EPN-330再升级——解锁EtherNet/IP与PROFINET双向协议转换新能力

最新推荐文章于 2025-12-10 17:06:50 发布
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引言：
上海泗博EPN-330通信网关迎来重大版本升级，在保留原有Modbus TCP与PROFINET高效数据交换功能基础上，新增EtherNet/IP转PROFINET核心功能。此次升级使EPN-330成为工业自动化领域的多功能协议转换中枢，为异构网络互联提供更完整的解决方案。

 

全协议兼容
◇ 深度适配PROFINET（西门子S7-1200/1500等）、EtherNet/IP（罗克韦尔ControlLogix/欧姆龙NJ/NX/三菱iQ-R等）、Modbus TCP（施耐德Modicon M580等）主流工业协议
◇ 实现跨品牌PLC与智能设备的无障碍通信

超强组网能力
◇ 支持72节点Modbus TCP多主站架构
◇ 满足传感器阵列、仪表群等分布式设备集中管控需求

 

卓越性能表现
◇ PROFINET通道：1440字节/周期的工业级数据吞吐量
◇ EtherNet/IP通道：1428字节/周期高速传输能

◇ 四路自适应以太网端口（10/100Mbps）支持双网段隔离通信

 

军工级可靠性设计
✓ PROFINET MRP环网冗余+RT/IRT实时通信
✓ 隔离电源设计通过EMC四级认证
✓ -40~75℃宽温域稳定运行

 

典型应用场景一：EtherNet/IP与PROFINET主站互联
EPN-330作为协议转换桥，可无缝连接EtherNet/IP主站（如Allen-Bradley PLC）与PROFINET主站（如西门子PLC），打破AB与西门子系统的通信壁垒。

 

典型应用场景二：Modbus TCP与PROFINET系统集成
◆ 多从站接入：将变频器、智能仪表等Modbus TCP从站设备集群接入PROFINET主站网络
◆ 主站级交互：实现施耐德Modicon PLC与西门子S7系列PLC的主站级数据交换

 

结语：

此次EPN-330的功能迭代，标志着上海泗博在工业通信领域的技术突破。通过构建PROFINET、EtherNet/IP、Modbus TCP的三维协议矩阵，我们为离散制造、智能工厂等场景提供前瞻性互联解决方案。未来将持续深耕工业通信技术，以专业服务赋能客户，构建更智能、更可靠的工业网络生态。

如何快速实现MODBUS TCP转Profinet——泗博网关EPN-330
weixin_42660214的博客
08-07 735
上海泗博EPN-330是Modbus TCP转PROFINET协议通信网关，作为PROFINET从站，支持西门子S7-200 SMART /300 /400/1200/1500全系列PLC以及具有PROFINET主站系统无缝对接。而Modbus TCP端，可以与Modbus TCP从站设备、主站PLC、DCS系统以及组态软件等进行数据交互。
泗博MODBUS TCP转PROFINET网关EPN-330实现焊机与西门子PLC的连接
weixin_42660214的博客
08-07 782
上海泗博Modbus TCP转PROFINET网关EPN-330可以轻松地将多个Modbus TCP接口的设备连接到PROFINET网络中。EPN-330也可以轻松在Modbus TCP主站与PROFINET主站之间实现高效的数据交换，例如施耐德等PLC和西门子PLC的互联。
EPN-330再升级-解锁EtherNet/IP转PROFINET新技能
qpydaniu的博客
03-14 336
EPN-330可以将多个Modbus TCP接口的从站设备连接到PROFINET主站网络中，也可以轻松在Modbus TCP主站与PROFINET主站之间实现高效的数据交换，例如施耐德等PLC和西门子PLC的互联，或者支持西门子PLC做主站，连接多个Modbus TCP从站设备，如变频器、智能电表等。EPN-330通信网关再次迎来重大升级，新版本不仅保留了原有的Modbus TCP与PROFINET之间的高效数据交换功能，更增加了EtherNet/IP转PROFINET的全新功能。【工业级大数据吞吐性能】
EPN-330解锁EtherNet/IP转PROFINET新技能
上海泗博自动化的博客
03-19 324
EPN-330可以将多个Modbus TCP接口的从站设备连接到PROFINET主站网络中，也可以轻松在Modbus TCP主站与PROFINET主站之间实现高效的数据交换，例如施耐德等PLC和西门子PLC的互联，或者支持西门子PLC做主站，连接多个Modbus TCP从站设备，如变频器、智能电表等。EPN-330分别作为EtherNet/IP从站及PROFINET从站，支持客户EtherNet/IP主站设备连接到PROFINET主站设备。工业级大数据吞吐性能。
Modbus TCP/EtherNet/IP转PROFINET网关
qpydaniu的博客
03-05 382
支持PROFINET MRP环网冗余，实现EtherNet/IP从站或Modbus TCP主站/从站和PROFINET协议之间数据交换的通信网关，作为PROFINET从站，支持西门子S7-200 SMART /300 /400/1200/1500全系列PLC以及具有PROFINET主站系统无缝对接。在EtherNet/IP端，可以与EtherNet/IP主站设备、主站PLC系统进行数据交互，如与罗克韦尔（Rockwell）、欧姆龙等品牌PLC主站系统之间的安全连接与高效通信。7、安装：35mm导轨；
全新升级EPN-330 智能转换，连接未来——引领工业自动化新纪元
qpydaniu的博客
03-14 524
它将打破传统协议壁垒，搭建起多协议无缝对接的平台，为企业在激烈的市场竞争中赢得先机。冗余设计：搭配泗博工业级轻网管智能型冗余交换机，打造高效、稳定的网络环境，确保关键时刻数据传输不掉链。抗干扰设计：采用四个自适应以太网接口与隔离型电源，增强抗干扰能力，守护每一笔关键信息。实时响应：无论是实时控制还是数据监控，均能保持超高响应速度，让生产节奏更臻完美。之间的数据高效交换，均能轻松实现，为离散制造与智能工厂提供一站式解决方案。的全新功能，实现不同工业协议间的无缝互联，让多品牌设备协同作业成为可能。
EPN-330网关实现西门子S7-1517H冗余PLC与库伯勒编码器跨协议组网
最新发布
上海泗博自动化的博客
12-10 214
摘要： 重庆某钢铁厂高炉控制系统采用西门子S7-1500H冗余PLC与库伯勒Sendix F5868编码器，因协议差异（PROFINET与EtherNet/IP）导致通信受阻。通过上海泗博EPN-330网关（支持PROFINET S2冗余与EtherNet/IP协议转换），成功实现跨协议数据交互，保障了编码器位置信号的稳定传输。EPN-330作为国内首款通过PROFINET双重冗余认证的网关，在博途系统中完成组态与数据读取，解决了高炉关键设备的闭环控制难题，提升了系统可靠性与生产效率。
数字系统实验——第14-15周任务——大综合1、2
weixin_43973089的博客
05-13 6610
数字系统实验--第14-15周任务（大综合1、2）任务书0．简介1.传感器数字采集系统实验-11.C级任务（80%）2.传感器数字采集系统实验2B级任务（90%）综合实验——传感器数字采集系统实验目标：实验资源：传感器数字采集系统实验-1一、超声波测距基本知识1、了解超声波测距工程的演示与测量过程:2、仔细看trig和echo信号的示波器波形，对其进行分析，了解其计算过程并说明；二、在Proteus上用SRF04传感器、蜂鸣器BUZZER和和数字电路芯片设计一个能单次启动测距系统的电路。纯数字电路实现的简单
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python学习
10-08 299
以上只是通用的运行库dll处理方式，如果你遇到缺失文件是第三方的软件文件，那么就需要下载到属于这个程序所匹配的版本的文件，然后将这个文件复制到这个程序的安装目录下才能解决问题。如果我们遇到关于文件在系统使用过程中提示缺少找不到的情况，如果文件是属于运行库文件的可以单独下载文件解决，但还是建议安装完整的运行库，可以尝试采用手动下载替换的方法解决问题！文件下载完成后，下方列表会有很多个不同版本的文件，这里所有文件都是免费可下载的，我们根据自己所需要的版本文件，点击右边的“打开”，这样就找到了下载的文件。
njj@njj-Legion-R9000P-ARX8:~/orbbec_ws/src/OrbbecSDK_ROS2/orbbec_camera/scripts$ ros2 launch orbbec_camera astra.launch.xml [INFO] [launch]: All log files can be found below /home/njj/.ros/log/2025-05-29-17-11-12-497303-njj-Legion-R9000P-ARX8-5251 [INFO] [launch]: Default logging verbosity is set to INFO [INFO] [orbbec_camera_node-1]: process started with pid [5252] [orbbec_camera_node-1] WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.698887 5252 Context.cpp:13] Context creating! [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.699622 5252 XmlConfig.cpp:108] loadConfigFile() using defaultConfig_==/home/njj/orbbec_ws/install/orbbec_camera/share/orbbec_camera/config/OrbbecSDKConfig_v1.0.xml [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.699644 5252 Context.cpp:33] Config file version=1.1 [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.699774 5252 FrameBufferManager.cpp:23] Max global frame buffer size updated! Size=2048MB [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.699846 5252 DeviceManager.cpp:56] DeviceManager init ... [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.699908 5252 LinuxPal.cpp:22] createObPal: create LinuxPal! [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.770985 5252 EnumeratorLibusb.cpp:325] queryDevicesInfo done! [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827709 5252 DeviceManager.cpp:382] Current usb device port list:: [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827737 5252 DeviceManager.cpp:384] - 3-1.2-5.0 | ORBBEC Depth Sensor [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827744 5252 DeviceManager.cpp:384] - 3-1.2-5.1 | ORBBEC Audio Device [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827749 5252 DeviceManager.cpp:384] - 3-1.1-4.0 | Astra Pro HD Camera [orbbec_camera_node-1] [W20250529 17:11:12.827768 5252 OpenNIDeviceInfo.cpp:172] New openni device matched. [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827780 5252 DeviceManager.cpp:352] Devices matched: [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827783 5252 DeviceManager.cpp:368] - openniDevice = 1 [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827872 5252 LinuxPal.cpp:150] Create PollingDeviceWatcher! [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827879 5252 DeviceManager.cpp:101] DeviceManager init done! [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827884 5252 DeviceManager.cpp:52] DeviceManager construct done [orbbec_camera_node-1] [I20250529 17:11:12.827890 5252 Context.cpp:56] Context created! [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.828325595] [camera.camera]: Waiting for device connection... [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.828454827] [camera.camera]: onDeviceConnected [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.828498695] [camera.camera]: Connecting to the default device [orbbec_camera_node-1] [ERROR] [1748509872.869836457] [camera.camera]: Failed to setup devices: Unsupported property! id=2025 [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.870361686] [camera.camera]: stream depth is enabled - width: 640, height: 480, fps: 30, Format: OB_FORMAT_Y11 [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.870549014] [camera.camera]: stream ir is enabled - width: 640, height: 480, fps: 30, Format: OB_FORMAT_Y10 [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.870815778] [camera.camera]: stream color is enabled - width: 640, height: 480, fps: 30, Format: OB_FORMAT_RGB [orbbec_camera_node-1] [WARN] [1748509872.891883026] [camera.camera]: Publishing dynamic camera transforms (/tf) at 10 Hz [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.891918595] [camera.camera]: Enable depth stream [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.892006331] [camera.camera]: Stream depth width: 640 height: 480 fps: 30 format: Y11 [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.892017001] [camera.camera]: Enable ir stream [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.892025301] [camera.camera]: Stream ir width: 640 height: 480 fps: 30 format: Y10 [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.892033600] [camera.camera]: Enable color stream [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509872.892041899] [camera.camera]: Stream color width: 640 height: 480 fps: 30 format: RGB [orbbec_camera_node-1] [ERROR] [1748509873.240828523] [camera.camera]: Failed to start pipeline: Start stream failed, OB_SENSOR_COLOR Match openni video mode failed! [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509873.240879510] [camera.camera]: try to disable ir stream and try again [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509873.240897296] [camera.camera]: Enable depth stream [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509873.240910340] [camera.camera]: Stream depth width: 640 height: 480 fps: 30 format: Y11 [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509873.240921011] [camera.camera]: Enable color stream [orbbec_camera_node-1] [INFO] [1748509873.240941169] [camera.camera]: Stream color width: 640 height: 480 fps: 30 format: RGB [orbbec_camera_node-1] terminate called without an active exception [orbbec_camera_node-1] *** Aborted at 1748509873 (unix time) try "date -d @1748509873" if you are using GNU date *** [orbbec_camera_node-1] PC: @ 0x0 (unknown) [orbbec_camera_node-1] *** SIGABRT (@0x3e800001484) received by PID 5252 (TID 0x7f54fffff640) from PID 5252; stack trace: *** [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fa42520 (unknown) [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fa969fc pthread_kill [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fa42476 raise [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fa287f3 abort [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fea2b9e (unknown) [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551feae20c (unknown) [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551feae277 std::terminate() [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f55203d3b62 std::_Sp_counted_ptr_inplace<>::_M_dispose() [orbbec_camera_node-1] @ 0x5caacb8676fa std::_Sp_counted_base<>::_M_release() [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f552037890d _ZN13orbbec_camera12OBCameraNodeC2EPN6rclcpp4NodeESt10shared_ptrIN2ob6DeviceEES4_INS_10ParametersEE.cold [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f55203cc97b orbbec_camera::OBCameraNodeDriver::initializeDevice() [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f55203d290f orbbec_camera::OBCameraNodeDriver::startDevice() [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f55203d302c orbbec_camera::OBCameraNodeDriver::onDeviceConnected() [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f55203d374f orbbec_camera::OBCameraNodeDriver::queryDevice() [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fedc253 (unknown) [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fa94ac3 (unknown) [orbbec_camera_node-1] @ 0x7f551fb26850 (unknown) [ERROR] [orbbec_camera_node-1]: process has died [pid 5252, exit code -6, cmd '/home/njj/orbbec_ws/install/orbbec_camera/lib/orbbec_camera/orbbec_camera_node --ros-args -r __node:=camera -r __ns:=/camera --params-file /tmp/launch_params_qedgwdv4 --params-file /tmp/launch_params_fkzaw7l3 --params-file /tmp/launch_params_g5gp_twp --params-file /tmp/launch_params_jk9yuh3v --params-file /tmp/launch_params_zmw5n2om --params-file /tmp/launch_params_dlv1zuan --params-file /tmp/launch_params_gcmybtq4 --params-file /tmp/launch_params_z49cxbtv --params-file /tmp/launch_params_lwep28in --params-file /tmp/launch_params_tjx1sy7c --params-file /tmp/launch_params_ojmmawfw --params-file /tmp/launch_params_2lxqlfgm --params-file /tmp/launch_params_vn4dgbin --params-file /tmp/launch_params_dhk4hboi --params-file /tmp/launch_params_pschhlug --params-file /tmp/launch_params_ahcf2yd9 --params-file /tmp/launch_params_gn1yugny --params-file /tmp/launch_params_d16dt41j --params-file /tmp/launch_params_i1xrj68w --params-file /tmp/launch_params_1xhbfubp --params-file /tmp/launch_params_nnmih73e --params-file /tmp/launch_params_6valilvg --params-file /tmp/launch_params_77v07q0z --params-file /tmp/launch_params_ulb0ig4h --params-file /tmp/launch_params_l96mjq4m --params-file /tmp/launch_params_jt3rxsul --params-file /tmp/launch_params_w4zc0gfp --params-file /tmp/launch_params_jl3ssmld --params-file /tmp/launch_params_p9wggfi0 --params-file /tmp/launch_params_8796_pn3 --params-file /tmp/launch_params_zesda7aa --params-file /tmp/launch_params_641ox3ac --params-file /tmp/launch_params_q6x4r4od --params-file /tmp/launch_params_5f3tt2lv --params-file /tmp/launch_params_l1cnug6k --params-file /tmp/launch_params_o21pie2a --params-file /tmp/launch_params_4298sgoz --params-file /tmp/launch_params_pnz86esm --params-file /tmp/launch_params_ugtepge9 --params-file /tmp/launch_params_a_3auj0w --params-file /tmp/launch_params_bn5idhpc
05-30
若固件过旧，需通过`OrbbecFirmwareUpdater`工具升级 #### 步骤2：验证OpenNI2配置 1. 安装必要依赖： ```bash sudo apt install libopenni2-dev libusb-1.0-0-dev ``` 2. 测试OpenNI2直接访问摄像头： ...
ipa-client-epn-4.9.2-3.module_el8.5.0+749+7571487a.aarch64.rpm
01-07
官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
ipa-client-epn-4.9.6-4.module_el8.5.0+921+2b5d5825.aarch64.rpm
01-07
官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
12-09
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
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