基于OPC技术和SCADA平台的能源管理系统

能源成本占企业生产成本的比重越来越大,因此,能源计量越发显得重要,针对工厂里控制系统比较繁杂,运用OPC技术开发用于工厂能耗数据的采集,运用SCADA平台对数据进行分析处理,制作报表及趋势。SCADA具有集群式服务器,能够保证系统的安全性和及时性, SCADA的B/S结构也能满足各级管理人员的需求,方便对生产监控。结果表明,基于能够满足对能源的管理和分散数据的采集、分析处理、报表等任务对实时性和准确性的要求,该系统可广泛应用于工业自动化以满足日常管理的需要。     

对霍尼韦尔集散控制系统TPS的数据采集方式研究和探讨

针对霍尼韦尔集散控制系统TPS不开放导致的数据采集比较困难的问题,通过对该系统结构的分析和研究,给出了三种数据采集的方法 ,解决了数采问题的同时分析了每一种方法的优势和略势,用户可以根据自身的实际需求和系统配置情况进行选择数据采集方式,使问题达到了很好的解决。     

基于Modbus协议的TPS系统数据采集

霍尼韦尔TPS系统是个相对封闭、对外开放性差的系统,在生产的实际中,经常遇到需要从该系统中读取部分数据用于上层生产管理网络而比较困难的问题。本文阐述了研究利用MODBUS协议方式进行数据采集具体实施方法。该方式资金量投入小,能够取得良好的应用效果,具有一定的推广和借鉴价值。     

分布式深度学习训练网络综述

近年来深度学习在图像、语音、自然语言处理等诸多领域得到广泛应用,但随着人们对深度学习的训练速度和数据处理能力的需求不断提升,传统的基于单机的训练过程愈发难以满足要求,分布式的深度学习训练方法成为持续提升算力的有效途径．其中训练过程中节点间网络的通信性能至关重要,直接影响训练性能.分析了分布式深度学习中的性能瓶颈,在此基础上对目前常用的网络性能优化方案进行综述,详细阐述了目前最新的超大规模分布式训练的体系结构、优化方法、训练环境和最有效的优化方法,最后对分布式训练仍然存在的困难进行了总结,对其未来研究方向进行了展望.