BECKHOFF产品
成员自2020年以来
Beckhoff Automation是一家先进和开放的自动化解决方案提供商，基于成熟的技术，为客户实现高性能控制系统，比传统的PLC和运动控制系统更快，总体成本更低。Beckhoff的“新自动化技术”产品系列包括基于pc的控制，工业pc，自动化控制器，操作界面，I/O，伺服驱动器和电机。贝克霍夫在全球超过75个国家设有办事处，为客户提供全球销售和服务。贝克霍夫的销售和服务是直接处理，没有中间商参与卓越的客户服务和咨询。
产品申请:
N/A
基于已建立的标准，TwinCAT 3机器学习为ML应用提供了与基于pc的控制技术相同的系统开放性优势。此外，该TwinCAT解决方案支持实时ML，允许它同时处理要求很高的任务，如运动控制。这些能力为机器制造商和制造商提供了一个最佳基础，以提高机器性能，例如，通过预测性维护，过程自我优化和过程异常的自动检测。
有了机器学习，控制工程师不再需要遵循为特定任务设计解决方案并将这些解决方案转化为算法的传统工程路线。相反，自动化控制器可以从示范过程数据中学习所需的算法。通过这种替代方法，可以训练强大的ML模型，然后使用它来提供更出色、性能更高的解决方案。在自动化技术中，这为许多领域开辟了新的可能性，包括预测性维护和过程控制、异常检测、协作机器人(cobots)、自动化质量控制和机器优化。
要学习的模型在ML框架中进行训练，如MATLAB®或TensorFlow，然后通过开放神经网络交换格式(ONNX)导入到TwinCAT运行时，该格式是用于描述训练模型的标准化数据交换格式。为此，TwinCAT运行时包含了以下新功能:
- TwinCAT 3机器学习推理引擎用于经典的ML算法，如支持向量机(SVM)和主成分分析(PCA)
- 用于深度学习和神经网络的TwinCAT 3神经网络推理引擎，如多层感知器(MLPs)和卷积神经网络(CNNs)
直接执行模型的结果是实时的
推理，即训练的ML模型的执行，可以直接在TwinCAT TcCOM对象的实时执行。在网络较小的情况下，当TwinCAT周期时间为50µs时，系统响应时间小于100µs。模型可以通过PLC, C/ c++ TcCOM接口或周期性任务调用。
通过与控制技术的无缝集成，TwinCAT 3提供的多核支持也可用于ML应用程序。例如，这意味着不同的任务上下文可以访问特定的TwinCAT 3推理引擎，而不相互限制。TwinCAT中的所有现场总线接口和数据都是完全可访问的。这使得ML解决方案可以使用大量数据，例如用于复杂传感器数据融合(数据合并)，这也意味着与执行器的实时接口可以实现最佳控制器性能。
