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Dipl.-Ing. Johannes Hofer
Letzte Bearbeitung: 19.09.2024
Ki2Plc mit Simatic S7-1500
Dieses Video ohne Vertonung, zeigt eine Beispielanwendung von Ki2Plc mit dem Visual-Studio, dem TIA-Portal und mit PLCsim. Zur Verbindung von PlcSim verwende ich das Tool Nettoplcsim-S7o-v-1-2-5-0.
Hier wird eine Timerfunktion trainiert und in die SPS geladen. Dort befindet sich das Plugin zur Ausführung der geladenen, künstlichen Neuronen (KN) mit ihren Knoten. So kann jedes geladene KN in der SPS gestartet werden, ohne dazu eine Programmerweiterung zu installieren. Das bedeutet, es werden keine Timer, Counter oder weitere logische Funktionen aus der IEC 61131 für die logischen Verknüpfungen verwendet!
Trainierte KN kommen so ohne Programmierkenntnisse zur SPS zum Einsatz und können als KI-Version in einer Datenbank hinterlegt werden. So entsteht mit der Zeit eine eigene KI-Bibliothek 😉
Sigmoid und dessen Bedeutung
Der Sigmoid wird zu jedem Knoten in der Soma gebildet und abschließend daraus ein Sigmoid zum KN berechnet. Dieses Video zeigt die Bedeutung des Sigmoid am Beispiel eines Zylinders, welcher durch ein Ventil mit Federrückstellung gesteuert wird.
Ein hoher Sigmoid bedeutet hohe Sicherheit
Das Ziel ist es, so viele Möglichkeiten im KN zu trainieren. Insgesamt können 16 Knoten in einem KN trainiert werden. Am Schluß des Videos wird die Vernetzung der Knoten in der Soma gezeigt. Auf diese Weise sind die Zusammenhänge der Knoten im KN übersichtlich erkennbar und zudem kann ein quasi Debug durchgeführt werden. 😏
Speicherverhalten eines Perceptrons
Das Nervenzellen sich etwas merken können, soll auch im KN nachgeahmt werden. Damit sind digitale Speicher möglich, welche sich natürlich auch wieder löschen lassen. Ist einmal ein Knoten als Speicher gekennzeichnet, so kann dessen Perceptron nicht mehr für normale, digitale Funktionen genutzt werden. Ein Speichersignal wird gelöscht, indem man das gleiche Perceptron ohne Speichermerkmal trainiert. Das wird im Video genügend gezeigt, sodass die Speicherpunkte im Axon des KN verstanden werden sollten. 🙃
Verbindung Perceptron mit Perceptron
Besonders interessant, aber auch komplizierter sind die Verbinden von KN mit anderen KN. Das heisst, daß wir nicht mit digitalen Eingängen arbeiten um Knoten zu trainieren, sondern mit dem Perceptron eines anderen KN selbst.
Wir verbinden die Perceptrons eines KN mit den Eingängen eines anderen KN.
Also Dentriten am Soma werden mit den Dentriten am Axon verbunden. KN geben also die Information aus den Knoten weiter an andere KN. Das wäre sozusagen der Merker, welcher in der traditionalen SPS zur Anwendung kommt. In der SPS werden allerdings keine Merker gesetzt, wenn so ein KN in die SPS geladen wird.
Einfach das Video ansehen und versuchen zu verstehen, was da so gemacht wird. Sicherlich wird das beim ersten Anschauen noch nicht so richtig verstanden. Hier kann man in Ruhe, ohne Werbung das Video beliebig oft betrachten 😁
Zählerverhalten eines Perceptrons
Counter sind eigentlich keine Option für die KN. Dafür könnte man die SPS-üblichen Methoden verwenden, denn glücklicherweise kann das traditionelle Programmieren jederzeit in der SPS weiterhin, zusätzlich genutzt werden. Der Vollständigkeits halber ist das aber im KN zusätzlich umgesetzt worden. Also, was solls. Die Zählerfunktion ist als Abwärtszähler programmiert. Man setzt einen Startwert und dieser wird dann je nach Training mit einem digitalen Eingang oder einem anderen Perceptron eines anderen KN als Zählimpuls verwendet. Ist der eingestellte Zählwert auf Null angekommen, dann wird solange gefeuert, bis der letzte Zählimpuls wieder verschwindet. Also wieder False wird. Das ist eigentlich schon allers. Im Video wird das Training nicht gezeigt, sondern an jedem Knoten untersucht, was dort mal trainiert wurde. Auch das ist wichtig für eine spätere Analyse, damit so ein abgeschlossenes Training nachvollzogen werden kann.
Analog-Neuron
Das analoge Neuron ist sicherlich die meist gefragte Anwendung, da hier nicht nur die 4 digitale Perzeptrons ins Spiel kommen, sondern zudem das Training des analogen Wertes. In den meisten Fällen wird es einen doppelten Sigmoid geben, zwischen diesen entsprechend trainiert werden muss.
Im Video ist das Training der Perceptrons nicht gezeigt, da die Anwendung ohnehin nicht so einfach darzustellen ist. Man kann sich aber gut vorstellen, dass jedes Perceptron einfach durch das Anklicken bei einem bestimmten Analogwert zugeordnet wird.
Auch hier ist zu bemerken, dass keine speziellen Funktionen verwendet werden. Also z. B. Zweipunktregler oder PID. In der SPS wird immer das übliche Plugin verwendet.
Der Vorteil ist, dass sich die SW in der SPS nicht ändern, egal welches KN geladen wird.