护
      电源和电压断路跨接
      ● 停电/断电跨接时间 5 ms
      输入电流
      耗用电流(额定值) 1.5 A; 处理器满负载,包括 ET 200SP 模块并使用 USB
      耗用电流(空载),典型值 0.6 A
      接通电流,最大值 4.7 A; 额定值
      功率
      消耗的有效功率,最大值 36 W; 包括 ET 200SP 模块并使用 USB
      背板总线上的馈电功率 8.75 W
      功率损失
      功率损失,典型值 15 W; 无 ET 200SP 模块,未使用 USB
      中央处理器
      处理器类型 双核 1 GHz,AMD G 系列 APU T40E
      存储器
      存储器类型 DDR3-SDRAM
      主存储器 4 GB RAM
      CFast 存储卡 是; 30 GB 闪存
      需要 SIMATIC 存储卡
      闪存盘 30 GB
      工作存储器
      ● 集成(用于程序) 1 Mbyte
      ● 集成(用于数据) 5 Mbyte
      ● 集成(用于 CPU Runtime 的 CPU 功能库) 10 Mbyte
      装载存储器
      ● 内置(在 PC 的大容量存储器中) 320 Mbyte
      缓冲
      ● 带不间断电源 是; 所有被声明为剩余的存储区域
      ● 带非易失性存储器
      CPU-处理时间
      对于位运算,典型值 10 ns
      对于字运算,典型值 12 ns
      对于定点运算,典型值 16 ns
      对于浮点运算,典型值 64 ns
      电话(微信) 16620428850  徐明

         QQ        1535756443

      公司名称:广州鸿懿电气设备有限公司

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      世界上最灵活机器人问世,5年内将超越人类

      技术前沿|DeepTech深科技|2018-03-28 19:30

      这款机器人也许看起来其貌不扬,但是根据新的测试方法,它是目前最灵巧的机器,拥有多项技能,比如对你的垃圾抽屉进行分类整理,速度和技巧惊人。

      这种灵巧性的关键不在于它的机械抓手,而在于它的大脑。该机器人基于名为Dex-Net的软件拾取物体,即使物体非常奇怪,其确定效率也非常高,令人难以置信。

      世界上最灵活机器人问世,5年内将超越人类

      这台新机器人由加州大学伯克利分校教授Ken Goldberg和他的一名研究生Jeff Mahler建造。 Goldberg专注于人工智能,他在由麻省理工科技评论组织的旧金山EmTech Digital展览会上展示了机器人的最新版本。

      Goldberg的机器人比以前开发的任何东西都更接近于人类的熟练程度。而具备高灵活性的工业机器人可以在仓库、工厂、医院、家庭场景中找到用武之地。

      Dex-Net特别聪明的一点是它学习抓取的能力。该软件尝试在虚拟环境中拾取物品,通过反复试错来训练深度神经网络。即使在模拟中,这也是一项艰巨的任务。但更重要的是,Dex-Net可以将它从之前看到的一个物品推广到新的物品。如果不确定应该如何抓住一个物品,机器人甚至会推动这件物品以更好地观察它。




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