jeasyopc 无法连接服务器回复给分

zpingy 2015-10-14 11:33:25

无法连接服务器，报错：The connection to the OPC Server has failed:
查看源码，也无法获取错误的具体内容，调用的dll方法就没有返回原始的错误。
远程和本机opcserver都无法连接。
用第三方工具，.net c#都可以正常连接。
不知道是否有遇到过的。

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tiexuemingming 2016-11-21

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引用 1 楼 zpingy 的回复:

经过测试，需要在开发的电脑上安装对应的OPCServer才行，估计是驱动之类的。jeasyopc比utgard方便，但是使用上限制多点，utgard采用dcom原理，只要dcom配置通过即可。作此说明，留与有缘人。

你的意思是只能自己电脑读取数据吗 JOpc jopc = new JOpc("192.168.0.111", "Matrikon.OPC.Simulation.1", "JOPC1"); 中的地址只能是localhost 不能是别的电脑吗

超级菜鸟 2015-11-03

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楼主你好，我是初次接触opc开发，不知道能不能加个qq，沟通交流下呢？扣扣1453558920

zpingy 2015-10-21

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什么情况，没有回应？

zpingy 2015-10-16

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经过测试，需要在开发的电脑上安装对应的OPCServer才行，估计是驱动之类的。jeasyopc比utgard方便，但是使用上限制多点，utgard采用dcom原理，只要dcom配置通过即可。作此说明，留与有缘人。

zpingy 2015-10-16

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回帖给分啦。。。。。。

Java实现OPC通信不回复任何问题，有问题可以评论。录屏简单说了一下文章内容，视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV13V411f7Ch/ 1.PLC和OPC 使用的PLC：西门子的S7-300，具体型号如下图使用的OPC server软件：项目使用KEPServer V6（450M，中文）：百度网盘，密码: ykj2 模拟仿真用的 MatrikonOPCSimulation（50M），百度网盘，密码: mcur 2.连接测试.

随着元宇宙概念兴起与虚拟数字人技术快速发展，虚拟主播、在线教育虚拟助教、元宇宙社交等应用场景对实时动作表情驱动系统提出更高需求。当前主流动作捕捉方案多依赖专业光学动捕设备或深度相机，设备成本高昂、部署复杂，难以在普通用户场景普及。本研究设计并实现一套基于普通单目摄像头的虚拟数字人实时动作表情驱动系统，旨在降低数字人内容生产门槛。系统采用Unity作为主开发引擎，结合Blender进行数字人模型构建与BlendShape表情系统制作，使用MediaPipe框架实现人脸关键点检测与人体姿态估计，通过C#脚本完成实时数据处理与渲染控制。系统包含五个关键模块：人脸关键点检测（MediaPipe Face Mesh提取468个关键点）、人体姿态估计（MediaPipe Pose识别33个骨骼关键点）、表情迁移映射、动作平滑优化（卡尔曼滤波与贝塞尔曲线插值消除抖动）、实时渲染（60fps流畅渲染，支持直播推流与视频录制）。实验结果表明，系统在普通笔记本上可实现60fps实时驱动，人脸关键点检测准确率达98.7%，人体姿态估计平均误差小于5像素，表情迁移相似度达92.3%。【课程报告内容】摘要第1章绪论第2章相关技术与理论基础第3章系统架构设计第4章关键模块设计与实现第5章实验与结果分析第6章总结与展望参考文献

内容概要：本文提出了一种基于蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的分散式优化策略，用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电行为的随机性，生成多样化负荷场景，构建以降低电网负荷波动和用户充电成本为目标的优化模型；采用拉格朗日松弛法对耦合约束进行解耦，实现分布式求解，在保障用户隐私的同时提升计算效率。文中设计了详细的仿真场景，系统分析了该调度策略对电网负荷特性和用户经济性的影响，验证了所提方法在实际应用中的有效性与可行性。; 适合人群：具备电力系统运行、优化算法理论及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及从事智能电网与电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市规模化充电站集群的有序充电管理，实现电网“削峰填谷”；②为电力公司制定科学合理的分时电价政策提供量化分析工具；③支撑智能电网中需求侧资源的分布式协同优化调度研究与系统设计。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码深入理解算法实现流程，重点掌握蒙特卡洛场景生成机制与拉格朗日松弛迭代求解过程，可通过调整参数设置复现不同工况下的仿真结果，以深化对分散式优化机制与调度效果之间关系的理解。

内容概要：本文研究了基于阶跃响应的V-Tiger自动增益调整PID控制器优化方法，并提供了完整的Matlab代码实现。通过深入分析PID控制的核心性能指标与V-Tiger控制器的动态特性，提出了一种融合阶跃响应特征提取与多目标协同优化的自动整定方案，设计了具备自适应迭代校正能力的优化机制，有效提升了控制系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。文中系统阐述了整定原理、算法架构设计及性能验证流程，通过仿真实验充分验证了该方法在复杂工业控制场景下实现高精度参数自整定的可行性与优越性，为智能PID控制提供了可复现、可拓展的技术路径。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Matlab编程能力，从事控制工程、自动化、电气工程等领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于需要高精度PID参数整定的工业控制系统中，如电机驱动、温度控制、电力电子变换器等；②为科研人员提供一种可复现、可扩展的智能PID整定方法，用于提升系统动态性能与鲁棒性；③作为教学案例帮助学生理解PID整定原理与现代优化算法的融合应用。; 阅读建议：建议读者结合文中的Matlab代码逐模块运行与调试，重点关注阶跃响应特征提取与增益优化策略的实现逻辑，同时可尝试将其应用于实际控制系统中进行对比验证，以深化对自动整定机制的理解。

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