### 国电DCS编程入门知识点详解 #### 一、国电DCS系统概述 **国电DCS（Distributed Control System，分布式控制系统）**是一种广泛应用于电力行业的自动化控制系统，主要用于发电厂等大型工业设施的过程控制与管理。本文将基于国电智深EDPFNTPLUS系统，详细介绍DCS编程的基础知识和技术要点，旨在帮助初学者快速入门，并为有志于深入了解DCS技术的工程师提供参考。 #### 二、DCS编程基础 **1. DCS编程环境** - **EDPFNTPLUS系统**: 本教程所使用的DCS系统是国电智深提供的EDPFNTPLUS，其版本号为1.5。该系统提供了完整的DCS编程、调试和运行环境。 - **安装目录**: EDPFNTPLUS的安装目录采用默认设置，用户可以根据需要进行调整。 - **工程示例**: 在本教程中，我们将使用一个名为“演示工程”的项目作为示例，该工程位于E:\演示工程目录下。 **2. 工程配置** - **前期准备**: 在开始编程之前，需要确保所有必要的软件都已正确安装并配置好环境变量。 - **站配置**: 包括主控站（Master Station）、操作员站（Operator Station）以及工程师站（Engineer Station）等的设置。 - **I/O卡件**: 配置所需的输入/输出卡件，如模拟量输入卡(AI)、模拟量输出卡(AO)、数字量输入卡(DI)和数字量输出卡(DO)等。 - **逻辑组态**: 使用特定的编程语言或工具（如结构化文本ST、功能块图FBD等）编写控制逻辑。 - **画面组态**: 设计操作界面，使操作人员能够直观地监控和控制生产过程。 #### 三、具体操作步骤 **1. 前期准备** - 安装并配置EDPFNTPLUS软件环境。 - 创建新工程，命名为“演示工程”，存放在E:\演示工程目录下。 - 设置工程的基本参数，如工程名称、版本号等。 **2. 站配置** - 配置主控站、操作员站和工程师站的基本信息。 - 定义各个站点的功能，如数据采集、控制逻辑处理等。 - 设置站点间的通讯协议，确保数据传输稳定可靠。 **3. 简单逻辑示例** - 通过简单的逻辑组态示例，如PID控制算法，来熟悉编程环境。 - 学习如何编写控制逻辑，包括输入信号处理、计算逻辑和输出信号生成等步骤。 **4. 建立I/O卡件** - 根据实际需求选择合适的I/O卡件类型，并在系统中进行配置。 - 配置每个卡件的地址、量程、报警限值等参数。 **5. 逻辑组态** - 使用EDPFNTPLUS提供的编程工具，如ST、FBD等，进行逻辑编程。 - 编写具体的控制逻辑代码，实现闭环控制等功能。 - 调试代码，确保逻辑的正确性和稳定性。 **6. 画面组态** - 设计操作界面，包括数据显示、控制按钮等元素。 - 使用EDPFNTPLUS提供的画面组态工具，根据实际需求设计操作界面。 - 实现数据可视化，使操作人员能够实时监控系统的运行状态。 **7. 给水泵1、2的投切备用逻辑** - 设计一套完善的给水泵切换逻辑，确保在一台泵故障或维护时能够自动切换到另一台泵继续工作。 - 编写详细的控制逻辑，考虑各种可能的工作模式和故障情况。 - 进行模拟测试，验证逻辑的完整性和可靠性。 #### 四、注意事项 - 在编写组态文件时，确保输入法处于半角或英文标点模式，避免出现编码问题。 - 检查所有的文件路径和名称是否与当前工程目录一致，确保程序能够正确读取和保存数据。 - 定期备份工程文件，以防意外丢失。 - 学习过程中遇到问题时，可以通过查阅官方文档、在线论坛等方式寻求解决方案。 通过以上内容的学习和实践，初学者可以逐步掌握DCS编程的基础知识和技术要点，为进一步深入研究打下坚实的基础。希望每位学习者都能从中受益，不断提升自己的技术水平。

### 国电智深DCS编程软件NT+软件快速入门 #### 一、组态前的准备工作 在开始使用国电智深DCS编程软件NT+进行组态之前，需要做好一系列准备工作，确保后续的工作流程顺利进行。 ##### 1.1 划分网络，域和站点 **网络划分：** 首先需要根据现场实际情况合理规划网络结构，明确各个设备之间的连接方式以及数据传输路径。通常情况下，一个DCS系统会涉及多个子网，如控制网、监控网等，不同子网之间应通过交换机或路由器进行隔离。 **域划分：** 域是NT+软件中的基本组织单元，它将相关的硬件资源、软件资源和用户权限等信息进行逻辑上的组织。合理的域划分有助于提高系统的可维护性和安全性。 **站点划分：** 站点是指系统中具体的硬件设备，如工程师站、操作员站、历史服务器等。每个站点都需要分配到相应的域中，并且需要为其指定IP地址等网络参数。 ##### 1.2 整理硬件IO点清单 在进行硬件配置之前，需要整理出一份详细的硬件IO点清单，包括所有输入输出点的信息。这一步对于后续的硬件配置至关重要，因为它直接关系到硬件是否能够正确识别和配置这些点。 ##### 1.3 安装相关软件 根据项目需求安装必要的软件环境，包括但不限于操作系统、数据库管理系统、DCS编程软件NT+等。确保所有软件版本兼容，避免出现版本冲突导致的问题。 #### 二、工程组态步骤 ##### 2.1 创建工程 在NT+软件中创建一个新的工程，为该工程命名并选择合适的存储路径。创建工程时还可以指定一些基本参数，如工程的语言环境、时间格式等。 ##### 2.2 创建域 根据之前的网络划分方案，在新创建的工程中创建对应的域。每个域都具有独立的用户权限管理和资源管理功能。 ##### 2.3 创建站 在相应的域中创建站点，如工程师站、操作员站等。创建站点时需要指定站点类型、IP地址等基本信息。 ##### 2.4 初始化并启动站 对每个站点进行初始化操作，确保其能够正常工作。启动站点后，可以通过登录操作员界面等方式检查站点的状态。 ##### 2.5 安全设置及下载 为了保证系统的安全运行，需要对各个站点进行安全设置，包括设置访问权限、密码保护等。完成设置后，需要将这些配置信息下载到对应的站点上。 ##### 2.6 站点配置与安全配置下载 除了基本的安全设置之外，还需要对各个站点进行详细的配置，如网络配置、硬件配置等。配置完成后同样需要下载到站点上。 ##### 2.7 组态卡件 对现场使用的各种卡件进行组态，包括模拟量输入输出卡、开关量输入输出卡等。通过组态可以实现对现场设备的有效监控和控制。 ##### 2.8 I/O测点定义 对现场设备的I/O测点进行定义，这是实现控制系统功能的基础。 ###### 2.8.1 在工程管理器中直接定义 可以在工程管理器中手动添加每一个测点，这种方式适用于测点数量较少的情况。 ###### 2.8.2 利用数据库批处理导入各点 如果测点数量较多，则推荐使用数据库批处理的方式批量导入测点信息，这样可以极大地提高工作效率。 ##### 2.9 控制算法和操作画面综合组态 控制算法和操作画面是DCS系统的核心部分，通过综合组态可以实现对现场设备的精确控制。 ###### 2.9.1 模拟量综合组态 模拟量综合组态主要针对模拟信号的采集和处理，包括PID控制算法等。通过合理的算法设计，可以实现对温度、压力等物理量的精确控制。 ###### 2.9.2 开关量综合组态 开关量综合组态则主要关注开关信号的处理，如联锁逻辑、顺序控制等。这些控制逻辑对于保证生产过程的安全稳定至关重要。 ##### 2.10 历史站的配置 历史站主要用于存储系统的运行数据，以便于后期的数据分析和故障诊断。配置历史站时需要注意以下几点： 1. **数据存储策略：** 根据实际需求设置合适的数据存储间隔和存储周期。 2. **报警记录：** 记录关键报警信息，便于事后追踪问题原因。 3. **数据备份：** 定期备份历史数据，防止数据丢失。 通过以上步骤可以完成国电智深DCS编程软件NT+的基本组态工作。在整个过程中，合理的规划和细致的操作是非常重要的，只有这样才能确保整个DCS系统稳定可靠地运行。希望这份入门指南能够帮助您更好地理解和掌握NT+软件的使用方法。

本教程详细介绍了如何使用Python和NumPy库实现快速傅里叶变换（FFT）并绘制频谱图，适用于信号处理和频谱分析。教程从环境设置开始，指导用户安装必要的库并导入相关模块。接着，通过生成示例信号、计算FFT、绘制频谱图等步骤，展示了完整的实现过程。具体代码示例包括生成包含多频率成分的信号、使用NumPy计算频谱以及使用Matplotlib绘制频谱图。通过本教程，用户可以掌握使用Python进行傅里叶变换和频谱分析的基本方法，适用于音频分析、振动分析等多种应用场景。希望该教程能帮助用户在信号处理和数据分析领域取得更大进步。 本教程详细介绍了如何使用Python和NumPy库实现快速傅里叶变换（FFT）并绘制频谱图，适用于信号处理和频谱分析。教程从环境设置开始，指导用户安装必要的库并导入相关模块。接着，通过生成示例信号、计算FFT、绘制频谱图等步骤，展示了完整的实现过程。具体代码示例包括生成包含多频率成分的信号、使用NumPy计算频谱以及使用Matplotlib绘制频谱图。通过本教程，用户可以掌握使用Python进行傅里叶变换和频谱分析的基本方法，适用于音频分析、振动分析等多种应用场景。 ### 使用Python进行FFT傅里叶变换并绘制频谱图 #### 一、傅里叶变换简介及背景 傅里叶变换是一种重要的数学工具，能够将时域信号转换为频域信号，这对于理解和分析信号的组成至关重要。傅里叶变换不仅在工程学中应用广泛，在物理学、信号处理、图像处理等多个领域都有重要作用。快速傅里叶变换（FFT）是傅里叶变换的一种高效算法，特别适合于处理大规模数据。 #### 二、环境准备与基础配置 ##### 2.1 安装必要的库 要使用Python进行傅里叶变换和绘制频谱图，首先需要安装两个核心库：NumPy 和 Matplotlib。这两个库可以通过Python的包管理器pip安装： ```bash pip install numpy matplotlib ``` ##### 2.2 导入库 安装完成后，需要在Python脚本中导入这些库： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 三、生成示例信号 为了展示傅里叶变换的过程，我们需要先生成一个包含多频率成分的示例信号。例如，一个由50Hz和120Hz两个频率组成的正弦波信号： ```python # 采样频率 sampling_rate = 1000 # 信号持续时间 duration = 1.0 # 时间轴 t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpoint=False) # 生成示例信号：50Hz和120Hz的正弦波叠加 signal = 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.3 * np.sin(2 * np.pi * 120 * t) ``` #### 四、实现快速傅里叶变换（FFT） 使用NumPy库中的`fft`函数来计算信号的频谱： ```python # 计算FFT fft_result = np.fft.fft(signal) # 计算频率轴 freqs = np.fft.fftfreq(len(fft_result), 1/sampling_rate) ``` #### 五、绘制频谱图 完成FFT计算后，可以使用Matplotlib绘制频谱图，显示频率成分： ```python # 只取正频率部分 positive_freqs = freqs[:len(freqs)//2] positive_fft = np.abs(fft_result)[:len(fft_result)//2] # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(positive_freqs, positive_fft) plt.title('Frequency Spectrum') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() ``` #### 六、实例演示 下面是一段完整的代码示例，整合了上述所有步骤： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 采样频率 sampling_rate = 1000 # 信号持续时间 duration = 1.0 # 时间轴 t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpoint=False) # 生成示例信号：50Hz和120Hz的正弦波叠加 signal = 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.3 * np.sin(2 * np.pi * 120 * t) # 计算FFT fft_result = np.fft.fft(signal) # 计算频率轴 freqs = np.fft.fftfreq(len(fft_result), 1/sampling_rate) # 只取正频率部分 positive_freqs = freqs[:len(freqs)//2] positive_fft = np.abs(fft_result)[:len(fft_result)//2] # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(positive_freqs, positive_fft) plt.title('Frequency Spectrum') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() ``` #### 七、总结与展望 通过本教程的学习，您已经掌握了使用Python和NumPy实现快速傅里叶变换（FFT），并使用Matplotlib绘制频谱图的方法。这种技术可以帮助您分析信号的频率成分，广泛应用于信号处理、音频分析、振动分析等领域。接下来，您可以尝试使用不同的信号进行实验，进一步理解傅里叶变换的应用。希望本教程能帮助您在信号处理和频谱分析领域取得更大的进步。

《QML和Qt Quick快速入门》示例源码是一份专为初学者设计的资源，旨在帮助理解并掌握QML和Qt Quick这两种强大的GUI开发工具。QML（Qt Meta Language）是Qt框架的一部分，用于创建现代、动态且响应迅速的用户界面。Qt Quick则是一种基于QML的高级接口开发技术，它简化了UI设计，让开发者可以专注于视觉效果和用户体验，而不是底层细节。 在学习QML和Qt Quick时，实际操作和查看示例代码至关重要。这个压缩包中的"src"文件夹很可能包含了多个子目录和文件，每个都对应书中介绍的一个或多个概念或功能。通过这些源码，你可以： 1. **了解基本语法**：QML使用JSON风格的语法，允许声明性地定义用户界面元素，如 Rectangle、Button、Text 等。源码将展示如何声明这些元素，以及它们的属性和方法。 2. **学习状态和行为**：QML支持状态管理和行为控制，例如State、Transition和Animation。源码可能包含不同状态间的转换，以及元素动态改变的动画效果。 3. **理解数据绑定**：QML的强项之一是其数据绑定机制，它允许UI元素与后台数据模型同步。通过源码，你可以看到如何设置和更新属性值，以及如何响应数据变化。 4. **组件和模块化**：QML支持自定义组件，这有助于代码重用和组织。源码中可能会有自定义组件的例子，展示如何定义、导出和使用它们。 5. **事件处理**：学习如何响应用户的交互，例如点击、滑动等。源码会包含事件处理器的实现，让你了解事件处理链的工作原理。 6. **集成C++**：Qt Quick允许与C++代码混合编程，提供更强大的功能。源码可能包含C++与QML的交互，如暴露C++对象到QML或从QML调用C++函数。 7. **布局和定位**：QML提供了多种布局管理器，如Column、Row、Grid等，用于自动调整元素的位置和大小。通过源码，你可以学习如何使用这些布局来创建响应式设计。 8. **多媒体和图形**：Qt Quick支持多媒体元素和2D/3D图形，例如Image、Video、Audio和Sprite。源码可能包含播放媒体、绘制图形或实现游戏逻辑的例子。 9. **国际化和本地化**：源码可能涵盖如何在QML中实现多语言支持，这对于开发全球化的应用程序非常有用。 10. **调试和优化**：源码中可能包含注释和调试技巧，帮助你理解如何有效地调试QML应用，以及如何优化性能。 通过这个《QML和Qt Quick快速入门》示例源码，你将能深入理解QML和Qt Quick的各个方面，并能够在实践中提高你的GUI开发技能。无论是自学还是课堂教学，这份资源都能提供宝贵的实践经验。

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Thonny是一款专门针对Python初学者设计的编程学习软件。它提供了一个简洁直观的图形用户界面（GUI），使得初学者能够更快地熟悉Python编程语言。Thonny内置了Python 3.6，用户无需额外安装Python环境即可开始学习。此外，Thonny还提供了多种有用的学习工具，如语法错误可视化、代码高亮、代码补全和自动缩进等，帮助用户更加高效和准确地编写代码。 Thonny的调试器功能也非常强大，支持逐行执行代码、查看变量的值和跟踪代码的执行流程等，有助于用户快速找出并修复代码中的错误。此外，Thonny的界面设计简洁清晰，没有复杂的设置和选项，使初学者能够专注于学习编程而不被繁琐的设置所困扰。总之，Thonny是一款非常适合Python初学者使用的编程学习软件。

"Python气象应用编程.pptx" 《Python气象应用编程》是一本实用的气象应用编程指南，旨在帮助气象学专业人士和爱好者使用 Python 进行气象数据分析、可视化和模型构建。该书涵盖了使用 Python 进行气象应用编程的各个方面，从基础到高级，从理论到实践。 Python 基础 Python 是一种通用的高级编程语言，具有简单易学、易读易懂、可扩展性强、开源等特点。Python 编程语言可以用于气象数据的处理、分析和可视化，并且可以与其他编程语言（如 C++、Java 等）进行交互。 气象数据解析 气象数据通常包含大量的时间和空间数据，需要使用高性能计算和并行计算技术来进行处理和分析。Python 可以与这些技术进行无缝集成，并提供了许多用于高性能计算的库和框架。例如， NumPy、pandas、matplotlib、cartopy、xarray 等库可以帮助气象学家更好地处理、分析和可视化气象数据。 数据可视化和图形绘制 在获取和处理完气象数据后，Python 可以用于数据可视化和图形绘制。例如，使用 matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等库可以进行各种图表和图形的绘制，包括折线图、散点图、柱状图等值线图和三维图形等。Python 还可以用于交互式可视化，以便更好地探索和理解气象数据。 气象模型构建 Python 可以用于气象模型构建，例如，线性回归模型、神经网络和支持向量机等。Python 提供了许多用于模型构建的库和框架，例如，scikit-learn、TensorFlow 等。气象学家可以使用 Python 构建这些模型，并对模型的性能进行评估和比较。 气象应用编程 Python 是一种跨平台编程语言，可以运行在 Windows、Linux、MacOS 等操作系统上。气象学家可以使用 Python 来编写跨平台的代码和应用程序，以便在不同的操作系统上进行部署和使用。Python 还可以用于气象教育和培训，例如，制作气象学课件、实验平台等。 气象应用实践 气象学家需要掌握一些气象学基础知识，例如，气候学、大气科学、海洋科学等，这些知识可以帮助他们更好地理解气象数据和应用场景。在气象应用中，需要考虑到气象数据的误差和不确定性，例如，观测误差、模型误差、数据缺失等。Python 可以提供一些工具和技术来估计和处理这些误差和不确定性。 《Python 气象应用编程》是一本非常实用的气象应用编程指南，适合于气象学专业人士和爱好者阅读。这本书涵盖了使用 Python 进行气象应用编程的各个方面，从基础到高级，从理论到实践。通过阅读这本书，读者将学会如何使用 Python 进行气象数据分析、可视化和模型构建，并能够更好地理解和探索气象现象和趋势。

win7版本的谷歌浏览器和驱动，浏览器版本：版本 109.0.5414.120（正式版本） （64 位） 目前电脑的操作系统是win7，想在win7上使用python + selenium进行web自动化测试框架学习，发现谷歌浏览器支持win7的版本都比较低，驱动也比较难找。 下载的文件解压后，直接运行chromsetup.exe安装对应版本的浏览器，然后把chromedriver.exe放到想要的位置既可。

使用Python实现了大部分图像融合评估指标，包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像，单个算法的所有融合结果，以及所有直接计算所有对比算法的结果，同时支持写入excel。

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