1.引用S7.Net 2.private void Button1_Click(object sender, EventArgs e) { Plc plc = new Plc(CpuType.S71200, "192.168.0.1", 0, 1); plc.Open(); if (!plc.IsConne...

西门子（SIEMENS）公司的PLC产品包括LOGO、S7-200、S7-1200、S7-300、S7-400、S7-1500等。 西门子S7系列PLC体积小、速度快、标准化，具有网络通信能力，功能更强，可靠性高。S7系列PLC产品可分为微型PLC（如S7-200）...

C#与PLC通信开发之西门子s7-200 smart 很遗憾，这篇文章，和我之前的其它的PLC教程不一样，因为这篇文章，不是授人以渔，而是授人以鱼！ 但您又是幸运的，因为您看了这篇文章，您一样可以获得读写S7-200 smart PLC...

西门子S7-1200紧凑型PLC在当前的市场中有着广泛的应用，由于其性价比高，所以常被用作小型自动化控制设备的控制器，这也使得它经常与第三方的设备扫描枪、打印机等设备进行通讯。

S7.Net.dll文件里PLC类型里没有S7-200Smart类型，所有很多人不知道怎么通过S7.net与S7-200SmartPLC通信，实际上要想跟SmartPLC通信，用PLC类型选S7-1200，读取V区变量用DB1表示，其他的跟读取S7-1200一样了。...

通讯组件用于PC与可编程控制器(PLC)、智能仪表等进行数据通讯，适用于基于PC高级语言的工业自动化控制系统。组件采用动态链接库文件(*.DLL)的形式，在PC系统的项目工程里引用该组件，调用相应的属性与方法函数，...

C#调用S7TCPDLL.dll实现与西门子S7-200 SMART PLC通信的例子，里面的S7TCPDLL.dll有使用时间限制，如需正版的S7TCPDLL.dll，请联系本人！

C#直接与S7-200Smart、S7-300/400、S7-1200/1500以太网、PPI、MPI通讯 1.0 通讯组件概述 该类通讯组件适用于基于PC高级语言的工业自动化控制系统，用于PC与可编程控制器(PLC)、智能仪表等进行数据通讯。组件采用...

C# 与 西门子1200PLC通信，采用 S7.NET（支持Smart200,S7 300,400,1200,1500），采用多线程同时与10台PLC通信，响应速度快，相关命令见S7.NET说明，本例程使用了结构体读取操作，例程中包含PLC测试程序及C#源代码，...

需要自己开发桌面程序来控制PLC时也许用的着，我也是这方面的新手，抛砖引玉，主要是寄存器模块读写数据，举了浮点数和bool数据的例子。sharp7是西门子官网提供的通讯类文件，有空可以研究下，各种功能齐全。

西门子S7-1200 PLC并不支持直接ModbusTCP，需要编写一些PLC程序，PLC程序的主要目的是通信参数及地址映射的设置。 1. PLC程序编写 步 骤 操作 说明 1 通过博图软件创建一个新的PLC项目， .

c#通过OPC server与西门子S7-200 smart实现通信示范代码txwtech public bool ConnetOPC()//连接OPC并创建组 { int i = 0; try { string hostname = Dns.GetHostName();...

PC端采用c#实现西门子PLC S7-200开关量输出(PPI协议,MSComm控件)

针对应用广泛的工控领域常见的计算机与 PLC 通信问题， 讨论了一种通过 PPI 协议实现计算机与西门子 S7－200PLC 通信的 C＃ 编程方法。 关键词： PPI 协议，西门子 S7－200 ， C＃ ，通信

S7.NET支持连接S7-200SMART,S7-1200,S7-1500,S7-300,S7-400PLC,只支持西门子系列PLC，而且连接方式要是profinet通信 一，引用S7.NET的dll文件 二，using S7.Net; 三,实例化PLC 如果是连接PLC SMART200...

VB6通过Snap7控件与西门子PLC(S7-200SMART、1200、1500)进行TCP/IP网络通讯例程，可读写VD，DB,M,IB,QB,TIMER,C类型数据。 西门子PLC的开源通信库，基于以太网（Ethernet）通信的Snap7系列通信库是一个相当不错的...

西门子S7-1200之间以太网通信一．通信前的准备首先创建新项目，并命名为“s7-1200之间通信”，如下图所示：然后组态设备，选择s7-1200的CPU 1214C DC/DC/RLY，版本号为4.1，如下图所示：打开项目后，选中PLC_1设备...

C#使用ModbusTcp协议与西门子1200PLC通讯。包含modbus协议的全部八种功能码的读写程序。

文章转载自微信公众号“自动化电气工程师技术交流与分享”关键词：无线网桥本文目标：以西门子S7-200 Smart PLC为例，实现基于以太网、无线网桥的通讯主要步骤一，硬件选型、接线二，参数设置正文开始一，硬件选型、...

通过西门子S7协议，实现c#编写的上位机与西门子S7-1500进行通信，并实现断线重连功能，多线程访问

PLC通讯实现-C#实现西门子PLC串口通讯W95_S7（四）背景抽象设计西门子串口通讯实现W95_S7 背景 本人近十年的工作都与工业软件相关、其中工控系统开发过程中有一个必要环节就是跟各大厂商的PLC进行通讯，而对于从...

C#与西门子PLC通讯S7NetPLC设置C#程序 S7Net PLC在工业自动化领域是常用的控制器，一般在和上位机界面通讯时，经常使用组态软件。以西门子PLC为例，上位机可以使用西门子的WINCC。但是，当面对需求比较多样化的需求...

西门子PLC S7-300/400/1200/1500 TCP 通讯组件V1.0，PLC上无需增加任何程序，直接通讯。 1.C#语言开发，采用NET4.0框架，模块化设计，二次开发使用方便。 2.工程结构类似OPC通讯方式，采用Tag的方式，通过标签名就...

S7-200 PC Access SMART是西门子公司针对S7-200 SMART PLC与上位机通信推出的OPC（OLE for Process Control）服务器软件。其作用是跟其他标准的OPC客户端（Client）通信并提供数据信息。S7-200 PC Access SMART与S7-...

C#和西门子PLC以太网通讯，上位机代码

通过 MODBUS 协议 与 PLC s7-1500 进行通讯 可实现对 寄存器读写操作

西门子PLC通讯协议 言归正传，先说说 1.西门子和三菱的几个区别(上位只关心的通讯层面)： 西门子PLC通讯端口固定102，但是可以连接多个PC端(客户端)，三菱PLC通讯端口可以自定义，最多好像8个，但是每个端口只能...

B.NET，C#，VC++等直接与西门子S7-200SMART的以太网口直接通讯，无需PLC内编程配合，直接访问I、Q、M、V等寄存器区域，支持多种数据类型； 附件中是VB.NET2010和C#2010的源代码：

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。