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本次贝加莱的赛题设计是围绕运动控制的算法设计，也就是通过合适的位置速度和电流指令，使得伺服电机以预期的速度和加速度走到预期的位置。
在光伏组件的机器人排版系统中，使用PC SDK工具包去开发一个光伏电池串组件机器人系统工业应用软件，来提升一线操作人员的工作效率和防止误操作的发生。选手们运用在课堂上学到的机器人应用知识，将C#编程语言用到工业应用当中去，在比赛中锻炼自己具体应用场景的软件二次开发能力，开发新功能的创新能力。
在比赛中能够用工程师视角对一个工程项目的二次开发的创新思维，对项目的可行性的验证，在本专业的基础上，对文案的设计和演讲表达能力进行一个提升Automation Studio是贝加莱的统一编程平台，贝加莱全线产品的逻辑编程、运动控制编程，上位界面编写以及数学模型运算等，都是在Automation Studio平台中完成。Automation Studio也是这次比赛大家将会使用最多的一款主软件。
小车的运动轨迹规划，舵轮电机的控制算法，还有电机和小车的坐标系变换等，都是在Automation Studio中来编程实现。
Scene Viewer是一款3D图形显示软件，最终小车的动态运行效果可以在Scene Viewer中查看。当控制策略设计不当的情况下，也可以在Scene Viewer中看到AGV在拐弯时撞到边界的报警。这里Scene Viewer软件是一款开源的软件。
MapleSim软件是建立在著名的数学软件Maple之上，Maple软件具有强大的数值和符号计算能力，特别是Maple的符号计算，也就是数学公式推导，在世界上是首屈一指，比如微积分、求微分方程的通解和特解等。Maple和MapleSim是课堂教学和实践之间的桥梁工具。
赛题中的控制对象是一个AGV小车，我们在设计中无法使用实际小车，只能用仿真模型代替。AGV小车模型包括机构、电机和车轮，由电机驱动车轮在指定的赛道上运动。这个模型通过MapleSim与Automation Studio之间的接口连接，实现了控制算法与受控对象模型的集成闭环测试。
我们针对赛题已经提供了一个AGV仿真模型，软件内置的帮助系统列出了不同建模元件底层的数学方程，大家可以通过这些理解模型原理，然后动手实践，修改和改进模型。相信大家能够取得成功！首先这次比赛所采用的AGV模型，我们采用最简单的三轮结构，其中一个是单舵轮，两个是被动轮。
在单舵轮的两个电机中，一个负责转向，一个负责驱动。另外我们把AGV的机械物理模型在MapleSim中已经搭建好，也已经转化为FMU导入到了Automation Studio，同时我们也在Automation Studio中给出了一个简单的控制模型的demo来帮助大家，把机械和控制的模型联合运行起来。
在最后开放题目中涉及到AGV物理模型的修改，这时需要大家打开MapleSim，在相应的模块中进行摩擦力参数修改，然后将新的模型导入到Automation Studio中，验证控制算法对新模型的适应程度，开放题目将会有附加分。另外对于电机的三环控制，大家可以采用两种方法来解决，一种是自己在Automation Studio中搭建位置环，速度环和电流环的控制模型，另外一种是直接调用贝加莱的伺服驱动器，这样控制模型就不用自己再搭了，只需要调节参数进行适当的配置即可。这里我们更推荐的是第一种方法，如果同学可以将两种方法都实现，也会有额外的附加分。
另外对于电机的三环控制，大家可以采用两种方法来解决，一种是自己在Automation Studio中搭建位置环，速度环和电流环的控制模型，另外一种是直接调用贝加莱的伺服驱动器，这样控制模型就不用自己再搭了，只需要调节参数进行适当的配置即可。这里我们更推荐的是第一种方法，如果同学可以将两种方法都实现，也会有额外的附加分。
第一步–熟悉建模仿真软件MapleSim：参考手册和视频资料，动手练习，了解建模方式和原理。这个AGV小车模型的重点是动力学仿真部分。如果能对模型，特别是车轮模型的原理能够加以解释说明，相信会给答题加分
第二步–调整模型参数：按照赛题要求，针对车轮中的接触元件，调整其中的摩擦参数，通过参数扫描和优化，仿真不同参数条件下AGV小车的运动学和动力学特性。
第三步–将仿真模型输出到控制软件Automation Studio中：使用MapleSim中的Automation Studio FMU接口工具箱，将修改后的模型输出成为FMU文件。在Automation Studio中调试AGV小车的运动姿态，验证控制策略
第二，这次比赛的赛题需要参赛者具备扎实的机电一体化理论基础，了解运动控制中的伺服电机控制模型，知道如何调节伺服驱动的三环控制参数，来提高系统快速响应能力，稳定性和控制精度。还要研究如何把电机位置坐标系与AGV位置坐标系进行坐标变换。
第三，这次比赛中的其中两个任务涉及到最优化理论，一个是时间最短，一个是能耗最低，这两个优化目标在现实生活中都有相应的相关场景。
近期，ABB为东莞国贸中心提供了领先的电气解决方案和i-bus智能建筑控制系统。在设备层，通过低压设备，打造安全、可靠、稳定的配电系统；在控制层，提供i-bus系统，实现对公共区域场景化的灯光控制，创造更智能、更舒适的生活空间，同时满足绿色低碳的环境要求，减少建筑物的碳排放。在项目中，涉及1000多个回路，相比传统照明解决方案，预计可节能30%以上。国贸中心项目定位一线城市综合体，用电负荷大，用电设备种类多。其中的超高层建筑体量巨大、功能复杂，在配电系统的选择上需要满足更严苛的标准。根据客户需求，ABB梳理出由空气断路器、塑壳断路器、微型断路器、双电源转换开关、隔离开关熔断器等组成的低压元器件产品组合。即使在大负荷的情况下，也能确保国贸中心配电系统的安全、稳定运行。
此外，客户提出楼宇智能控制系统不仅需具备照明控制等基本功能，还需具备稳定性、节能性与可拓展性，保证与时俱进。ABB i-bus®智能建筑控制系统通过实时监控、场景控制、定时控制等功能，对不同区域，按照不同时间段设定场景，满足客户节能降耗的要求。与此同时,ABB i-bus®智能建筑控制系统通过光纤传输方案，与楼宇自控系统集成，在监控中心远程控制不同区域的照明，满足了客户对公共区域各类场景的统一控制的要求,让国贸中心塔楼全面智能升级。取指令与输出指令（LD/LDI/LDP/LDF/OUT）
2016年3月，AlphaGo与职业围棋选手的对局引发了人们对于人工智能的高度关注。计算机在一个公认的非常复杂的计算与智力任务中，打败了人类的顶尖选手，靠的是类人脑的智能吗？从系统的结构看，AlphaGo结合了深度神经网络训练与蒙特卡洛模拟[1]。广义的说，深度神经网络是类脑的计算形式，而蒙特卡洛方法则是发挥机器运算速度的优势，模拟出数量巨大的可能性用以进一步判断，这现在看来不是大脑工作的机制。所以AlphaGo可以说是结合了类脑与非类脑的计算与智能，完美发挥其各自特长所取得的成功。除了AlphaGo所运用的深度神经网络之外，现在研究的类脑计算和智能还有哪些方面？可能会在不久的将来带来什么样的突破呢？
1、接口丰富，支持以太网、串口、CAN口、IO口等设备接入及以太网、2G/3G/4G全网通网络接入；
2、内嵌上百种工业协议，支持99%以上PLC及绝大多数工业设备接入；
3、8GB本地存储+SD卡支待，支持本地数据缓存及离线应用；
4、三合一串口，支持RS485/RS232/RS422三种电气接口；
5、支持边缘计算，在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务，有效分担云端计算资源支持多台设备同时接入；
6、支持DC9~36V宽压输入，适应多种复杂工业现场；
7、支持LED灯自定义，用户可根据需要定义LED灯（如设备状态、边缘计算结果等）；
8、无需客户端，支持按需连接的远程上传、下载，有效节省网络流量；
9、支持网关健康自诊断，快捷检测网关故障；
10、支持多种标准的VPN(PPTP/L2TP/IPSec/OpenVPN)；
11、支持网络主备模式，根据网络情况智能切换网络接入方式（支持智能网络诊断）；
12、强大的云端软件中心支持，可根据实际应用场景安装对应的固件、应用等；
13、支持多种远程控制模式（无密码／有密码／禁用），同时具备物理远程控制开关，一键开关远程控制功能；
14、支持多链接井发数据采集；
15、支持4G流量详情分析及流量控制；
16、支持网关远程管理；支持网络自恢复；
17、支持基站和GPS混合定位模式及本地WEB端GPS位置呈现；
18、支持本地WEB端点表配置，支持本地组态设计和呈现；
19、工业级边缘计算网关,数据采集最大支持5000点；
20、支持数据多路转发和第三方平台接入。一般地说，类脑计算是指借鉴大脑中进行信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。过去几十年来通讯与计算机技术的长足发展带来了信息化革命，但现有计算系统仍然面临2个严重的发展瓶颈：一是系统能耗过高，二是对于人脑能轻松胜任的认知任务（比如语言及复杂场景的理解等）处理能力不足，难以支撑高水平的智能。大脑在这两个方面的明显优势使得借鉴大脑成了一个非常有前景的方向。类脑计算是生命科学，特别是脑科学与信息技术的高度交叉和融合，其技术内涵包括对于大脑信息处理原理的深入理解，在此基础上开发新型的处理器、算法和系统集成架构，并将其运用于新一代人工智能、大数据处理、人机交互等广泛的领域。类脑计算技术有望使人工信息处理系统以非常低的能耗，产生出可以与人脑相比拟的智能。很多人认为，这一方向的实质进展将可能真正开启智能化革命的序幕，从而对社会生产生活带来深刻地变革[2]类脑计算的研究大致可以分为神经科学的研究、特别是大脑信息处理基本原理的研究，类脑计算器件（硬件）的研究和类脑学习与处理算法（软件）的研究3个方面。在神经科学领域，过去几十年间，特别是过去10年左右的时间，取得了非常快速的发展。现在对于大脑的工作原理已经积累了丰富的知识，这为类脑计算的发展提供了重要的生物学基础。人脑是一个由近千亿的神经元通过数百万亿的接触位点（突触）所构成的复杂网络。感觉、运动、认知等各种脑功能的实现，其物质基础都是信息在这一巨大的网络当中的有序传递与处理。通过几代神经科学家的努力，目前对于单个神经元的结构与功能已经有较多了解。但对于功能相对简单的神经元如何通过网络组织起来，形成我们现在所知的最为高效的信息处理系统，还有很多问题尚待解决。脑网络在微观水平上表现为神经突触所构成的连接，在介观水平上表现为单个神经元之间所构成的连接，在宏观水平上则表现为由脑区和亚区所构成的连接。在不同尺度的脑网络上所进行的信息处理既存在重要差别，又相互紧密联系，是一个统一的整体。目前神经科学的研究热点就主要集中于在上述各层面解析脑网络的结构，观察脑网络的活动，最终阐明脑网络的功能，即信息存储、传递与处理的机制。要实现这一目标，需要突破的关键技术是对于脑网络结构的精确与快速测定，脑网络活动的大规模检测与调控，以及对于这些海量数据的高效分析，此外也亟需在实验数据的约束下，建立适当的模型和理论，形成对脑信息处理的完整认识[3]。类脑计算器件研究的初衷是在不影响性能的前提下，大大降低功耗，或者在相似功耗下，极大提高速度。现代计算机虽然具有惊人的运算能力与运算速度，但与之相伴的是高昂的能量消耗。大型计算机的功耗往往在兆瓦量级以上，与之相比，成年人大脑的功耗只有大约20 W。巨大的能耗严重限制了系统进一步向微型化的方向发展（因为难以散热），也会使得复杂的嵌入式应用和远程应用，比如宇航探索，缺乏足够的计算能力支持（因为难以携带足够的能源）。现代计算机能耗高的一个重要原因是计算机普遍采用的冯.诺依曼架构。冯氏架构中，信息处理单元与存储单元是分离的，这样在运算过程中，势必要经常将数据在处理单元与存储单元之间进行传递，这一看似简单的过程却能贡献系统近50%的功耗。与之相比，在生物脑中，信息的处理是在神经网络中实现，而数据本身则是分布式的存储于网络的各个节点（比如由神经元内的离子浓度表征）以及节点之间的连接（比如由突触的强弱表征）上，运算和存储在结构上是高度一体化的。这样，用少量甚至单个电子器件模仿单个神经元的功能，而将数量巨大的电子“神经元”以类脑的方式形成大规模并行处理的网络，以进行计算，就成为了非常有吸引力的方向。目前研究的热点包括寻找更适合的器件以模拟单个神经元（比如忆阻器），设计非冯氏体系为基础的处理器等。近来IBM公司研发的TrueNorth芯片是这一领域的代表性进展，由于使用了非冯氏结构体系和其他一系列措施，实现了对于功耗近2个数量级的降低（图1）[4]。另外的重要进展还包括研发专用处理器，针对深度神经网络等类脑算法进行专门优化，以提高速度、降低功耗[5]，由于这一领域的算法已在图像、语音识别等方面有成熟的应用，此类专用处理器有望能较早投入实际运用。
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(6868)GE Circuit Breaker TFJ236150 600 VAC 150A 3P(6
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(4134)C Lot of 4 Allen Bradley Contact Blocks 800T-XA
(4024)Lot of 6 Bussmann Fuse Blocks H60060-3CR(4024)
(4023)Lot of 6 Bussmann Fuse Blocks H60060-3CR J60030-
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