При автоматизации технологических процессов, особенно при их оптимизации, наряду с традиционными методами все больше используются нестандартные процедуры и подходы. В таких случаях часто используются нейронные сети, которые доказали свою пригодность во многих приложениях. С их использованием возможно достижение существенных результатов там, где традиционные методы бессильны.
В противоположность классическим системам с мощной централизованной обработкой данных, нейронная сеть состоит из большого числа оединенных между собой простых процессорных устройств, так называемых неронов. Архитектура похожа на структуру биологической нервной системы.
Нейронные сети гибки, проявляют способность к самообучению и могут самоорганизовываться. Их параллельная структура обеспечивает дополнительно высокую скорость обработки.
Системы, способные к самообучению, могут быть построены путем объединения нейронных сетей с системами с нечеткой логикой (fuzzy logic). Такое объединение открывает новые возможности в области автоматизации, усиливая индивидуальные свойства обеих систем.
Конфигурационное средство нейронных систем NeuroSystems фирмы Сименс позволяет строить искусственные нейронные сети для систем нелинейного управления со сложными математическими процедурами, которые не могут быть реализованы традиционными средствами и методами или требуют для их реализации чрезмерных усилий.
NeuroSystems может использоваться для разработки и обучения нейронных сетей для сложных задач управления, виртуальных датчиков, процедур предсказывания, идентификации, классификации и т.п. просто и эффективно даже без специальных знаний. Это приводит к созданию блоков для SIMATIC PCS 7, которые могут интегрироваться в структуру автоматизации на уровне CFC диаграмм.
Замечание:
NeuroSystems может использоваться с SIMATIC PCS 7 V7.
