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TF3810 | TC3 Neural Network Inference Engine

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TwinCAT Machine Learning

TwinCAT Machine Learning: Skalierbar, offen und in Echtzeit

TwinCAT Machine Learning: skalierbar, offen und in Echtzeit

TwinCAT Machine Learning

TwinCAT Machine Learning: Skalierbar, offen und in Echtzeit

TwinCAT Machine Learning: skalierbar, offen und in Echtzeit

Beckhoff bietet eine in TwinCAT 3 nahtlos integrierte Lösung für Maschinelles Lernen (ML). Dabei sind die von PC-based Control gewohnten Vorteile der Systemoffenheit durch die Nutzung etablierter Standards auch für ML-Anwendungen gegeben. Zudem wird die Ausführung der Machine-Learning-Modelle in Echtzeit realisiert. Auf diese Weise erhält der Maschinenbauer die optimale Grundlage zur Steigerung der Maschinenperformance.

Die TwinCAT 3 Function TF3810 ist ein hochperformantes Ausführungsmodul (Inferenzmaschine) für trainierte neuronale Netze. Das Training der neuronalen Netze erfolgt in etablierten Frameworks wie z. B. PyTorch, TensorFlow oder MATLAB®. Die Informationen des gelernten Netzes werden als Beschreibungsdatei in die Inferenzmaschine geladen. Dabei wird das standardisierte Austauschformat Open Neural Network Exchange (ONNX) unterstützt, sodass die Welt der Automatisierung und der Data Science nahtlos ineinandergreifen.

Das Ausführungsmodul (ML Runtime) kann in TwinCAT 3 aus der PLC, aus C++ sowie über eine zyklische Task aufgerufen werden. Das neuronale Netz wird direkt auf der Maschinensteuerung im TwinCAT-Echtzeitzyklus ausgeführt.

Ein Beispiel eines neuronalen Netzes ist das Multi-Layer-Perceptron (MLP). Dieses kann zur Prädiktion von beliebigen Größen verwendet werden. Beispielapplikationen sind Restlebensdauerprädiktion, Sensorfusion, Produktqualitätsprädiktion oder automatisches Maschinenparametertuning.

Produktstatus:

Serienlieferung

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