2014年5月28日，由中国自动化学会、教育部教育管理信息中心 IAAT 项目管理办公室联合主办，菲尼克斯（中国）投资有限公司承办的 “I Love Control”中国自动化大奖赛正式拉开帷幕。本届大赛以“智能未来，自动化成就梦想”为主题，旨在通过提倡自动化创新，促进自动化领域的学术交流与发展，沟通自动化领域的创新成果与实践经验，为发掘和培养更多优秀的自动化科技人才. 开拓从业人员的视野，推动自动化产业与学术研究的紧密结合，从而更好地利用自动化技术创新推动产业升级。

01 ABB携手振华重工开拓海外港口服务业务

02 三菱电机携新品亮相PCIM亚洲展

03 施耐德电气“碧波计划”向江西革命老区捐建实训室

04 菲尼克斯“I Love Control”中国自动化大奖赛拉开帷幕。

05 上海发那科亮相北京埃森展

06 ABB发布全新小型机器人IRB 1200系列

Modicon M221 - The Small Yet Powerful Logic Controller

ABB控制技术业务单元为即将发布最新版的DCS系统——系统800xA v6制作的市场宣传视频之六 ！6 The World Control Tour movie！

演讲者：Frank POIGNEE

职位：安全顾问

公司：德国一方梯队软件股份公司

本章节内容：

Safety Control Concept for Railway/用于轨道交通的安全控制概念

infoteam Functional Safety Management Process(iFSM)/功能安全管理流程

Safety System Components/安全系统组件

Safety Engineering Tools/安全工程工具

Embedded Solution F75P+QNX+FlexiSafe/嵌入式解决方案

Summary/总结

线性系统的经典辨识方法    13.1 脉冲响应的确定方法――相关法    13.2 伪随机二式序列――M序列的产生及其性质    13.3 用M序列辨识线性系统的脉冲响应    13.4 由脉冲响应求传递函数  线性系统的经典辨识包括频率响应法、阶跃响应法和脉冲响应法。其中用得最多的是脉冲响应法。这是因为脉冲响应容易获得，只要在系统的输入端输入单位脉冲信号，则在输出端可得脉冲响应的方法不影响系统的正常工作。实际上，用工程的方法产生理想的脉冲函数是难以实现的，所以在辨识中不用脉冲函数作为系统的输入信号，而用一种称之为M序列的伪随机信号作为试验信号，再用相关处理测试结果，可很方便地得到系统的脉冲响应。因此脉冲响应法得到广泛的应用。伪随机测试信号是六十年代发展起来的一种用于系统辨识的测试信号，这咱信号的抗干扰性能强；为获得同样的信号量，对系统正常运行的干扰程度比其他测试信号低。目前已有用来做这种试验的专用设备。如果系统设备有数字计算机在线工作，伪随机测试信号可用计算机产生。实践证明，这是一种很有效的方法，特别对过渡过程时间长的系统，优点更为突出。

最优线性预测与滤波的基本方程    12.1 维纳滤波    12.2 卡尔曼滤波问题的提法    12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导    12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导    12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导    12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波    12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波    12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波    12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题    12.10 卡尔曼滤波应用实例  在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

最优线性预测与滤波的基本方程    12.1 维纳滤波    12.2 卡尔曼滤波问题的提法    12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导    12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导    12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导    12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波    12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波    12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波    12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题    12.10 卡尔曼滤波应用实例  在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

上海倍加福（P+F）工业自动化贸易有限公司(www.pepperl-fuchs.cn)是德国P+F国际集团公司在中国的最新成员。德国P+F公司是世界著名的传感器专业公司，专业研究、开发和生产工厂自动化和过程自动化产品，包括电感式传感器、光电式传感器、安全光电传感器、光栅、直声波传感器、微波传感器、放置编码器、光电数据传送系统、电感式识别系统、AS-Interface总线系统、液位控制器及齐纳安全栅等仪器仪表。公司年产量为360万台，占欧洲市场的20%。产品技术指标全面符合国际标准，产品性能稳定可靠。值得提及的是，2000年2月，德国P+F公司收购了德国著名的光电传感器公司—Visolux,2000年7月和9月，P+F公司又先后对Honeywell的Microswitch的电感式传感器和光电式传感器产品业务进行了收购，使P+F公司的光电系列产品得到一次质的扩展，在世界传感器领域占据最强的位置，在同类传感器公司的竞争中独占鳌头。　　Shanghai Pepperl+Fuchs Automation Trading Co., Ltd ( www.pepperl-fuchs.cn ). is the newest member of P+F German Group in China. P+F Germany is a world famous sensor manufactruer, which researches, exploits and manufactures factory automation & process automation products professionally. Our product range includes inductive sensors, photoelectric sensors, safety photoelectric sensors, light grid, light curtain, microwave sensors, identification system, rotary encoders, AS-l system, level controllers, Zener Barriers, and other instruments. The annual output of P+F company amounts to 3.6 million sets

该视频将以一个工程为例，向大家展示力控科技全新工业监控组态软件ForceControl V7.0的Web发布使用，通过该功能可以远程监控工程。