西门子PLC配置通讯的OPC解决方案

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资源摘要信息:"标题中所指的'PH_PC-Stations_76_opc_opcsiemens_'暗示了这是一个与PLC Siemens进行通信配置相关的OPC(OLE for Process Control)文件。OPC是工业自动化领域中用于不同系统间交换数据的一种标准协议,它允许来自不同制造商的设备和软件之间的通信。 描述中的'CONFIGURATION PLC SIEMENS FOR COMMUNICATION OPC'则详细说明了该文件是关于如何配置西门子PLC(可编程逻辑控制器)以便与OPC协议进行通信。在自动化控制系统中,PLC通常作为控制现场设备和仪器的中枢,而OPC作为一个中间件,使得SCADA系统、工业PC或企业资源规划系统能够读取和控制PLC中的数据。 标签'opc opcsiemens'进一步确认了文件的关键词是关于OPC标准以及专用于西门子PLC的OPC连接。西门子是全球知名的工业设备和系统供应商,其PLC产品广泛应用于各种自动化项目中。为了实现与高级应用软件的数据交换,西门子提供了专门的OPC驱动程序或组件,使得他们的PLC能够与符合OPC标准的其他系统无缝集成。 在文件'PH_PC-Stations_76.pdf'中,很可能会包含以下知识点: 1. OPC技术的介绍:解释OPC技术在工业自动化中扮演的角色,以及为什么它被广泛采用作为不同系统间通信的标准。 2. 西门子PLC通信概述:阐述西门子PLC系列的基本通信能力和特性,以及它们是如何通过标准接口与外部系统通信的。 3. OPC与西门子PLC的集成:详细讲解如何通过OPC实现与西门子PLC的集成,包括所需的硬件配置、软件设置以及必要的驱动程序安装。 4. 配置指南和步骤:提供一份详细的配置指南,包含具体的步骤、参数设置和可能遇到的常见问题的解决方案,帮助技术人员顺利完成配置。 5. 安全性和优化:讨论通信过程中的数据安全性问题,如何通过OPC配置确保数据传输的安全,以及对系统性能的优化建议。 6. 实际案例和应用示例:可能包含一些实际的配置案例和应用示例,以帮助读者更好地理解如何将这些概念应用于实际工作中。 7. 常见问题解答(FAQ):针对OPC和西门子PLC通信中可能遇到的常见问题,提供快速解答和故障排除指南。 8. 软件和驱动程序更新:提供有关软件和OPC驱动程序更新的信息,包括获取更新的途径以及如何正确安装和使用它们。 该文件是自动化工程师、系统集成商以及对工业自动化通信有兴趣的技术人员的重要参考文献。它不仅对初学者来说是一个很好的学习资源,对经验丰富的工程师来说也可能包含一些高级配置技巧和最佳实践。"

import deap import random from deap import base, creator, tools, algorithms import numpy as np import pandas as pd # 参数 stations = 30 start_end_stations = [1, 2, 5, 8, 10, 14, 17, 18, 21, 22, 25, 26, 27, 30] min_interval = 108 min_stopping_time = 20 max_stopping_time = 120 passengers_per_train = 1860 min_small_loop_stations = 3 max_small_loop_stations = 24 average_boarding_time = 0.04 # 使用 ExcelFile ,通过将 xls 或者 xlsx 路径传入,生成一个实例 stations_kilo1 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件2:区间运行时间(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo2 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件3:OD客流数据(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo3 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件4:断面客流数据.xlsx', sheet_name="Sheet1") print(stations_kilo1) print(stations_kilo2) print(stations_kilo3) # 适应度函数 def fitness_function(individual): big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = individual small_loop_length = small_loop_end - small_loop_start if small_loop_length < min_small_loop_stations or small_loop_length > max_small_loop_stations: return 1e9, cost = (big_loop_trains + small_loop_trains) * (stations - 1) * min_interval + average_boarding_time * passengers_per_train * (big_loop_trains + small_loop_trains) return cost, # 创建适应度和个体类 creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) # 注册初始化函数 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("big_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_start", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("small_loop_end", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.big_loop_trains, toolbox.small_loop_trains, toolbox.small_loop_start, toolbox.small_loop_end), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 注册遗传算法操作 toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[1, 1, min(start_end_stations), min(start_end_stations)], up=[10, 10, max(start_end_stations), max(start_end_stations)], indpb=0.5) toolbox.register("select", tools.selBest) toolbox.register("evaluate", fitness_function) # 设置遗传算法参数 population_size = 100 crossover_probability = 0.8 mutation_probability = 0.2 num_generations = 100 # 初始化种群 population = toolbox.population(n=population_size) # 进化 for gen in range(num_generations): offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=crossover_probability, mutpb=mutation_probability) fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring) for fit, ind in zip(fits, offspring): ind.fitness.values = fit population = toolbox.select(offspring, k=len(population)) # 找到最佳个体 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] # 解码最佳个体 big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = best_individual # 输出结果 print("Big Loop Trains:", big_loop_trains) print("Small Loop Trains:", small_loop_trains) print("Small Loop Start Station:", small_loop_start) print("Small Loop End Station:", small_loop_end)分析代码

2023-04-22 上传