西门子TIA Openness技术介绍及DEMO应用示例

需积分: 0 1 下载量 89 浏览量 更新于2024-12-01 收藏 25KB ZIP 举报
资源摘要信息:"文件标题为'***_StartOpennessVB_V15.zip',其描述指明了这是一个介绍西门子TIA Openness及其DEMO应用的资源包。TIA Openness是西门子博图(TIA Portal)中的一个功能模块,它允许第三方开发者和系统集成商通过开放的API和SDK接口与西门子的自动化系统进行交互,实现系统集成和定制化开发。从文件名称列表中可见,该压缩包中包含有名为'StartOpennessVB'的文件,推测这是一个关于使用Visual Basic(VB)语言开始学习和应用TIA Openness的入门示例或教程。 TIA Openness的概念和应用 西门子的TIA Portal(全集成自动化门户)是其自动化技术的核心平台,整合了工程、配置、编程、调试及操作界面设计等各个自动化相关的环节。为了满足不同用户对于系统开放性和可扩展性的需求,TIA Openness提供了一系列的开放接口和工具,允许用户或第三方开发者通过编程直接访问和控制西门子自动化产品的硬件和软件资源。 使用TIA Openness,可以实现以下应用和功能: 1. 数据访问与交换:通过开放的接口,可以实现自动化系统与其他IT系统的数据交换,包括实时数据、历史数据以及系统状态信息。 2. 系统集成:可以将西门子自动化系统集成到复杂的生产线或企业信息系统中,与其他系统协同工作。 3. 定制化开发:开发者可以根据具体需求编写应用程序,对自动化过程进行自定义控制,比如开发自己的人机界面(HMI)或实现特定的自动化算法。 4. 扩展功能:通过编程可以为自动化设备添加额外的功能,增强现有设备的性能和适用性。 与Visual Basic (VB) 相关的知识点 Visual Basic是一种广泛使用的编程语言,由微软公司开发,用于简化Windows应用程序的开发过程。通过TIA Openness与VB的结合使用,开发者可以采用VB编写代码与西门子自动化设备进行交互。 使用VB进行TIA Openness开发时,以下是一些关键知识点: 1. ActiveX控件:可以利用ActiveX控件进行自动化设备的远程控制和监控。 ***接口:通过组件对象模型(COM)接口,VB可以实现与自动化设备的通信。 3. OPC标准:用于过程控制和工业自动化,OPC标准与VB结合可以实现跨平台的数据交换。 4. API调用:通过调用西门子提供的API,VB可以执行特定的自动化任务,例如读写数据、启动和停止设备等。 从文件名'StartOpennessVB'推测,此压缩包可能包含了一个基于VB的入门级DEMO,用于帮助开发者了解如何通过VB语言与TIA Openness进行交互。其中可能包括代码示例、配置说明以及可能的运行环境设置,以指导开发者如何开始开发基于TIA Openness的应用程序。 使用此类资源时,开发者应当具备一定的自动化控制和编程基础,熟悉西门子自动化设备的工作原理和TIA Portal的操作。此外,理解.NET框架和VB语言的开发环境也是必要的,因为这些通常是TIA Openness开发的基础技术栈。 最后,值得注意的是,要利用TIA Openness开发出可靠和高效的自动化应用,还需要对自动化项目所涉及的领域有深入的理解,包括控制理论、工业通信协议以及可能涉及的特定行业知识。"

index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 36 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 37 38 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 39 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 40 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 41 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 42 VIF_list 43 44 45 pca = PCA(n_components=0.9) 46 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 47 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 48 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 49 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 50 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 51 new_train_pca_90.describe() 52 53 pca = PCA(n_components=0.95) 54 new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 55 new_test_pca_16 = pca.transform(test_data_scaler) 56 new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) 57 new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) 58 new_train_pca_16['target'] = train_data_scaler['target'] 59 new_train_pca_16.describe() 60 61 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor 62 63 from sklearn.model_selection import learning_curve 64 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 65 66 new_train_pca_16 = new_train_pca_16.fillna(0) 67 train = new_train_pca_16[new_test_pca_16.columns] 68 target = new_train_pca_16['target'] 69 70 train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) 71 72 clf = LinearRegression() 73 clf.fit(train_data, train_target) 74 score = mean_squared_error(test_target, clf.predict(test_data)) 75 print("LinearRegression: ", score) 76 77 train_score = [] 78 test_score = []解释每一句代码的意思

2023-06-16 上传

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False)) 33 34 index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 35 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 36 37 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 38 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 39 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 40 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 41 VIF_list 42 43 44 pca = PCA(n_components=0.9) 45 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 46 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 47 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 48 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 49 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 50 new_train_pca_90.describe()

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