西门子也可用于中文版软件.zip
大小:246.46KB
价格:10积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:ZpeNAtcVkBq
更新日期:2024-09-16

西门子840D HMI ADVANCED FOR PC也可用于810D,840DSL中文版 1、软件可安装到台式机或笔记本上

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
52.58KB
2.jpg
60.21KB
3.jpg
34.26KB
4.jpg
35.94KB
5.jpg
36.56KB
6.jpg
34.89KB
7.jpg
39.08KB
8.jpg
27.89KB
西门子也可用于中文版在现代制造业.txt
2.33KB
西门子也可用于中文版软件可安装.html
7.04KB
西门子也可用于中文版软件可安装到台式机或笔.txt
848B
西门子分析与应用扩展功能与潜力.txt
2.05KB
西门子技术解析与应用随着工业自动化技术的飞速发.txt
1.89KB
西门子是一款功能强大的软件可安装到台式.doc
1.33KB
西门子是一款功能强大的软件适用于台式机或笔记.txt
1.13KB

资源内容介绍

西门子840D HMI ADVANCED FOR PC也可用于810D,840DSL中文版。1、软件可安装到台式机或笔记本上,可以连接到机床的NCU进行NC与PLC的数据备份与恢复,备份和恢复的数据存储在电脑中。也可以把NC程序放到电脑中,通过此软件加载到NCU中,比较适合PCU20这种没有硬盘的情况,当然PCU50也同样适用。2、此软件包含startup tool调试软件,可以在电脑侧进行伺服调试,同样适合PCU20这种无startup tool的情况。3、连接到NCU后,可以进行NC参数设定,R参数、刀补修改等操作。4、能够显示机床加工界面、当机床PCU或OP出现故障,可以用此临时替代显示。5、可以连接840D(PLC编程电缆连接,编程电缆要正规西门子品牌,否则能连plc,不一定能连此软件)的NCU、也可以连接840DSL(网线连接)的NCU。6、软件可安装与XP,WIN7 32 64为系统中,win10 64位中要以兼容xp sp3方式安装运行。7、840D的NC卡的版本要大于等于5.3能连接,5.3以下没试过,不清楚能否连接。

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型,利用滑模控制算法,基于八自由度车辆模型,控制有比较好的效果,附参考说明

四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型,利用滑模控制算法,基于八自由度车辆模型,控制有比较好的效果,附参考说明。

102.66KB30积分

永磁同步电机(pmsm,全速度切换无位置传感器控制(高速可以是超螺旋滑模)低速可以是脉振高频方波注入,if开环等仿真模型 切

永磁同步电机(pmsm,全速度切换无位置传感器控制(高速可以是超螺旋滑模)低速可以是脉振高频方波注入,if开环等仿真模型。切换有加权切换和双坐标切换。

148.83KB12积分

滚动轴承故障诊断MATLAB程序:快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向 滚动轴承是一

滚动轴承故障诊断MATLAB程序:快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件,用于支撑和转动机械装置中的轴。然而,由于长时间使用或其他原因,滚动轴承可能会出现故障,例如磨损、裂纹或松动等。因此,及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要,以避免设备损坏或生产中断。MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具,广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱,可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中,MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号,以提取特征并判断是否存在故障。快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法,可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析,可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。总之,滚动轴承故障诊断是一个重要的领域,通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法,可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

161.43KB47积分

Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序 也可以改成多分类 会提供原始数据

Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。也可以改成多分类。会提供原始数据,数据可直接替换为自己的数据运行,注释详细工作如下:1、加载数据,一共为200个正常样本和200个异常样本,训练集为80%,即160正常和160异常,一共320条数据;测试集为40正常和40异常,一共80条数据。2、构建一维CNN架构,层数为两层。3、构建options。4、训练。5、测试,并绘制混淆矩阵。注:考虑到使用Matlab对一维信号进行CNN分类的教程较少,此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等,使用的数据量较少,并且数据本身也易于分类,自己换成自己的数据时可能需要根据实际情况调整网络。

547.1KB10积分