第三章 S7-300 指令应用 位逻辑指令 M存储器 在PLC中M存储区(也称位存储区,又称内部存储器标志位(M)存储器区),它属于系统存储区.在你选定具体的CPU型号后,可以查看CPU的技术规格,其中就有位存储器(位存储器/字节)的大小,如6ES7 315-2AG10-0AB0的M存储器最大字节为2048个,所以M存储区的范围为MB0--MB2047,M存储器虽然名为"位存储器区",表示按位存取,但是也可以按字节.字或双字存取,如MW0(由MB0和MB1两个字节组成),而MD0(由M…

各位 Pulsar 社区小伙伴们: 今天我们高兴地宣布Pulsar 达成新里程碑,全球贡献者超 300 位! 距离 Pulsar 实现 200 位贡献者里程碑,仅仅间隔 8 个月! 作为 Apache 软件基金会顶级项目,Pulsar 深深植根于社区,取得如此成就也正是得益于自身强大的社区和贡献者群体.感谢 Pulsar 贡献者及社区小伙伴:因你而社区,因你而 Pulsar! Pulsar 是下一代云原生分布式消息流系统,集消息.存储.轻量化函数式计算为一体,源于 Yahoo,最初在 Yahoo…

位逻辑指令处理的对象为二进制位信号.存储在状态字"RLO"中. 1.触点与线圈指令 1)常开触点 在PLC中规定:操作数为1,则常开触点"动作(闭合)":操作数为0,则常开触点"复位(断开)".常开触点使用的操作数是I.Q.M.L.D.T.C 2)常闭触点 在PLC中规定:操作数为1,则常开触点"动作(断开)":操作数为0,则常开触点"复位(闭合)".常开触点使用的操作数是I.Q.M.L.D.T.C 3)输…

利用DB块内变量属性的保持性,勾选上就可以保持了.300PLC数据块默认断电保持.…

Fixed-Point Designer™ 提供开发定点和单精度算法所需的数据类型和工具,以在嵌入式硬件上进行性能优化.Fixed-Point Designer 会分析您的设计并提供建议的数据类型和属性,例如字长和定标.您可以指定详细的数据属性,如舍入模式和溢出操作,以及混合单精度和定点数据.您可以执行位真仿真来观察有限范围和精度的影响,而无需在硬件上实现设计. Fixed-Point Designer 可让您将双精度算法转换为单精度或定点.您可以创建和优化满足数值精度要求和目标硬件约束的数据类…

编写程序 在I1.2 的上升边沿 触发 MW8+1的程序 实现方式1 M1.1 为中间变量 对应的STL语句表 执行结果 OK 已经仿真 . 现在尝试第2种方法 实现方式2: M1.1也是中间变量 STL语句表实现方式 第2种方法 运行 仿真 OK 有了上面 实现方式1 实现方式2 的基础 进行扩展训练. P86页 10 题 编写程序 在 I0.0 的上升边沿 将MW10-MW58 清零. 编写以上程序 还需要了解: 装载指令L 定义 将累加器1的原有内容保存到累加器2 ,并将累加器1复位为0,…

转自:http://www.dndev.com/Profibus/profibustr/system_4.html 引言: 为了让更多刚接触到Profibus系统的朋友能对Profibus的网络架构及系统运行机制有一个整体的认识,笔者根据自身的运用经历编写这篇文章,以期望能带领各位读者快速进入到Profibus的世界. 本文所采用的系统是Siemens S7 300的CPU,加上ET200M并带AI和DI模块,另加一Siemens         MMX420变频器带Profibus接口板组成.…

1:使用CPU 315F和ET 200S时应如何避免出现“通讯故障”消息?   使用CPU S7 315F, ET 200S以及故障安全DI/DO模块,那么您将调用OB35 的故障安全程序.而且,您已经接受所有监控时间的默认设置值,并且愿意接收“通讯故障”消息. OB 35 默认设置为100毫秒.您已经将F I/O模块的F监控时间设定为100毫秒,因此至少每100毫秒要寻址一次I/O模块.但是由于每100毫秒才调用一次OB 35,因此会发生通讯故障.要确保OB35的扫描间隔和F监控时间有所差别,…

1. S7 300存储区概述 S7-300 PLC的存储区可以划分为四个区域:装载存储器(Load Memory).工作存储器(Work Memory). 系统存储器(System Memory)和保持存储区(Non-Volatile memory),具体如图7-1 图7-1 1.        系统存储器: 系统存储器用于存放输入输出过程映像区(PII,PIQ).位存储器(M).定时器(T)和计数器(C)).块堆栈和中断堆栈以及临时存储器(本地数据堆栈). 2.        工作存储器: 工…

两周前用长轮询做了一个Chat,并移植到了Azure,还写了篇博客http://www.cnblogs.com/indream/p/3187540.html,让大家帮忙测试. 首先感谢300位注册用户,让我有充足的数据进行重构和优化.所以这两周都在进行大重构. 其中最大的一个问题就是数据流量过大,原先已有更新,还会有Web传统“刷新”的形式把数据重新拿一次,然后再替换掉本地数据. 但这一拿问题就来了,在10个Chat*300个用户的情况下,这一拿产生了一次8M多的流量,这是十分严重的事情,特别是…