ABB PLC Procontic编程系统 - 操作数语言描述

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资源摘要信息:"ABB PLC Procontic 编程系统中的操作数和语言描述" 本段信息涉及的是ABB PLC(可编程逻辑控制器)Procontic 编程系统中关于操作数的具体信息和编程语言的描述。ABB是全球领先的电气工程公司,其产品广泛应用于工业自动化领域。Procontic 编程系统是ABB提供的一种编程工具,它允许工程师对PLC进行编程,实现各种工业控制逻辑。在编程中,操作数(Operands)是指被操作的变量、常量或表达式,它们是构成程序指令的基本元素。 ### 知识点一:ABB PLC Procontic 编程系统 1. **ABB PLC Procontic 编程系统概述**: - Procontic是ABB公司提供的一个PLC编程软件,用于编写和调试控制程序。 - 它适用于Procontic系列PLC,提供用户友好的编程环境,支持多种编程语言,如梯形图、功能块图、指令列表、结构化文本等。 2. **编程系统的特点**: - 高效的编程和调试工具,支持程序的模块化设计和重复使用。 - 灵活的输入/输出配置,支持多种工业通讯协议。 - 具备详细的诊断功能,能够帮助用户快速定位和解决问题。 ### 知识点二:操作数(Operands) 1. **操作数的定义和分类**: - 操作数是程序中的基本数据单位,它可以是变量、常量或表达式。 - 在PLC编程中,操作数用于存储数据,控制逻辑流程,以及执行运算。 2. **操作数系列说明**: - 文档中提及的操作数系列90和系列30,这些是指ABB PLC中不同类型或系列的地址分配范围。 - 每个系列对应特定的PLC型号,例如系列90对应Procontic系列中的一部分,而系列30可能对应另一部分或不同年代的产品。 - 07 KR 91, 07 KT 92, 07 KT 93, 07 KT 94分别代表不同的操作数类型或用途,如K代表常数,R代表寄存器,T代表定时器等。 - 类似的,07 KR 31, 07 KT 31则是系列30的操作数,用于区分不同系列之间的操作数地址分配。 ### 知识点三:语言描述 1. **PLC编程语言**: - 本文件中提到的“Language Description”很可能是关于Procontic编程系统中支持的编程语言的详细说明。 - PLC支持多种编程语言,如梯形图(Ladder Diagram, LD),功能块图(Function Block Diagram, FBD),指令列表(Instruction List, IL),结构化文本(Structured Text, ST),顺序功能图(Sequential Function Chart, SFC)等。 - 每种语言都有其特定的语法和编程范式,适用于不同类型的应用场景和编程习惯。 2. **语言的选择和应用**: - 根据控制逻辑的复杂性、开发者的熟悉度和项目的具体要求,选择合适的编程语言是至关重要的。 - 结构化文本(ST)是一种高级编程语言,类似于Pascal、C等高级编程语言,适用于执行复杂的算法和数据处理。 - 梯形图(LD)是一种图形化编程语言,模拟电气控制原理图,非常适合用于直观的逻辑控制。 ### 知识点四:文件内容概述 1. **4-Operands_e.pdf文件**: - 该文件可能包含了上述提及的操作数(Operands)的详细列表、格式、功能和地址分配的完整描述。 - 文档可能还解释了如何在Procontic编程系统中正确使用这些操作数进行编程。 - 由于文件名称中包含“e”,可能表明该文档是英文版本的,适用于非母语为英语的用户。 2. **文件的教育和实用价值**: - 任何想要学习或深入了解ABB Procontic PLC编程的操作数和语言的工程师,都可以通过这份文件获得宝贵的信息。 - 文件的内容能够帮助工程师正确地进行系统配置、程序编写和故障排除,从而提高生产效率和系统稳定性。

from PIL import Image import numpy as np import io # 读取原始图像和压缩后图像 original_img = Image.open('test.jpg') compressed_img = Image.open('test_compressed.jpg') # 将图像转换为 NumPy 数组 original_img_arr = np.array(original_img) compressed_img_arr = np.array(compressed_img) # 计算原始图像大小 original_size = original_img_arr.nbytes # 计算压缩后图像大小 compressed_size = compressed_img_arr.nbytes # 计算压缩率 compression_ratio = compressed_size / original_size # 计算峰值信噪比(PSNR) mse = np.mean((original_img_arr - compressed_img_arr) ** 2) psnr = 10 * np.log10(255**2 / mse) # 计算结构相似性指数(SSIM) from skimage.metrics import structural_similarity as ssim ssim_score = ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, multichannel=True) # 计算峰值信噪比改进比(PSNR-HVS) from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr_hvs psnr_hvs_score = psnr_hvs(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max()) # 计算多样性信噪比(MS-SSIM) from skimage.metrics import multi_scale_ssim as ms_ssim ms_ssim_score = ms_ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max(), win_size=11) # 计算复杂度压缩比(CPC) cpc = psnr / compression_ratio # 输出七种压缩率 print(f"Compression ratio: {compression_ratio:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {psnr:.2f}") print(f"Structural Similarity Index (SSIM): {ssim_score:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio - HVS (PSNR-HVS): {psnr_hvs_score:.2f}") print(f"Multi-Scale Structural Similarity (MS-SSIM): {ms_ssim_score:.4f}") print(f"Complexity-Compression Ratio (CPC): {cpc:.2f}") print(f"Original size: {original_size:,}") print(f"Compressed size: {compressed_size:,}")ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (417,556,3) (418,558,3)

2023-05-30 上传