OPC数据访问基础:对象与接口详解

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"对象和接口综述-numerical grid generation:foundations and applications" OPC (OLE for Process Control) 是一种工业自动化领域的标准接口规范,它允许不同厂商的应用程序之间进行数据交换。本资源主要探讨了OPC数据访问的基本原理,特别是对象和接口的概述。 在 OPC 中,服务器对象是关键组成部分,它们提供了与各种数据源交互的能力。服务器对象的实现决定了可用资源的类型。客户程序通过接口与 OPC 服务器建立连接并进行通信。这些接口使得客户程序能够创建和操作OPC组对象,这些组对象是组织和管理所需访问数据的手段。一个组可以处于活动或非活动状态,客户可以定制组内的条目列表,以便在条目变化时接收到通知。 值得注意的是,所有COM(Component Object Model)对象都是通过接口访问的,这意味着客户端仅能见到接口,而服务器的内部实现对客户端是透明的。图2-7和图2-8展示了标准的OPC服务器对象和组对象的概览,其中某些接口可能是可选的,用方括号标注。 OPC数据访问架构包括了多个层次,如服务器的地址空间配置、应用级别的服务器选择、网络节点选择、同步与异步问题、以及永久存储等。此外,还涉及了自定义接口的使用,这允许开发人员根据特定需求扩展标准接口的功能。 自定义接口部分详细介绍了版本互操作性、内存管理、标准接口的行为,如空字符串和空指针处理,数组返回,缓存、设备数据与时间戳,时间序列值,异步和同步操作,活动标志、死区和更新率,错误处理,VARIANT数据类型通用性,位置区域和区域ID,以及条目属性等。 OPC Server对象包含了一系列接口,如IUnknown、IOPCCommon用于基本的COM交互,IOPCServer则提供了服务器的核心功能。IConnectionPointContainer、IOPCBrowse和IOPCItemIO等接口分别用于事件订阅、浏览服务器资源和执行读写操作。OPC Group对象包括了IOPCItemMgt、IOPCGroupStateMgt等接口,用于管理组内条目和控制组的状态。 本资源详细阐述了OPC框架下对象和接口的概念,以及如何利用这些接口进行数据访问和管理,是理解OPC数据交换机制的重要参考资料。

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