68、在线模式、诊断与测试全解析

在线模式、诊断与测试全解析

1. 在线项目数据操作

在在线模式下,即便没有关联项目,也能打开 CPU 中的用户程序。具体操作步骤如下:
1. 选择“Portal 视图”中的“在线与诊断”门户,接着选择“可访问设备”。
2. 若有需要,设置 LAN 适配器(PG/PC 接口模块),然后点击“开始搜索”按钮。搜索进度会在“在线状态信息表”中显示。
3. 搜索完成后,在所选接口表的“可访问节点”中选择 PLC 站,点击“显示”按钮。此时,所选 PLC 站会显示在项目树的“在线访问”和所用接口(模块)下。也可以在所用接口下双击“更新可访问设备”,可访问设备将以文件夹形式显示在接口下。
4. 选择 PLC 站,然后从快捷菜单中选择“在线与诊断编辑器”。在在线模式下,可通过 CPU 显示屏选择模式,或在诊断功能中读取诊断缓冲区。
5. “程序块”文件夹包含在线块。打开该文件夹时,STEP 7 会将块加载到其中。双击块即可打开并显示其中的程序。

若要编辑或测试在线块,必须创建离线项目并将在线块转移到该项目中,因为只有离线存在的块才能进行新建、修改、删除或测试操作。

1.1 从 CPU 上传硬件配置

上传硬件配置时,需向项目中添加一个“未指定”的 CPU。插入未指定 CPU 后,信息文本中会出现用于确定连接设备配置的链接。若尚未连接编程设备到要上传配置的 CPU 并开启 CPU,需先完成这些操作。
1. 点击确定配置的链接,或在项目树中选择“空的”未指定 PLC 站,然后从主菜单中选择“在线 > 硬件检测”。
2. 找到的设备会列在“硬件检测”对话框窗口中。在表中选择 PLC 站,点击“检测”按钮

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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