PLC课程设计-三层电梯控制 本课程设计报告主要介绍了基于西门子（SIEMENS）S7-200 PLC 对三层电梯的控制进行了模拟，形成了电梯升降的系统。PLC 在电梯升降的过程中，主要体现在逻辑开关的功能。由于 PLC 具有逻辑运算、记数、定时以及输出输入输出的功能，在电梯升降的过程中各种逻辑开关控制与 PLC 很好的结合，对电梯实现了控制。 知识点1：PLC 的发展趋势 PLC 作为一种工业控制微型计算机，它以其编程方便、操作简单尤其是它的高可控性等优点，在工业生产过程中得到了广泛的应用。PLC 的发展趋势是：高功能、高速度、高集成度、大容量、小体积、低成本、通信组网能力强。 知识点2：电梯控制系统的硬件设计 电梯控制系统的硬件设计主要包括模拟装置介绍、选择机型、I/O 分配表、电气接线图与主电路图、电梯控制系统的安全保护等几个方面。在电梯控制系统的设计中，需要考虑到安全保护，包括短路保护、过载保护、失电压保护、超程保护等。 知识点3：电梯控制系统的软件设计 电梯控制系统的软件设计主要包括软件设计流程图及描述、源代码设计、系统调试等几个方面。在软件设计中，需要使用梯形图LAD 和语句表STL 等编程语言来实现电梯控制系统的逻辑控制。 知识点4：PLC 在电梯控制系统中的应用 PLC 在电梯控制系统中的应用主要体现在逻辑开关的功能上。由于 PLC 具有逻辑运算、记数、定时以及输出输入输出的功能，在电梯升降的过程中各种逻辑开关控制与 PLC 很好的结合，对电梯实现了控制。 知识点5：电梯控制系统的安全保护 电梯控制系统的安全保护是非常重要的，需要考虑到短路保护、过载保护、失电压保护、超程保护等方面，以确保电梯的安全运行。 知识点6：PLC 的优点 PLC 作为一种工业控制微型计算机，它具有编程方便、操作简单尤其是它的高可控性等优点，在工业生产过程中得到了广泛的应用。 知识点7：电梯控制系统的软件设计流程 电梯控制系统的软件设计流程主要包括软件设计流程图及描述、源代码设计、系统调试等几个方面。 知识点8：梯形图LAD 和语句表STL 的应用 梯形图LAD 和语句表STL 是两种常用的编程语言，用于实现电梯控制系统的逻辑控制。在软件设计中，需要使用这两种语言来实现电梯控制系统的逻辑控制。

内容概要：本文详细介绍了使用西门子S7-200 PLC实现三层电梯控制系统的具体方法和技术要点。首先对输入输出进行了合理的分配，如将I0.0到I0.5用于连接楼层按钮，Q0.0到Q0.3用于控制方向指示灯。接着深入探讨了按钮信号处理机制，包括锁存外呼信号、处理优先级以及超重和防夹等功能的具体实现方式。文中还特别强调了方向选择逻辑的重要性，通过比较指令和状态寄存器来确定电梯的最佳运行路径。此外，针对可能出现的问题提供了实用的解决方案，如楼层计数器的数据类型转换错误等。最后提醒开发者注意物理安全电路的设计，确保系统的稳定性和安全性。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师、技术人员，尤其是对PLC编程有一定了解并希望深入了解电梯控制系统的人群。 使用场景及目标：适用于需要构建小型楼宇内部电梯控制系统的企业或项目。主要目标是帮助读者掌握如何利用PLC进行电梯控制系统的开发，提高系统的智能化水平和服务质量。 其他说明：本文提供的程序框架已在实际环境中验证可行，但在应用于真实项目之前仍需根据具体情况调整参数设置。

内容概要：本文详细介绍了使用西门子S7-200 PLC实现三层电梯控制系统的具体方法和技术要点。首先对输入输出进行了合理的分配，如将I0.0到I0.5用于连接楼层按钮，Q0.0到Q0.3用于控制方向指示灯。接着深入探讨了按钮信号处理机制，包括锁存外呼信号、处理优先级以及超重和防夹等功能的具体实现方式。文中还特别强调了方向选择逻辑的重要性，通过比较指令和状态寄存器来确定电梯的最佳运行路径。此外，针对可能出现的问题提供了实用的解决方案，如楼层计数器的数据类型转换错误等。最后提醒开发者注意物理安全电路的设计，确保系统的稳定性和安全性。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师、技术人员，尤其是对PLC编程有一定了解并希望深入了解电梯控制系统的人群。 使用场景及目标：适用于需要构建小型楼宇内部电梯控制系统的企业或项目。主要目标是帮助读者掌握如何利用PLC进行电梯控制系统的开发，提高系统的智能化水平和服务质量。 其他说明：本文提供的程序框架已在实际环境中验证可行，但在应用于真实项目之前仍需根据具体情况调整参数设置。

### PS技术精要知识点 #### 一、基础知识与技巧概览 PS技术是Photoshop软件应用的核心技能之一，广泛应用于图像处理、平面设计等领域。在实际操作过程中，掌握一定的技巧和方法可以极大地提高工作效率和作品质量。下面将详细介绍几个实用且高效的操作技巧。 #### 二、色彩调整与渲染技巧 **1. 调出照片漂亮的红黄色** - **步骤详解**： - 打开原始图片素材，复制背景图层。 - 去色处理（Ctrl+Shift+U）后，应用高斯模糊效果（模糊>高斯模糊，数值4）。 - 设置图层混合模式为“滤色”，并调整图层不透明度至27%。 - 创建新图层并执行盖印图层命令（Ctrl+Alt+Shift+E），设置混合模式为“颜色”。 - 使用渐变映射调整图层（紫色到橘色），并添加剪贴蒙版（Alt+Ctrl+G）。 - 创建亮度/对比度调整图层，设置参数为-5，-21。 - 创建智能锐化调整图层，使用默认设置，数量46，半径0.8，高斯模糊。 - 创建色阶调整图层，参数为8，1.00，255。 - 创建可选颜色调整图层，调整红色与黄色的具体参数如下： - 红色：+17，-8，+16，0 - 黄色：-54，0，+10，+18 - 白色：-5，0，0，0 通过这一系列精细调整，可以使照片中的红黄色更加鲜明突出，提升整体视觉效果。 **2. 调出怀旧的风景照片** - **步骤详解**： - 打开原图并复制背景图层。 - 曲线调整，数值RGB：109，99。 - 色相/饱和度调整，数值：0，-39，0。 - 色彩平衡调整，数值：0，0，-34。 - 可选颜色调整，中性色：0，0，-20，0。 - 新建图层，填充颜色d7b26c，设置混合模式为“叠加”，不透明度56%。 - 将云彩素材导入图层上方，设置混合模式为“柔光”，擦除非天空部分，盖印图层（Ctrl+Alt+Shift+E）。 - 可选颜色调整，黑色：0，0，-14，-5。 - 新建图层，填充0d1d50，设置混合模式为“排除”，复制一层，填充52%。 - 曲线调整，数值RGB：128，155。 - 色彩平衡调整，数值：+24，+7，-64，填充70%。 - 色阶调整，数值：29，1.00，227，填充58%。 - 可选颜色调整，中性色：+16，+12，-11，+5。 - 盖印图层（Ctrl+Alt+Shift+E），再次进行色彩平衡调整，数值：+24，+7，-64，填充38%。 - 再次盖印图层（Ctrl+Alt+Shift+E），设置不透明度46%，填充48%。 - 合并可见图层并进行锐化处理。 这一系列步骤可以帮助用户实现一种复古怀旧的风格，特别适用于风景类图片的处理。 **3. 年轻化处理出人物的细嫩肌肤** - **步骤详解**： - 复制背景层，应用高斯模糊（半径设为10）。 - 设置混合模式为“颜色”，并通过混合选项取消R与G的高级通道。 - 利用曲线调整平衡色彩形象。 - 新建图层，使用修复刷工具（J），选择“对所有图层取样”，去除大的雀斑或污点。 - 盖印所有图层（Ctrl+Shift+Alt+E），勾选出皮肤部分，注意保留眼睛、眉毛、嘴唇等部位。 - 应用高斯模糊（半径为20），设置层的透明度为75%。 - 复制上一步的图层，应用高反差保留（半径为4），混合模式为“线性光”，不透明度为40%。 此方法有助于提升人物皮肤质感，达到年轻化的效果，特别适用于人像照片的后期处理。 **4. 制作《魔幻》海报** - **步骤详解**： - 打开原图，复制对比度最大的蓝色通道。 - 通过色阶加大对比度，使石头部分具有层次感。 - 将调整好的蓝色通道副本复制到图层中，并为其添加深橙色。 - 复制底图的红色通道到图层，用蒙版去除天空和石头部分，保留草地，并添加色彩。 - 加入素材闪电球的红色通道，设置图层混合模式为“叠加”，调整位置和大小，制作成光源，并使用径向放射模糊滤镜处理。 - 复制底图的红色通道，加大对比度，提取草地高光部分，并填充白色，设置混合模式为“叠加”，使用蒙版去除天空部分的白色。 - 选取天空区域，添加曲线和色相/饱和度调整层，根据个人喜好调整色彩和饱和度。 - 最后加入一些海报元素，如文字、图形等，使海报看起来更加真实。 这一系列步骤可以帮助用户创建出具有魔幻风格的海报，适用于多种创意设计场景。 **5. 海边滩涂处理** - **步骤详解**： - 打开原图，新建图层，盖印可见图层。 - 进入通道，复制对比较强的绿色通道。 - 加大对比度，使用画笔工具（叠加模式）提取选区。 以上步骤可以帮助用户更好地处理海边滩涂的照片，增强细节表现力。 #### 三、总结 通过对上述几个案例的学习，我们可以发现，PS技术的应用不仅仅局限于简单的图片编辑，更多的是通过一系列精心设计的操作流程，达到特定的艺术效果。无论是调整照片的色彩，还是制作复杂的海报，都需要用户具备扎实的基本功以及对各种工具和命令的熟练掌握。希望以上的技巧能够帮助大家在日常工作中更加游刃有余地运用Photoshop软件，创作出更多高质量的作品。

### 南邮自然语言处理实验三知识点解析 #### 一、实验概述 南京邮电大学的这份实验报告针对的是自然语言处理（NLP）领域的三项基本任务：词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS）、命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）以及信息抽取（Information Extraction）。这些技术在文本挖掘、机器翻译、问答系统等领域有着广泛的应用。 #### 二、实验目的 1. **词性标注**：掌握如何对文本中的词语进行词性标注。 2. **命名实体识别**：学会识别文本中的特定实体，如人名、地名等。 3. **信息抽取**：理解如何从非结构化或半结构化的文本中提取结构化信息。 #### 三、实验环境 - **硬件**: 微型计算机 - **软件**: Windows操作系统、Python3.7或3.8 #### 四、实验原理与内容 本节将详细介绍实验中涉及到的主要知识点。 ##### 1. 词性标注 词性标注是自然语言处理中的基础任务之一，其目标是对句子中的每个词赋予一个表示其语法功能的标记。 - **基于隐马模型的词性标注** - **隐马尔可夫模型**（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，常用于序列标注问题，如语音识别、手写识别、生物信息学中的序列分析等。 - 在词性标注中，HMM假设当前词的词性仅依赖于前一个词的词性，这被称为一阶HMM；而二阶HMM则考虑前两个词的词性。 - **代码示例**： ```python from pyhanlp import * from test07 import ensure_data HMMPOSTagger = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.HMMPOSTagger') AbstractLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.lexical.AbstractLexicalAnalyzer') PerceptronSegmenter = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronSegmenter') FirstOrderHiddenMarkovModel = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.FirstOrderHiddenMarkovModel') SecondOrderHiddenMarkovModel = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.SecondOrderHiddenMarkovModel') def train_hmm_pos(corpus, model): tagger = HMMPOSTagger(model) # 创建词性标注器 tagger.train(corpus) # 训练 analyzer = AbstractLexicalAnalyzer(PerceptronSegmenter(), tagger) # 构造词法分析器 text = "新华社北京 5 月 29 日电（记者严赋憬、杨淑君）记者从国家林草局获悉，在有关部门和京沪两地各方的高度重视和共同努力下，大熊猫“丫丫”顺利通过隔离检疫，乘坐包机平安抵达北京，于 5 月 29 日 0 时 43 分回到北京动物园大熊猫馆。目前，“丫丫”健康状况稳定。" print(analyzer.analyze(text)) # 分词+词性标注 return tagger ``` **结果**：新华/nt 社/v 北京/v 5 月/v 29 日/v 电/v （/v 记者/v 严赋憬/v 、/v 杨淑君/v ）/v 记者/v 从/v 国家/v 林草局/v 获悉/v ，/v 在/v 有关/v 部门/v 和/v 京/v 沪/v 两地/v 各方/v 的/v 高度重视/ - **分析解读**： - `nt` 表示地名； - `v` 表示动词； - 其他标记根据上下文可以推断出来。 ##### 2. 命名实体识别 命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等，并将其分类。 - **命名实体的类别**： - 人名（Person） - 地名（Location） - 组织机构名（Organization） - **技术实现**： - 使用训练好的模型对文本进行识别。 - **应用场景**： - 新闻报道分析 - 社交媒体监控 - 情感分析 ##### 3. 信息抽取 信息抽取是从文本中自动抽取结构化信息的过程，它可以帮助我们快速了解文本的关键信息。 - **信息抽取的步骤**： 1. 文本预处理：分词、词性标注、命名实体识别等。 2. 特征提取：基于规则的方法、基于机器学习的方法等。 3. 关系抽取：识别实体之间的关系。 - **应用场景**： - 数据库填充 - 自动问答系统 - 事件检测 #### 五、总结 本次实验通过实际操作加深了学生对词性标注、命名实体识别以及信息抽取这三个NLP领域关键技术的理解。通过使用Python编程语言和相关的NLP工具库，学生不仅掌握了理论知识，还提高了实践能力。这些技能对于从事自然语言处理研究和开发的人员来说至关重要。

内容概要：本文详细介绍了NPC（Neutral-Point-Clamped）三电平逆变器中点电位平衡的问题及其解决方案。重点讨论了王琛琛老师提出的最优零序电压注入法在解决这一问题时的表现。通过仿真实验，展示了该方法在0.2秒内实现了显著的中点电位平衡效果，有效提高了输出电压的波形质量和系统稳定性。此外，本文还分享了相关代码和数据，便于其他研究人员复现实验并进一步优化算法。 适合人群：从事电力电子研究的专业人士、高校师生以及对NPC三电平逆变器感兴趣的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解NPC三电平逆变器中点电位平衡机制的研究项目；旨在验证和改进现有算法，提升电力转换效率和设备可靠性。 其他说明：本研究已发表于IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS，获得国际认可，为未来的研究提供了坚实的基础和技术支持。

无刷直流电机BLDC三闭环控制仿真模型：Matlab Simulink下的波形记录与原理详解及参数说明,无刷直流电机BLDC三闭环控制（位置环、速度环、电流环）的Matlab Simulink仿真模型搭建与原理详解：包含波形记录、文献参考、参数说明及整体框架图。,无刷直流电机 BLDC三闭环控制（包括位置环，速度环，电流环 ）Matlab simulink仿真搭建模型： 提供以下帮助 波形纪录 参考文献 仿真文件 原理解释 电机参数说明 仿真原理结构和整体框图 ,无刷直流电机; BLDC三闭环控制; Matlab simulink仿真搭建模型; 波形纪录; 参考文献; 仿真文件; 原理解释; 电机参数说明; 仿真原理结构; 整体框图,无刷直流电机三闭环控制策略Matlab仿真模型搭建及解析

山东大学软件学院在数据可视化领域的教学中，对大三下学期学生的专业知识学习和能力培养非常重视。提供的复习资料详细地涵盖了学生在该学期可能需要掌握的知识点。这份复习资料包含了历年来的真题，这些真题不仅可以帮助学生了解考试的题型和难度，更能让学生熟悉考试的氛围，提前适应。同时，资料中还包括了教师整理的复习笔记，这些笔记往往是根据教学大纲和考试要求精心编写的，能够帮助学生迅速把握课程的重点和难点。 复习资料中的知识点总结是对课程内容的高度概括和提炼，它可以帮助学生构建起系统的知识框架，使得杂乱无章的知识点变得条理清晰，更加便于记忆和理解。此外，复习押题部分则提供了可能出现在期末考试中的题目，通过对这些题目的练习，学生可以提高解题速度和准确率，从而在实际考试中游刃有余。 PPT等多媒体资料的提供，可以丰富学生的学习方式，通过图表、动画和视频等形式，使抽象难懂的知识点变得直观易懂，同时也增加了学习过程的趣味性，有助于提高学生的兴趣和学习效率。整体而言，这份复习资料是对大三下学期数据可视化课程的一次全面梳理，对于准备期末考试的学生而言，是一份宝贵的资料。

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