西门子模块代理商-佛山地区
软起动与传统减压起动方式的不同之处在哪里？
笼型电机传统的减压起动方式有Y-q起动、自耦减压起动、电抗器起动等。这些起动方式都属于有级减压起动，存在明显缺点，即起动过程中出现二次冲击电流。软起动与传统减压起动方式的不同之处是：
（1）无冲击电流。软起动器在起动电机时，通过逐渐增大晶闸管导通角，使电机起动电流从零线性上升至设定值。
（2）恒流起动。软起动器可以引入电流闭环控制，使电机在起动过程中保持恒流，确保电机平稳起动。
（3）根据负载情况及电网继电保护特性选择，可自由地无级调整至的起动电流。
商品编号
6AV2124-2DC01-0AX0
SIMATIC HMI KTP400 精智版
一般信息 | ||
产品类型标志 | KTP400 Comfort | |
显示 | ||
显示屏规格 | TFT | |
屏幕对角线 | 4.3 in | |
屏幕宽度 | 95 mm | |
屏幕高度 | 53.8 mm | |
颜色数量 | 16 777 216 | |
分辨率（像素） | ||
| 480 pixel | |
| 272 pixel | |
背光灯 | ||
| 80 000 h | |
| 是的; 0-100 % | |
操作元件 | ||
键盘字体 | ||
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| 4 | |
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| 是的 | |
| 不 | |
| 是的; 屏幕键盘 | |
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触摸屏 | ||
| 是的; 模拟式电阻 | |
过程操作扩展 | ||
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| 32 | |
安装方式/安装 | ||
安装位置 | 垂直 | |
壁板安装/直接安装 | 不 | |
可以垂直安装（纵向格式） | 是的 | |
可以横向安装（横向格式） | ||
无外部通风时的大允许倾斜角度 | 35° | |
近十年来，西门子累计投资超百亿美元，通过持续的产品研发以及对全球各领域头部企业的收购，形成了从自动驾驶芯片和原型控制器设计、自动驾驶系统开发、车辆性能设计、电子电器架构设计和软件工程、测试与验证方案、城市智慧交通层面的设备和设计技术，提供了为完整和的自动驾驶开发测试验证的数字化解决方案。
黄汉知先生是西门子数字化工业软件自动驾驶产品线大中华区的总监
，
他在ADAS和自动驾驶系统的数字化仿真开发和测试、碰撞安全性能的仿真开发和测试等领域具有丰富的工程和市场经验。
黄汉知有近20年从业经验，曾在Delphi、Continental从事汽车驾驶辅助系统和主动安全系统的产品开发和应用；随后带领TASSInternational中国分公司从事驾驶辅助、自动驾驶系统、汽车碰撞安全性能的仿真开发和测试业务；随着TASSInternational并入西门子数字化工业软件，他继续向业界合作伙伴提供的技术和方案。他还拥有多项智能驾驶相关专利。
佐思汽研对黄汉知先生进行了专访。
Q1
PreScan被西门子收购后，主要实现了和哪些西门子仿真工具的打通？PreScan主要增强了哪些功能？
黄汉知
：我先简单介绍一下PreScan的历史。PreScan是自动驾驶系统仿真的工具，早是由荷兰公司TASSInternational开发和商业化。在中国，PreScan商业化早从2011年开始，距今已经有10年的历史。2017年TASSInternational被西门子收购。
PreScan作为全球为成熟、商业化早、技术为的自动驾驶数字孪生工具，PreScan和西门子仿真工具的打通有以下几个方面：
，2017年西门子也实现了对Mentor的收购，Mentor既是EDA领域的全球巨头，也是软件生命周期管理ALM的数字化工具的者，是我们企业在面临软件定义汽车浪潮时，一个重要的数字化工具。
PreScan跟ALM软件生命周期管理工具的打通，直接把系统功能需求和软件需求，通过需求管理工具导出测试的用例，在PreScan仿真测试环境当中进行执行，PreScan测试优化改进的结果，也可以直接对应到软件的版本管理。
第二
，车辆动力学的工具，西门子有AMESim系统仿真工具，也是全球为精细的底盘动力学工具，和PreScan实现了打通。
第三
，自动驾驶需要海量的测试工况，西门子也有基于AI的场景创建、搜索、优化工具HEEDS，也和PreScan实现了打通。
第四
，西门子有自动驾驶道路数据采集方案—SCAPTOR，可以进行道路数据采集，关键场景提取，模型化，然后导入到PreScan中，实现测试场景库的丰富。
第五
，西门子的企业级平台和数据管理工具Teamcenter，在业界是数一数二的企业级数据管理工具，不管刚才说的海量测试用例，还是需求管理，还是软件版本优化，都可以和西门子Teamcenter数据管理平台实现打通。
第六
，我们还提供咨询和配套服务。西门子有自动驾驶的封闭测试场，符合标准认证的试验场。服务车企方面，我们协助自动驾驶数字化研发流程的建立。
PreScan增强了哪些功能？这里主要涉及五点：
① 显著改善了场景视觉效果渲染；
② 提升了软件运行实时性，和全球主要实时硬件平台的兼容性；
③ 环境感知、传感器的物理模型，一直是PreScan在自动驾驶领域的优势；
④ 自动驾驶海量场景的自动创建、搜索和筛选；
⑤ PreScan的云部署，支持云计算。
Q2
PreScan合并到西门子工具链，对于争取客户订单带来哪些帮助？
：自动驾驶系统和传统汽车电子系统大的不同，就是它的产品生命周期不是随着汽车SOP就结束。随着OTA技术普及，自动驾驶系统即使交付终端用户后，也会持续优化-迭代-升级-更新-下发。如果企业在内部保留了一个数字孪生的自动驾驶系统，就可以实现全生命周期的优化迭代。
自动驾驶系统的研发不是某一个研发部门所能完成的，也不是一个单独的研发体系。就像刚才讲到的，西门子PreScan虽然是自动驾驶的系统开发工具，但是跟功能需求的管理，软件版本的管理，包括海量测试场景的自动创建、搜索，跟自动驾驶道路数据模型化的打通，以及与企业数据管理平台等一起，构成一个全面解决方案。这样，客户就无需选择不同供应商的数字化工具，节省了开发成本又提升了效率。
我相信一体化解决方案，对于企业客户是极具吸引力的。
Q3
西门子实现了自动驾驶全生命周期闭环的系统开发支持，会不会降低了PreScan的开放性？如果保持了开放性，那么这两年在开放性方面取得了哪些进展？
：PreScan的开放性，这几年取得了巨大的进展。
首先
，PreScan从商业化开始就是一个具有极大开放性的软件平台，特别是对PreScan数字仿真工具的合作伙伴和用户，用PreScan来测试他们的自动驾驶算法，对算法平台的兼容性一直是非常的开放易用。
其次
，我们也注意到近几年来，科技公司互联网公司纷纷进入自动驾驶领域，为了适应这部分客户的需要，PreScan已经从以前的基于图形化、界面操作的仿真工具，进化成了基于API接口、代码化操作的功能。
而且，Prescan对包括OpenX格式在内的场景数据的格式兼容性，也非常好。
PreScan同时在多种云平台的兼容性上也十分出色。我们可以公开的商业合作案例，比如：跟微软的Azure、亚马逊AWS的兼容，以及国内一些云服务商、云平台的兼容，跟国内工程公司的私有云平台的兼容。在RT（Realtime）实时性领域，也争取与主流实时计算平台的兼容，得到了持续优化和增强。
Q4
西门子的自动驾驶道路数据采集系统，主要客户是谁？这些采集的真实场景，能够很方便的转化为仿真场景库吗？
：西门子的自动驾驶道路数据采集系统—SCAPTOR，是2021财年正式发布的一款新产品，其技术来源主要是在德国，初主要的客户是德国从事ADAS和自动驾驶的OEM整车厂和零部件供应商。目前这个系统在国内进行推广，也取得了很大的进展。SCAPTOR采集的真实场景可以很方便的转化为仿真场景模型，主要有以下几个技术点。
，进行道路数据采集的时候，通过人工或自动方式，给采集的这一段场景数据打上标记，标记其危险程度等。
，采集回来的真实场景，计划把它做真值的提取。一方面通过西门子内部开放的技术能力做真值的标注和提取，同时也跟外部做真值标注提取的服务公司合作。
，有了这些真值数据的标记标注，也会去筛选关键的、危险的Cornercase，从而后把这些关键场景模型化，转化为PreScan仿真工具所能够兼容的仿真场景库。
