以太网是应用最普遍的局域网技术，取代了其他局域网技术如令牌环、FDDI和ARCNET。由此可见，以太网是多么的重要。为增进大家对以太网的认识，本文将对以太网以及以太网APL予以介绍。如果你对以太网具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、以太网

由于以太网无可争议的优势，将以太网应用于工业自动化领域正成为人们关注的热点。那么，以太网用于工业领域需要要解决哪些问题，其发展前景怎么样呢?接下来我们就来详细的介绍下工业以太网的应用现状及发展前景。感兴趣的朋友就一起来看看吧!

在工业生产中，随着生产规模的扩大和复杂程度的提高，实际应用对控制系统的要求越来越高。在20世纪50～60年代，以模拟信号为主的电子装置和自动化仪表组成的监控系统取代传统的机电控制系统。随后是在70～80年代，集散控制系统DCS(Distributed Control System)的出现，把大量分散的单回路测控系统通过计算机进行集中统一管理，用各种I/O功能模块代替控制室仪表，利用计算机实现回路调节、工况联锁、参数显示、数据存储等多种功能，从而实现了工业控制技术的飞跃。

DCS一般由操作站级、过程控制级和现场仪表三级组成，其特点是“集中管理，分散控制”，基本控制功能在过程控制级中，工作站级的主要作用是监督管理。分散控制使得系统由于某个局部的不可靠而造成对整个系统的损害降到较低的程度，且各种软硬件技术不断走向成熟，极大地提高了整个系统的可靠性，因而迅速成为工业自动控制系统的主流。但DCS的结构是多级主从关系，底层相互间进行信息传递必须经过主机，从而造成主机负荷过重，效率低下，并且主机一旦发生故障，整个系统就会“瘫痪”。而且DCS是一种数字—模拟混合系统，现场仪表仍然使用传统的4～20mA模拟信号，工程与管理成本高，柔性差。此外各制造商的DCS自成标准，通讯协议封闭，极大的制约了系统的集成与应用。

进入90年代，具有数字化的通信方式、全分散的系统结构、开放的互联网络、多种传输媒介和拓扑结构、高度的环境适应性等特点的现场总线(Fieldbus)技术迅速崛起并趋向成熟，控制功能全面转入现场智能仪表，而在此基础上形成的新的现场总线控制系统FCS(Fieldbus Control System)综合了数字通信技术、计算机技术、自动控制技术、网络技术和智能仪表等多种技术手段，从根本上突破了传统的“点对点”式的模拟信号或数字—模拟信号控制的局限性，构成一种全分散、全数字化、智能化、双向、互连、多变量、多接点的通信与控制系统。相应的控制网络结构也发生了较大的变化。FCS的典型结构分为设备层、控制层和信息层。采用了现场总线技术使控制功能下放到现场设备成为可能，现场总线标准不仅是通信标准，同时也是系统标准。FCS正在走向取代DCS并推动着工业控制技术的又一次飞跃。

二、以太网APL

1、为什么以太网APL如此重要?

以太网APL实现高带宽以太网连接来改变自动化领域，因此它现在可以将以太网用于实际应用，在这些应用里难免会出现一些难题。在过程自动化应用中，要用以太网APL代替4 mA至20 mA电流的总线网络或现场总线通信，则需要向传感器和执行器提供电源和数据。

迄今为止，过程自动化应用中的现场级设备和控制系统之间的物理距离一直被限制为100 m。在过程自动化应用中有大约1 km的距离，再加上对自动化应用设备的需求，后来提出一种实现过程自动化的新方法，而以太网APL正是这种新方法。

在向现场设备供电时，以太网APL可以在应用中提供高达500 mW的功率，而如今电流大小4 mA至20 mA的系统提供的功率约为36 mW。在应用中，功率大小取决于所使用的电缆，最高可提供60 W的功率。

以太网APL实现了跨信息技术(IT)和运营技术(OT)域的以太网网络。该融合网络可简化安装，轻松更换设备，并能加快网络调试和配置速度。

2、以太网APL解决方案的优势

将设备融合在以太网APL上，不再需要昂贵，复杂且耗电的网关，但是限制了对现场级设备中数据的访问。通过删除这些网关，可以显著降低这些传统安装方法的成本和复杂程度，并删除它们创建的数据库。

到现在为止，过程自动化应用程序已使用了旧版通信标准，该标准包含一些新的以太网标准。为了与支持以太网APL的设备进行通信，需要具有集成媒体访问控制(MAC)的主机处理器或具有10BASE-T1L端口的以太网交换机。

3、布线和网络拓扑

10BASE-T1L标准未定义特定的传输介质(电缆)，而是定义了信道模型。该通道模型非常适合现场总线电缆，因此，某些已安装的电流为4 mA至20 mA的电缆可以与以太网APL一起重复使用。与更复杂的电缆相比，单双绞线电缆成本低，尺寸小并且更易于安装。

4、新设备，新机遇

以太网APL的出现，使无缝边缘到云的连接自动化成为可能，可以支持以太网APL的现场设备。这些新设备有着强大的数据分析功能，能为云计算提供丰富的数据集，并以可行的方案推动流程。