【亲测免费】 树莓派与CodeSys:打造你的专属PLC
项目介绍
在工业自动化领域,PLC(可编程逻辑控制器)是不可或缺的核心设备。然而,传统的PLC设备往往价格昂贵,且编程环境相对封闭。为了打破这一限制,我们推出了基于Raspberry Pi和CodeSys的简易PLC解决方案。通过这一项目,你将能够利用Raspberry Pi这一低成本、高性能的硬件平台,结合CodeSys强大的编程环境,打造出属于自己的PLC系统。
项目技术分析
硬件平台:Raspberry Pi
Raspberry Pi作为一款广受欢迎的单板计算机,以其低廉的价格和强大的性能在教育、科研和工业领域得到了广泛应用。在本项目中,Raspberry Pi将作为PLC的硬件平台,承担数据处理和控制任务。
软件平台:CodeSys
CodeSys是一款功能强大的PLC编程软件,支持多种编程语言,如LD(梯形图)、ST(结构化文本)、FBD(功能块图)、CFC(连续功能图)、IL(指令列表)等。通过CodeSys,用户可以轻松实现复杂的控制逻辑,并进行高效的调试和测试。
集成与应用
通过将Raspberry Pi与CodeSys结合,用户可以实现从硬件配置、软件安装到编程实践的全流程操作。无论是初学者还是经验丰富的工程师,都能在这一平台上找到适合自己的学习路径和应用场景。
项目及技术应用场景
教育与培训
对于PLC编程的初学者来说,本项目提供了一个低成本、易上手的学习平台。通过实际操作,学生可以快速掌握PLC编程的基本技能,为未来的职业发展打下坚实基础。
工业控制系统模拟与研究
研究人员可以利用这一平台进行工业控制系统的模拟和研究。通过模拟不同的控制场景,研究人员可以验证和优化控制算法,提升系统的稳定性和效率。
开发者探索
对于希望探索PLC替代方案的开发者来说,本项目提供了一个灵活的开发环境。开发者可以基于Raspberry Pi和CodeSys进行定制化开发,满足特定应用场景的需求。
项目特点
低成本高效率
相比传统PLC设备,本项目利用Raspberry Pi作为硬件平台,大大降低了成本。同时,CodeSys的强大功能确保了系统的高效运行。
灵活性与可扩展性
Raspberry Pi的开放性和CodeSys的灵活性使得本项目具有极高的可扩展性。用户可以根据需求添加各种传感器和执行器,实现复杂的控制任务。
丰富的学习资源
本项目提供了详细的硬件准备、软件安装、编程实践和调试测试指南,帮助用户快速上手。无论是初学者还是经验丰富的工程师,都能从中受益。
开源与社区支持
作为开源项目,本项目鼓励用户参与贡献和分享。通过社区的支持,用户可以获得更多的学习资源和技术支持,加速项目的开发和应用。
总结
通过本项目,你将能够掌握使用CodeSys和Raspberry Pi制作简单PLC的基本技能,为后续的工业控制系统学习和研究打下坚实的基础。希望本项目能够帮助你在PLC编程的道路上取得更多的进步!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00