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我也要
AI摘要
该博客围绕PLC循环流水灯实验展开，介绍了实验目的，包括掌握PLC指令及接口连线；列出实验器材，如PC机、PLC实验箱等；阐述实验内容及步骤，有设计彩灯控制程序、电路原理图，进行软件设计、编译、下载、调试等，还提及PLC梯形图。
实验二 循环流水灯
1、掌握PLC基本指令和功能指令的有关内容
2、掌握PLC与外围电路的接口连线
1、PC机一台
2、PLC实验箱一台
3、开关、指示灯若干
4、编程电缆一根
5、导线若干
设计彩灯控制程序；本实验所选彩灯变幻花样为逐次闪烁方式：程序开始时，灯1（Q0．0）、灯2（Q0．1）亮；一次循环扫描且定时时间到后，灯1（Q0．0）灭，灯2（Q0．1）亮，灯3（Q0．2）亮；再次循环扫描且定时时间到后，灯2（Q0．1）灭，灯3（Q0．2）亮、灯4（Q0．3）亮……实现共8个灯的动作循环。
2、设计要求实现以上功能，设计电路原理图，与实际原件对应，进行线路连接。
3、软件设计达到要求，并进行调试。
4、编译程序，无误后下载至PLC主机的存储器中，并运行程序。
5、调试程序，直至符合设计要求，最终软硬件结合进行演示。
流水灯效果探索与实现
通过以上四种流水灯效果的实现，我们可以看到微控制器在控制LED灯方面的强大能力。这些效果不仅展示了基本的GPIO控制技术，还通过不同的模式增加了项目的趣味性和实用性。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的流水灯效果，并通过调整参数和添加功能来进一步优化项目。
彩灯8个循环梯形图_干货！西门子S7 PLC控制8个彩灯循环移位梯形图
题目：霓虹灯广告屏控制器的设计要求：用PLC对霓虹灯广告屏实现控制，其具体要求如下：该广告屏中间8个灯管亮灭的时序为 第1根亮→第2根亮→第3根亮→…→第8根亮，时间间隔为1s，全亮后，显示10s，再反过来从8→7→…→1顺序熄灭。全灭后，停亮2s，再从第8根灯管开始亮起，顺序点亮7→6→…→1，时间间隔为1s，显示20s，再从→2→…→8。顺序熄灭。全熄灭后，停亮2s，再从头开始运行...
plc流水灯报告
plc流水灯报告
零基础无实物一步一步学PLCS7-1200仿真（九）-八位流水灯/跑马灯
项目要求：按键配合实现8位LED的流水灯/跑马灯功能。 项目目的：学习移位和循环的指令。 项目功能：设置启动、停止按钮和8个圆形的LED灯。按下启动按钮后，8个LED灯按照流水灯或者跑马灯的规则循环显示。按下停止按钮后，显示停止。循环显示的LED灯可以是单个流水灯，也可以是多位跑马灯。具体为：要求在第0.5S亮一个灯，第1S亮第二个灯，第1.5S亮第三个灯，依此类推，4S后进行循环。
plc-西门子S7-226流水灯plc编程（流水灯.awl）
【亲测实用】plc-西门子S7-226流水灯plc编程 文件类型：程序源代码 主要功能： 西门子S7-226流水灯plc编程实例梯形图 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
利用ORCAD/pspice 仿真分析电路的幅度相位谱
利用ORCAD的pspice仿真分析电路的相位谱1.介绍2.搭建电路原理图3.建立仿真文件，进行交流分析4.仿真、查看输出5.总结 1.介绍 orcad配合pspice一直是电路原理图绘制和仿真的主要工具，pspice工具提供了诸如暂态分析、直流分析、交流分析等多个工具。学校主要教的是multisim，对orcad讲得很少，最进要利用orcad对运放构成的电路的频响、相移特性进行分析，发现资料幅度...
三菱PLC——流水灯编程
可加速可减可左移可右移流水灯编程
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
S7-200 Smart入门笔记1——流水灯
采用西门子PLC s7-200 smart编写流水灯，采用两种方法实现。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
流水灯循环显示
项目名称 流水灯 具体要求 4个led每隔0.5s循环点亮,1-2-3-4-3-2-1，假设高电平状态下流水灯点亮，初始值led=1000 设计架构 需要计数500_000_000/20=25000_000次，由于仿真时间较长，将计数值改为10 代码设计 verilog代码设计 采用状态机实现，从左到右和从右到左两个显示状态 需要注意的是从左到右显示到最后一个0001的时候，要在此状态下将显示状态改变为0010才可以跳转从...
循环左移和循环右移指令_运用 移位、循环移位指令 实现流水灯
具体要求用 I0.0控制接在 QB0上的8个彩灯是否移位，每 2s 左移 1 位。用 I0.1 控制左移，I0.2控制右移，首次扫描时将彩灯的初始值设置为 16#1 ，设计出梯形图程序。先来讲解一下，移位指令和循环移位指令。移位指令这里的移位指令直接将16进制数 1 移到 QB0 中，16进制 1 对应的二进制为 00000001，刚好对应八个小灯。循环移位指令循环移位指令将输入 ...
西门子s7-1200模拟交通红绿灯编程
思路：1.用到一个定时器TP，设定总时间是20s。2.用到比较功能，不同的时间导通不同的信号灯。3.设定系统存储器和时钟存储器，利用初始化脉冲对程序进行初始化复位，利用1HZ的脉冲实现闪烁。4.利用最后一个黄灯熄灭，作为下次循环的条件。简易交通灯：按下启动按钮，红灯亮10S后灭，然后绿灯亮5S，绿灯开始闪烁3S后灭，黄灯亮2秒后灭，开始新的一轮循环，红——绿——绿闪——黄的顺序，可以随时停止。第一步初始化：CPU属性 系统存储器。
8位流水灯程序verilog_PLC编程从流水灯程序设计看如何编写PLC程序
PLC编程从流水灯程序设计看如何编写PLC程序。PLC编程除了记住指令及其使用方法外，还应该有一个从功能需求到程序实现的过程。即如何依照需要实现的功能，到编写完成程序的实现。这个过程一般包含如下几个部分的工作： PLC程序编写一般过程 PLC程序编写一般过程 从图中的流程可以看到，一个PLC程序的实现，其前期设计应该是包含了大量的工作内容的。做好前期设计工作，可以有效的提高程...
PLC S7-1200 实验集（附程序以及仿真演示）----振荡电路实验、开关灯实验、彩灯控制器实验、浮点数计算实验、路灯控制实验
本系列文章与大家分享一些PLC S7-1200的实验的实现方法，文章会介绍其实现的程序，以及该程序仿真的结果的演示，本篇文章是本系列的第二篇文章主要介绍振荡电路实验、开关灯实验、彩灯控制器实验、浮点数计算实验、路灯控制实验。 一、振荡电路实验 1、实验要求及I/O分配表 2、用双定时器指令实现 （1）实验程序 （2）实验波形图 （3）PLCSIM仿真结果演示 （4）实验思路及总结 程序的第一部分是起保停电路，按下启动按钮，控制线
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