工控系统，什么是工控系统？

一、工控系统，什么是工控系统？

工控指工业自动化控制，主要利用电子电气、机械、软件组合实现。

工控系统主要是指使用计算机技术，微电子技术，电气手段，使工厂的生产和制造过程更加自动化、效率化、精确化，并具有可控性及可视性的系统集合。

二、工控系统包括哪些系统？

工控系统是指由工控电脑与工业过程控制部件组成的自动控制系统，在没有人为因素干涉的情况下，利用相关设备来控制机器按照预定的规律运行，以保证生产出合格的产品。

      工控系统主要包括DCS（分布式控制系统）、PLC（可编程逻辑控制器）、RTU（远程终端）以及SCADA（数据采集与监控系统）等。

三、python能做工控上位机吗？

可以。因为Python是一种高级编程语言，具有简单易学、灵活、可扩展等优点。同时，Python的庞大的第三方库也为其在工控上位机开发中提供了很多支持，如PyQt、PySide等库可以用于图形界面设计，而pymodbus、pyserial等库可以实现工控协议通信，这些都为Python在工控上位机开发中提供了很好的条件。Python在工控上位机的应用还比较新颖，但由于其易学易用等特点，越来越多的工程师都开始使用Python进行工控上位机的开发，同时也有越来越多的开源项目在这方面涌现，如OPC UA，这些都体现出Python在工控领域的巨大潜力。

四、VB，python在工控行业有什么应用？

上位机与现场设备或现场控制设备之间，采用RS232C/485/422通信。所以，掌握串行通信原理，比如，什么是同步传输，什么是异步传输，什么是奇偶校验，什么是CRC校验，什么是面向字符（字节）的传输，什么是透明传输，等等

这些概念对构建一个上位系统非常重要。对于VB6而言，就是掌握MSCOMM控件；对于VB.NET而言，掌握SerialPort！

五、工控系统龙头企业？

汇川技术，是国内工控龙头企业。

是一家专注于工业自动化和新能源相关产品研发、生产和销售，定位服务于中高端设备制造商的技术公司。

六、工控系统用安卓好吗？

android适合用在终端产品上，关键是图形界面和自带驱动。关键是稳定问题、功耗、启动时间。关键还是看你是什么应用吧。一般对稳定性、实时性、功耗要求比较高的建议用裸机或者RTOS。如果要求不高，而对GUI比较关注可以选择用android

七、工控机如何备份系统？

工控机硬盘的备份流程如下所示。

1:点击“备份分区表”指令运行DiskGenius程序流程，随后点击“硬盘/硬盘分区表”指令。 

2:设定储存选择项、提示框弹出对话框和保存按钮。 

3:分区的备份，表明消息框，进行分区表备份，随后点击“明确”按键。 表明备份文档。 

要开启储存部位、查询已备份的分区表文件或释放出来分区表文档，务必把它储存到硬盘之外的部位，如硬盘储存器或可移动的硬盘。

八、工控系统安全配置清单？

工控用的笔记本电脑实质上并不需要太高的配置。市面上5000以上的主流产品足以满足大部分的工控软件需求。

当然对于西门子TIA，施耐德这类臃肿的程序，配置不要嫌高，否则点两下鼠标等几十秒太酸爽。。。

CPU ：I5 4300/I7 4600以上，M版（T440的配置，不算高）TIA V13要求要I5-3320M以上，V14要求I5-6640EQ啦。

内存：8G以上，这个比较容易扩展，不够再加。

硬盘：看需要。加一块固态硬盘是必须的。

显卡：考虑到会用到CAD，还是选独显吧，要求不必要太高。

显示屏：14以上，15为佳。分辨率1920*1080，高分！显示内容越多越好。否则总要拖滑动条！

键盘：背光，现场黑暗环境下编程减少出错概率。

电池：至少坚持两三小时吧，能到六小时以上更好啊！否则去现场还要带着适配器，拖线排找插座啊！

接口：现在也不要追求232串口了，多几个USB转换吧。有线网口还是需要的，各种网口通讯传程序，少带些编程线啊！

系统：用WIN10就准备好虚拟机，要不还是用WIN7。

九、如何系统地自学 Python？

比想象中简单，因为不需要精通方方面面，关键在于找到最想用Python来做的事

如本题加入的知乎圆桌——数据分析，就是Python的一个重要应用场景：

Python在数据分析中，比R有更丰富的Modules，各种机器学习模型基本随手调用；但难点在于各算法函数只能用特定格式的Dataframe作为输入；不经处理的数据底表，运行起来肯定报错

因此，问题的核心在于1）找到适配的算法函数、2）搞懂这个函数在Python上怎么运行、3）将自己的数据转化为程序能读取的Dataframe

加深对数据分析的理解。

如果不加思考，按着上面的核心点开始网罗案例开练，很可能就会陷入大家说的胡同，最终成为调参侠，函数复制粘贴搬运工。这不是一个合格的数据分析师，更谈不上学会Python

理解上偷了懒，就会把数据分析的入门到精通等同于Python进阶。需要知道数据分析不止于跑模型，Python在数据的应用也远不止机器学习；我刚入行的时候经常看「猴子」的文章，大家知乎可以搜到，数据老大咖了；包括他的这些课程也有提到，Python可以作为加速器参与到数据分析的整个环节，工具的魅力除了对于日常的提效，也能帮助思维的提速和聚焦

这些老数据人在统计和分析能力、代码能力上一定很强吗？不一定。但在各自行业里浸泡多年了，能拿到比线上各类学习网站更丰富的实操案例；实操问题的debug远不止代码运行的debug

把自己想做的事情拆解到不同模块，然后找针对解法。先从模仿开始。

搞懂数据分析后，我们就不会笼统地去问多久能精通Python，问题就会被简化为多久能用Python实现A功能、B功能

比如我最早使用的功能是Excel文件的交互，即数据读取及数据保存为Excel、csv文件

import pandas as pd

file_path = r'D:\Drivers\按句式分类.xlsx'
file_base = pd.ExcelFile(file_path)
total_dataframe = pd.read_excel(file_base, sheet_name = 'total')
total_dataframe = total_dataframe.fillna(0)

这里的示例，就是我最常用来读取Excel文件的基础代码，大家在copy的时候，可以在file_path里改成自己相应的文件路径

也包括把数据写进Excel文件的快捷实现方式

import os
import pandas as pd
import numpy as np
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 中间省略了一部分代码

# 即将要把demand_fcst所代指的dataframe写进一个新的excel文件中
test_dataframe = pd.DataFrame(demand_fcst)
wx = Workbook()
wy = wx.create_sheet("forecast", 0)
for r in dataframe_to_rows(test_dataframe, index = False, header = True):
    wy.append(r)
wx.save(r'C:\Users\output for tableau_fcst.xlsx')    

当然实现的方式有很多种，把自己想要实现的功能明确下来，自然就会有实现方法；所以在问题明确的阶段，千万不要偷思维的懒

如果想做数据爬虫，那就是具体到哪个网站或者app的数据爬虫，这样线上就会有很多针对性的信息和案例供参考

了解清楚自己最想用Python做的事情，把这件事情拆解到不同的功能模块，然后通过各种手段（包括知乎/CSDN/Python官网的documention文件/求助朋友等）找到解法；先模仿起来，哪怕一开始只是复制粘贴，都没问题

不要急着从零到壹，如果像大学那样买一本教程，从环境配置开始，到变量、函数、面对对象编程，太低效了；这种方法有点冗长，而且很多知识是空转的，一旦在日常的工作和自己做的事情中不太涉及，就会用进废退；也不需要样样精通，不用太关注对代码中每个语句的理解，很多概念用多了见多了就自然会理解，这是一种惯性

重点再强调一遍，学Python不是为了应付一门Python语言考试，当务之急是解决你要实现的问题。一些细节知识，在平常运用过程中就会自动掌握，一开始不要羞于复制和模仿，优先解决问题，而不是面面俱到地学习

数据分析师的日常工作，基本上SQL + Excel的组合占据大部分

SQL从上游的不同数据集中挖掘不同字段，组成新数据集后即可做简单的分析和透视；也可导出数据在线下用excel处理，excel做灵活的映射、内嵌公式的搭建都会非常方便

有Excel不灵的时候吗？当然有，不灵的情况太多了。数据量达到十万行级别的，在excel里跑个countifs，基本开始卡了

这个时候可以运用Python进行优化，除了上面提到Excel读取和写入，再学会DataFrame操作的三板斧——join、merge、concat，基本上就能应付日常的数据处理

当然Python用到数据分析中，还有一个重要的功能就是Labelling，即能根据自己设定函数，将原来不同变量的组合映射到一个新的变量上；Kaggle上很多数据分析案例，其实解决的核心突破口就在于找到有效的新变量Labelling

不过还是那个道理，这些案例还是太规整了，离日常工作有距离

毕竟现实生活里没有那么多的鸢尾花数据集等着大家来分类，也不会有第二个泰坦尼克号数据集等着预测每个人的生死概率；这些案例对于学习和模型入门有益，但给出的数据集都太规整、流程太标准了，对于实操上的提升帮助有限。没有谁会真的拿教科书里的例题来考你

感兴趣的同学可以了解这些基本机器学习案例，有足够趣味性，且模型和Python代码易入门

就先大概介绍到这里。秘诀不离其宗，给自己定个小目标。要在Kaggle拿下多少个课题拿下多少颗星，要用Python来炒股；还是找到一份必需Python的数据分析工作；然后按目标、要做的一件件事情、每件事情里不同的模块往下拆，找相应解法

如果大学校园里有相关课程，建议优先从这些课程开始，像Distributed Computing for Big Data，Algorithm Techniques for Data Mining这些课程，都是以Python作为脚本语言的；这些课程还是会以完成某项任务、或实现某个算法，带动着这些工具技能的精进

十、win10系统工控机

Win10系统的工控机 可靠性与稳定性的完美结合

工控机在各种工业领域中扮演着至关重要的角色。它们应用于监控和控制各种生产过程，确保工厂的正常运行和高效生产。在过去的几十年里，工控机的发展已经取得了长足的进步，尤其是Win10系统的引入，为工业自动化带来了更强大的功能和更可靠的性能。

Win10系统的工控机是将工业自动化与现代计算技术完美结合的产物。它们基于微软的 Windows 10 操作系统，并针对工控领域的需求进行了优化和定制。这些工控机具备了高度稳定的性能和强大的计算能力，能够满足各种复杂工业应用的需求。

可靠性

工业环境严酷而复杂，对工控设备的可靠性要求极高。Win10系统的工控机通过使用高品质的硬件组件和严格的质量控制，确保了其出色的可靠性。它们能够在恶劣的工作环境中稳定运行，不受外界干扰的影响。无论是高温、低温、湿度、震动还是电磁干扰，这些工控机都能够坚持高效工作。

此外，Win10系统的工控机还配备了灵活的散热系统，能够有效排除产生的热量，保持设备的稳定运行温度。这项技术降低了工控机发生故障的风险，大大延长了设备的使用寿命，减少了维修和更换成本。

稳定性

稳定性是工控机最重要的特性之一，因为它们承担着关键的控制和监测任务。Win10系统的工控机通过采用高效的操作系统和特定的驱动程序，能够提供卓越的稳定性和实时性能。这些工控机能够快速响应各种指令，并准确执行各种任务，确保工业生产的高效运行。

此外，Win10系统的工控机还具备强大的兼容性。它们支持各种常见的接口和通信协议，能够与其他设备和系统进行无缝集成。无论是与传感器、执行器还是其他自动化设备的连接，这些工控机都能够提供稳定可靠的数据交换和通信。

功能丰富

Win10系统的工控机不仅具备高度可靠的性能和稳定性，还提供了丰富而强大的功能。它们配备了多核处理器和大容量内存，能够处理大量的数据和复杂的计算任务。此外，这些工控机还支持多媒体展示和高清视频输出，提供清晰而逼真的显示效果。

工控机一般需要长时间运行，并承担着重要的任务。Win10系统的工控机提供了灵活的存储选项，支持大容量的固态硬盘和可靠的数据备份，确保数据的安全性和持久性。

应用领域

Win10系统的工控机广泛应用于各个工业领域，如制造业、能源领域、交通运输等。它们被用于监控和管理生产线、控制电力设备、实现智能交通管理等。在制造业中，工控机可以实时监测和控制各个环节的生产过程，提高生产效率和质量。

交通运输领域是工控机的重要应用领域之一。Win10系统的工控机应用于智能交通管理系统，能够实时监测和控制交通流量，提高交通的流畅性和安全性。

总结

Win10系统的工控机是工业自动化领域的重要创新。它们的可靠性和稳定性的完美结合使得工业生产更加高效和可靠。同时，丰富的功能和广泛的应用领域，使得Win10系统的工控机成为工业自动化的不可或缺的一部分。