西門子S7-200SMART 控制Profinet閉環步進MD-4250-PN (1)電機及專欄介紹

一、前言

本系列是我繼?《西門子S7-1200PLC 控制步進電機 MD-4240-PN》系列專欄后,新開的一篇專欄。

系列的主題圍繞 S7-200SMART + Profinet閉環步進(MD-4250-PN) + 觸摸屏的硬件,預計作四篇文章,分別為:專欄介紹、硬件介紹、PLC項目搭建、觸摸屏項目搭建。

還不了解這款Profinet閉環步進的可以翻閱我的上一個欄目,這里貼出鏈接
西門子S7-1200PLC 控制步進電機 MD-4240-PN (1) 電機開箱

西門子S7-1200 PLC控制步進電機 MD-4240-PN (2) 硬件搭建

西門子S7-1200 PLC控制步進電機 MD-4240-PN (3) 軟件組態

西門子S7-1200 PLC控制步進電機 MD-4240-PN (4) 抓包分析

西門子S7-1200 PLC控制步進電機 MD-4240-PN (5) 報文分析

西門子S7-1200 PLC控制步進電機 MD-4240-PN (6) 觸摸屏項目搭建

西門子S7-1200 PLC控制步進電機 MD-4240-PN (番外) 仿SinaPos (FB284) 塊編寫

二、產業升級與自動化技術的結合

????????在當前產業升級和智能制造的大背景下,企業面臨著提高生產效率、降低運營成本以及實現工業互聯的多重挑戰。而基于工業互聯的解決方案靠著低延時、抗干擾、高可靠,易集成、易維護的特點,正在成為提升設備性能和降低成本的關鍵技術。

????????西門子S7-200SMART PLC,作為一款高性能、高性價比的PLC,被廣泛應用在工業現場。而結合支持Profinet的一體式閉環步進(MD-4240-PN/MD-4250-PN/MD-4260-PN),不僅能夠使用Profinet協議做實時數據交互,還能顯著節省硬件成本和調試維護時間。
?

三、特點與使用場景

? ? ? ? 作為一款支持工業以太網Profinet協議的閉環一體式步進電機,MD-4250-PN能夠直接和西門子PLC組態,無需網關轉換,接上網線在S7-200SMART中組態即可使用。
????????它的高分辨、超迷你、高集成性并具有經濟性,使用的場景如下:

1、多軸控制的使用場景

????????一臺S7-200SMART最多能夠組態8臺MD-4250-PN,加上PLC本體支持的脈沖軸(ST20可組態2個脈沖軸),可搭建至少10軸的運動控制系統。

2、經濟性使用場景

? ? ? 使用S7-200SMART + Profinet 閉環步進(MD-4250-PN)??替換 S7-200SMART + Profinet伺服電機運動控制場景。 MD42系列電機搭載了21位超高分辨率編碼器,單圈分辨率高達2097152。控制分辨率最大可達51200每圈,在高精度的同時更具經濟性。


3、緊湊空間使用場景

? ? ? MD-4250-PN作為一款閉環驅控一體式步進電機,已將編碼器、控制器、電機集成于一體,相較于分體式的伺服電機、分體式的步進電機,該電機省去了控制器的布置,大大節省了空間的要求,通過連接電源與網線即可使用。



裝在滑臺模組上 即是 Profinet滑臺模組


4、高集成度使用場景

????????可搭建一全套高集成度的工業以太網控制框架
? ? ? ? ? ? ? ? (1)、中央控制器(S7-200SMART)、
? ? ? ? ? ? ? ? (2)、感知(以太網傳感器)、
? ? ? ? ? ? ? ? (3)、運動部件(Profinet閉環步進(MD-4250-PN))、
? ? ? ? ? ? ? ? (4)、視覺識別(網絡相機)、
? ? ? ? ? ? ? ? (5)、人機交互(以太網觸摸屏)。

??

往期的文章可以搜索《西門子S7-1200PLC 控制步進電機 MD-4240-PN》找到我的CSDN博客

CSDN博主:小小小小小6-CSDN博客

四、MD-4250-PN的小型化示例

? ? ? ? 以下是一套小型化的典型演示場景來演示MD-4250-PN的高集成性,它具有中央控制器(S7-200SMART)、三臺MD-4250-PN電機、以太網觸摸屏、電源、交換機。

?


????????

?


五、結尾

本文作為本專欄《西門子S7-200SMART 控制Profinet閉環步進MD-4250-PN》的第一篇文章,著重講解了在智能制造背景下,多種場景下MD-4250-PN的優勢,多軸控制的優勢,替代Profinet伺服電機的優勢,緊湊空間安裝的優勢、高度集成化的全套工業以太網控制框架的優勢。

下一篇章節我將圍繞著演示箱的硬件部分。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/77915.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/77915.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/77915.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

bedtools coverage 獲取每個位置的測序深度

1.bedtools 文檔 $ bedtools --version bedtools v2.31.1coverage Compute the coverage over defined intervals. Usage:bedtools coverage [OPTIONS] -a <FILE> \-b <FILE1, FILE2, ..., FILEN>(or):coverageBed [OPTIONS] -a <FILE> \-b <FILE1,…

反向代理和DDNS的區別是什么?

反向代理&#xff08;Reverse Proxy&#xff09;和動態域名解析&#xff08;DDNS&#xff0c;Dynamic Domain Name System&#xff09;是兩種不同的網絡技術&#xff0c;雖然它們都與外部訪問內部服務相關&#xff0c;但解決的問題和應用場景完全不同。具體區別如下&#xff1a…

縮放點積注意力

Scaled Dot-Product Attention 論文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762 注意力機制介紹 縮放點積注意力是Transformer模型的核心組件&#xff0c;用于計算序列中不同位置之間的關聯程度。其核心思想是通過查詢向量&#xff08;query&#xff09;和鍵向量&#xff08;key&am…

可吸收聚合物:醫療科技與綠色未來的交匯點

可吸收聚合物&#xff08;Biodegradable Polymers&#xff09;作為生物醫學工程的核心材料&#xff0c;正引領一場從“金屬/塑料植入物”到“智能降解材料”的范式轉移。根據QYResearch&#xff08;恒州博智&#xff09;預測&#xff0c;2031年全球可吸收聚合物市場銷售額將突破…

房地產項目績效考核管理制度與績效提升

房地產項目績效考核管理制度的核心目的是通過合理的績效考核機制&#xff0c;提升項目的整體運作效率&#xff0c;并鼓勵項目團隊成員的積極性。該制度適用于所有房地產項目部工作人員&#xff0c;涵蓋了項目經理和項目成員的考核。考核的主要內容包括項目經理和項目部成員的工…

【算法筆記】動態規劃基礎(一):dp思想、基礎線性dp

目錄 前言動態規劃的精髓什么叫“狀態”動態規劃的概念動態規劃的三要素動態規劃的框架無后效性dfs -> 記憶化搜索 -> dp暴力寫法記憶化搜索寫法記憶化搜索優化了什么&#xff1f;怎么轉化成dp&#xff1f;dp寫法 dp其實也是圖論首先先說結論&#xff1a;狀態DAG是怎樣的…

pytorch 51 GroundingDINO模型導出tensorrt并使用c++進行部署,53ms一張圖

本專欄博客第49篇文章分享了將 GroundingDINO模型導出onnx并使用c++進行部署,并嘗試將onnx模型轉換為trt模型,fp16進行推理,可以發現推理速度提升了一倍。為此對GroundingDINO的trt推理進行調研,發現 在GroundingDINO-TensorRT-and-ONNX-Inference項目中分享了模型導出onnx…

一個關于相對速度的假想的故事-6

既然已經知道了速度是不能疊加的&#xff0c;同時也知道這個疊加是怎么做到的&#xff0c;那么&#xff0c;我們實際上就知道了光速的來源&#xff0c;也就是這里的虛數單位的來源&#xff1a; 而它的來源則是&#xff0c; 但這是兩個速度的比率&#xff0c;而光速則是一個速度…

深度學習激活函數與損失函數全解析:從Sigmoid到交叉熵的數學原理與實踐應用

目錄 前言一、sigmoid 及導數求導二、tanh 三、ReLU 四、Leaky Relu五、 Prelu六、Softmax七、ELU八、極大似然估計與交叉熵損失函數8.1 極大似然估計與交叉熵損失函數算法理論8.1.1 伯努利分布8.1.2 二項分布8.1.3 極大似然估計總結 前言 書接上文 PaddlePaddle線性回歸詳解…

Python內置函數---breakpoint()

用于在代碼執行過程中動態設置斷點&#xff0c;暫停程序并進入調試模式。 1. 基本語法與功能 breakpoint(*args, kwargs) - 參數&#xff1a;接受任意數量的位置參數和關鍵字參數&#xff0c;但通常無需傳遞&#xff08;默認調用pdb.set_trace()&#xff09;。 - 功能&#x…

從零手寫 RPC-version1

一、 前置知識 1. 反射 獲取字節碼的三種方式 Class.forName("全類名") &#xff08;全類名&#xff0c;即包名類名&#xff09;類名.class對象.getClass() (任意對象都可調用&#xff0c;因為該方法來自Object類&#xff09; 獲取成員方法 Method getMethod(St…

ARINC818協議(六)

上圖中&#xff0c;紅色虛線上面為我們常用的simple mode簡單模式&#xff0c;下面和上面的結合在一起&#xff0c;就形成了extended mode擴展模式。 ARINC818協議 container header容器頭 ancillary data輔助數據 視頻流 ADVB幀映射 FHCP傳輸協議 R_CTRL:路由控制routing ctr…

PyCharm 鏈接 Podman Desktop 的 podman-machine-default Linux 虛擬環境

#工作記錄 PyCharm Community 連接到Podman Desktop 的 podman-machine-default Linux 虛擬環境詳細步驟 1. 準備工作 確保我們已在 Windows 系統中正確安裝并啟動了 Podman Desktop。 我們將通過 Podman Desktop 提供的名為 podman-machine-default 的 Fedora Linux 41 WSL…

小白自學python第一天

學習python的第一天 一、常用的值類型&#xff08;先來粗略認識一下~&#xff09; 類型說明數字&#xff08;number&#xff09;包含整型&#xff08;int&#xff09;、浮點型&#xff08;float&#xff09;、復數&#xff08;complex&#xff09;、布爾&#xff08;boolean&…

初階數據結構--排序算法(全解析!!!)

排序 1. 排序的概念 排序&#xff1a;所謂排序,就是使一串記錄&#xff0c;按照其中的某個或某些些關鍵字的大小&#xff0c;遞增或遞減的排列起來的操作。 2. 常見的排序算法 3. 實現常見的排序算法 以下排序算法均是以排升序為示例。 3.1 插入排序 基本思想&#xff1a;…

Android studio開發——room功能實現用戶之間消息的發送

文章目錄 1. Flask-SocketIO 后端代碼后端代碼 2. Android Studio Java 客戶端代碼客戶端代碼 3. 代碼說明 SocketIO基礎 1. Flask-SocketIO 后端代碼 后端代碼 from flask import Flask, request from flask_socketio import SocketIO, emit import uuidapp Flask(__name_…

4.LinkedList的模擬實現:

LinkedList的底層是一個不帶頭的雙向鏈表。 不帶頭雙向鏈表中的每一個節點有三個域&#xff1a;值域&#xff0c;上一個節點的域&#xff0c;下一個節點的域。 不帶頭雙向鏈表的實現&#xff1a; public class Mylinkdelist{//定義一個內部類&#xff08;節點&#xff09;stat…

Sentinel數據S2_SR_HARMONIZED連續云掩膜+中位數合成

在GEE中實現時&#xff0c;發現簡單的QA60是無法去云的&#xff0c;最近S2地表反射率數據集又進行了更新&#xff0c;原有的屬性集也進行了變化&#xff0c;現在的SR數據集名稱是“S2_SR_HARMONIZED”。那么&#xff1a; 要想得到研究區無云的圖像&#xff0c;可以參考執行以下…

理解計算機系統_網絡編程(1)

前言 以<深入理解計算機系統>(以下稱“本書”)內容為基礎&#xff0c;對程序的整個過程進行梳理。本書內容對整個計算機系統做了系統性導引,每部分內容都是單獨的一門課.學習深度根據自己需要來定 引入 網絡是計算機科學中非常重要的部分,筆者過去看過相關的內…

【2025】Datawhale AI春訓營-RNA結構預測(AI+創新藥)-Task2筆記

【2025】Datawhale AI春訓營-RNA結構預測&#xff08;AI創新藥&#xff09;-Task2筆記 本文對Task2提供的進階代碼進行理解。 任務描述 Task2的任務仍然是基于給定的RNA三維骨架結構&#xff0c;生成一個或多個RNA序列&#xff0c;使得這些序列能夠折疊并盡可能接近給定的目…