SIMATIC STEP7 V5.4 入门教程:从基础到高级

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"step7入门学习资料" 这篇资料主要针对初学者,旨在深入介绍STEP7这一西门子的PLC编程软件。STEP7是西门子公司开发的SIMATIC系列软件的一部分,广泛应用于工业自动化系统中,特别是SIMATIC S7系列的编程。 1. **SIMATIC管理器**:这是STEP7的核心组成部分,它提供了项目管理和编程环境。用户可以在这个界面下创建、编辑和管理项目,包括硬件配置、网络配置和程序编写。 2. **用符号编程**:STEP7支持Ladder Diagram (LD),Structured Text (ST),Sequential Function Chart (SFC) 和 Instruction List (IL)等不同的编程语言,其中符号编程允许用户以更直观的方式来编写逻辑控制程序。 3. **在OB1中创建程序**:OB1(Organization Block 1)是PLC的主循环程序,用户在此处编写系统运行时执行的控制逻辑。 4. **创建功能块和数据块**:功能块(FB)是可重用的代码段,用于实现特定的功能,而数据块(DB)用于存储和共享数据。两者都是STEP7编程中重要的组成部分。 5. **配置中央机架**:在硬件配置中,用户需要定义CPU、电源模块、输入/输出模块等在中央机架上的位置,以构建实际的控制系统。 6. **下载和调试程序**:完成编程后,用户可以通过SIMATIC管理器将程序下载到PLC中,并使用调试工具进行错误检查和性能优化。 7. **编程功能**:资料涵盖了如何自定义功能块,以实现特定的控制任务,如定时器、计数器等。 8. **编程共享数据块**:共享数据块(DB)可以让多个程序块访问同一组数据,增强了数据的共享性和一致性。 9. **编程多重背景**:多重背景允许在不同上下文中使用相同的程序结构,简化了复杂系统的编程。 10. **组态分布式I/O**:对于大型系统,用户需要知道如何配置分布在不同地点的输入/输出模块,以便实现远程控制。 11. **附录**:包含索引和其他技术信息,为用户提供额外的帮助和参考。 此资料适用于想要学习和掌握STEP7编程的工程师,通过这份资料的学习,他们能够有效地进行SIMATIC S7系列PLC的程序设计和系统配置。同时,资料还强调了安全指南,提醒用户在操作过程中遵守相关安全规范,确保人身安全和设备的正常运行。

检查代码是否有错误或异常:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, base_lr=0.00001, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): # 初始化函数,接受一些参数 self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch # 热身迭代次数 self.eta_min = eta_min # 最小学习率 self.iters = -1 # 当前迭代次数 self.iters_batch = -1 # 当前批次迭代次数 self.base_lr = base_lr # 初始学习率 self.step_scale = step_scale # 步长缩放因子 steps.sort() # 步长列表排序 self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] # 步长列表 self.gap = 0 # 步长间隔 self.last_epoch = 0 # 上一个 epoch self.lf = lf # 学习率函数 self.epoch_scale = epoch_scale # epoch 缩放因子 def step(self, external_iter=None): # 学习率调整函数 self.iters = 1 # 当前迭代次数 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters - self.warmup_iters # 当前迭代次数减去热身迭代次数 last_epoch = self.last_epoch # 上一个 epoch scale = 1.0 # 缩放因子 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] # 步长间隔 iters = iters - self.steps[i] # 当前迭代次数减去当前步长 last_epoch = self.steps[i] # 上一个 epoch if i != len(self.steps)-2: self.gap *= self.epoch_scale # 如果不是最后一个步长,乘以 epoch 缩放因子 break scale *= self.step_scale # 缩放因子乘以步长缩放因子 if self.lf is None: self.base_lr= scale * self.base_lr * ((((1 - math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) # 计算学习率 else: self.base_lr = scale * self.base_lr * self.lf(iters, self.gap) # 使用学习率函数计算学习率 self.last_epoch = last_epoch # 更新上一个 epoch return self.base_lr # 返回学习率 def step_batch(self): # 批次学习率调整函数 self.iters_batch = 1 # 当前批次迭代次数 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters # 计算学习率缩放因子 self.base_lr= self.base_lr * rate # 缩放学习率 return self.base_lr # 返回学习率 else: return None # 如果已经完成热身,返回 None

2023-03-24 上传