寄存器PLC地址與寄存器modbus協(xié)議地址

存器PLC地址指存放于控制器中的地址，這些控制器可以是PLC，也可以是觸摸屏，或是文本顯示器。PLC地址一般采用10進(jìn)制描述，共有5位，其中第一位代碼寄存器類型。第一位數(shù)字和寄存器類型的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示。PLC地址例如40001、30002等。

寄存器modbus協(xié)議地址指通信時(shí)使用的寄存器地址，在實(shí)際編程中，由于寄存器PLC地址前綴的區(qū)分作用，所以只需說明后4位數(shù)，而且需轉(zhuǎn)換為4位十六進(jìn)制地址。例如PLC地址40001對(duì)應(yīng)尋址地址0x0000，40002對(duì)應(yīng)尋址地址0x0001，寄存器尋址地址一般使用16進(jìn)制描述。再如，PLC寄存器地址40003對(duì)應(yīng)協(xié)議地址0002，PLC寄存器地址30003對(duì)應(yīng)協(xié)議地址0002。在實(shí)際編程中，由于前綴的區(qū)分作用，所以只需說明后4位數(shù)，而且需轉(zhuǎn)換為4位十六進(jìn)制地址。

支持 Modbus 協(xié)議的設(shè)備或軟件，使用時(shí)用戶直接設(shè)置或看到的應(yīng) 當(dāng)是 Modbus 數(shù)據(jù)地址。Modbus 地址所訪問的數(shù)據(jù)，是通過各種 “功能”讀寫而來。功能碼是 Modbus 地址的底層。如果 Modbus 通信的一方提供的所謂 Modbus 協(xié)議只有功能碼，則需要注意了解此功能號(hào)與 Modbus 地址間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

使用 modbus 地址時(shí)應(yīng)注意下述問題：

1）40001~4xxxx 是美國(guó) modicon 公司和 ge 公司 plc 使用的 modbus 地址，它是基于1的地址，即同類元件的首地址為1。西門子 plc 的 modbus 地址是基于0的地址。

2）美國(guó)的 modbus 地址左起第2位用來表示元件的類型，例如 i0.0的 modbus 地址為010001。因?yàn)閿?shù)據(jù)類型已經(jīng)包含在功能碼中了，西門子的 i0.0的 modbus 地址實(shí)際上為000000， i2.0的 modbus 地址為 000016（或十六進(jìn)制數(shù)16#0010），而不是010017。

3）、無論V寄存器還是M寄存器，里面的不同數(shù)據(jù)類型（VB、VW、VD、MB、MW、MD）都是基于寄存器內(nèi)存總字節(jié)地址為偏移地址。

4）、在數(shù)據(jù)報(bào)文中,所有的modbus地址都是從0開始的。也就是首次出現(xiàn)的數(shù)據(jù)項(xiàng)在報(bào)文中的地址為0。比如：（All data addresses in Modbus messages are referenced to zero. The first occurrence of a data item is addressed as item number zero.）

5）、Modbus地址實(shí)際上分為兩種情況。

第一種情況：PLC作Modbus主站，Modbus地址和PLC手冊(cè)里的地址一致，例如作主站的S7-200的MBUS_MSG指令用于向Modbus從站發(fā)送請(qǐng)求消息，和處理從站返回的響應(yīng)消息。要讀取從站（另一臺(tái)S7-200）的I0.0開始的地址區(qū)時(shí)，它的輸入?yún)?shù)Addr（Modbus地址）為10001。S7-200從站保持寄存器的V區(qū)起始地址為VB200時(shí)，要讀取從站VW200開始的V存儲(chǔ)區(qū)時(shí)，保持寄存器的地址是40001。

第二種情況：PLC作從站，PLC不用管什么Modbus地址，等著主站來讀寫它的地址區(qū)就是了。

主站的計(jì)算機(jī)軟件（例如DCS或組態(tài)軟件）的編程人員需要編寫實(shí)現(xiàn)Modbus通信的程序，首先需要確定Modbus RTU的報(bào)文結(jié)構(gòu)。他們一般不熟悉PLC，因此PLC的編程人員往往需要和上位機(jī)軟件的編程人員一起來討論Modbus的報(bào)文結(jié)構(gòu)。

最容易出問題的就是報(bào)文里Modbus地址與PLC存儲(chǔ)區(qū)地址的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

S7 PLC手冊(cè)給出的Modbus地址與Modicon公司和GE公司PLC使用的地址相同，是基于1的地址，即同類元件的首地址為1。而西門子PLC采用的是基于0的地址，即同類元件的首地址為0。Modbus報(bào)文中西門子PLC的Modbus地址也采用基于0的地址。

PLC系統(tǒng)手冊(cè)中的Modbus地址的最高位用來表示地址區(qū)的類型，例如I0.0的Modbus地址為10001。因?yàn)榈刂穮^(qū)類型的信息已經(jīng)包含在報(bào)文的功能碼中了，報(bào)文中S7-200的I0.0的Modbus地址不是10001，而是0。報(bào)文中其他地址區(qū)的Modbus地址也應(yīng)按相同的原則處理。例如當(dāng)S7-200從站保持寄存器的V區(qū)起始地址為VB200時(shí)，VW200對(duì)應(yīng)的保持寄存器在報(bào)文中的Modbus地址為0，而不是40001。

施耐德plc modbus地址對(duì)照表

000001至000XXX是實(shí)際輸出，對(duì)應(yīng)%QX0.0-%QXX.X

010001至010XXX是實(shí)際輸入，對(duì)應(yīng)%IX0.0-%IXX.X

030001至030032是模擬量寄存器，對(duì)應(yīng)%AIW0，16位一路依次類推

040001至040XXX是保持寄存器，對(duì)應(yīng)%MX0.0-%MXX.X，1對(duì)1，要是%MW就對(duì)應(yīng)16位，依次類推。施耐德PLC中 W表示字 16位，D表示雙字 32位。比如：%MW10和%MD10。B表示字節(jié) 8位，X表示位。比如：%MB0和%MX0.0~%MX0.7

%MW10.4

%MW10是指一個(gè)字，一個(gè)字分為2個(gè)字節(jié)，一個(gè)字節(jié)8個(gè)位，也就是說%MW10中有16個(gè)位，從%MW10.0~%MW10.15。

%QW0.5.1.0.10

Q是輸出，0是機(jī)架，5是0號(hào)機(jī)架的第五個(gè)模塊，1是第五號(hào)模塊的第一個(gè)通道，0是第一個(gè)通道的第0個(gè)字，10是第0個(gè)字的第10個(gè)位。

無論MX、MB、MW、MD都是基于內(nèi)存總字節(jié)地址為偏移地址，也就是以%MB之后的地址為偏移地址。

施耐德plc寄存器地址對(duì)應(yīng)的modubs地址

寄存器地址 modubs 說明公式

%QX1.0 000001.0 開關(guān)量輸出 %QXx.y=000001+x.y

%IX1.0 010001.0 開關(guān)量輸入 %IXx.y=010001+x.y

%AIW0 030001 模擬量輸入 %AIWx=030001+x

%MD40 0400801 保持寄存器 %MDx.y=040001+x*2.y

%MW50.0 040051.0 保持寄存器 %MWx.y=040001+x.y

%MX100.0 040051.0 保持寄存器 %MXx.y=040001+x/2.y

注意：

1、%MX100.0表示某個(gè)字節(jié)地址，因?yàn)?MW50這個(gè)地址中包含了%MB100、%MB101，%MX100.0其實(shí)是%MW50的第0位即40051.0

2、%MD40表示雙字，%MD40對(duì)應(yīng)的首地址是%MW*2，也就是%MW80，%MD40對(duì)應(yīng)的modbus地址為0400801

西門子s7系列plc modbus地址對(duì)照表

例如：地址：40040；對(duì)應(yīng)S7200地址:VW78;對(duì)應(yīng)S7300地址:DB1.DBW78;

三菱FX系列PLC modbus地址對(duì)照表

OMRON PLC地址轉(zhuǎn)MODBUS協(xié)議對(duì)照表

將OMRON PLC接入支持MODBUS協(xié)議的上位DCS系統(tǒng)中，通過ASC模塊可滿足用戶的這一需求。具體地址對(duì)照關(guān)系參考下面鏈接。

https://wenku.baidu.com/view/3ff1d16da5e9856a5712601d.html

臺(tái)達(dá)PLC寄存器地址與Modbus寄存器地址對(duì)照表

具體地址對(duì)照關(guān)系參考下面鏈接。

https://wenku.baidu.com/view/f884db6d102de2bd97058836.html

永宏P(guān)LC寄存器Modbus地址表

具體地址對(duì)照關(guān)系參考下面鏈接。

https://wenku.baidu.com/view/4843e77c30126edb6f1aff00bed5b9f3f90f72c8.html

信捷PLC寄存器Modbus地址表

文本標(biāo)記語言（HTML）是用于在 Internet 上顯示 Web 頁面的主要標(biāo)記語言。換句話說，網(wǎng)頁由 HTML 組成，用于通過 Web 瀏覽器顯示文本，圖像或其他資源。

使用標(biāo)記來描述文檔結(jié)構(gòu)和表現(xiàn)形式并通過瀏覽器進(jìn)行解析,然后把結(jié)果顯示在網(wǎng)頁上. 它是網(wǎng)頁構(gòu)成的基礎(chǔ),你見到的所有網(wǎng)頁都離不開HTML,所以學(xué)習(xí)HTML是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。

什么是HTML？

HTML是用來制作網(wǎng)頁的標(biāo)記語言

HTML是Hypertext MarkupLanguage的英文縮寫, 即超文本標(biāo)記語言

HTML語言是一種標(biāo)記語言,不需要編譯,直接由瀏 HTML語言是一種標(biāo)記語言,不需要編譯,直接由瀏覽器執(zhí)行

HTML文件是一個(gè)文本文件,包含了一些HTML元素, HTML文件是一個(gè)文本文件,包含了一些HTML元素,標(biāo)簽等.

HTML文件必須使用html或htm為文件名后綴

HTML是大小寫不敏感的,HTML與html是一樣的

Html和CSS的關(guān)系

學(xué)習(xí)web前端開發(fā)基礎(chǔ)技術(shù)需要掌握：HTML、CSS、JavaScript語言。下面我們就來了解下這三門技術(shù)都是用來實(shí)現(xiàn)什么的：

1. HTML是網(wǎng)頁內(nèi)容的載體。內(nèi)容就是網(wǎng)頁制作者放在頁面上想要讓用戶瀏覽的信息，可以包含文字、圖片、視頻等。

2. CSS樣式是表現(xiàn)(外觀控制)。就像網(wǎng)頁的外衣。比如，標(biāo)題字體、顏色變化，或?yàn)闃?biāo)題加入背景圖片、邊框等。所有這些用來改變內(nèi)容外觀的東西稱之為表現(xiàn)。

3. JavaScript是用來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁上的特效效果。如：鼠標(biāo)滑過彈出下拉菜單。或鼠標(biāo)滑過表格的背景顏色改變。還有焦點(diǎn)新聞（新聞圖片）的輪換。可以這么理解，有動(dòng)畫的，有交互的一般都是用JavaScript來實(shí)現(xiàn)的。

HTML形象案例理解

為了簡(jiǎn)化對(duì)復(fù)雜Internet的理解，暫時(shí)把復(fù)雜的Internet抽象成：向女生宿舍發(fā)送信號(hào)。

為了能夠在斷網(wǎng)后繼續(xù)聯(lián)絡(luò)女神，我們買來了電池和開關(guān)，然后拉了普通電線線到女神的寢室。女神把小燈泡接在了電線的兩端。

這時(shí)只需要開閉開關(guān)，就可以控制女神屋里的燈泡了。

發(fā)送信號(hào)

關(guān)閉著小燈泡1秒鐘，代表發(fā)送一個(gè)0。

打開了小燈泡1秒鐘，代表發(fā)送一個(gè)1。

此時(shí)可以向女神發(fā)送任意二進(jìn)制內(nèi)容了。

發(fā)送文本

我們只希望發(fā)送一個(gè)“Good Night”。所以必須想辦法對(duì)“Good Night”進(jìn)行編碼。

'G','o','o','d'的ASCII編碼是：071，111，111，100，轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制就是：0100 0001 0110 1111 0110 1111 0110 0100

使用發(fā)送二進(jìn)制信號(hào)的方法發(fā)過去，女神需要自己解碼來閱讀出“Good”。

發(fā)送富文本

有一天，我們希望發(fā)送“I miss you”。

為了表達(dá)心意，你希望加粗“you”，并使用紅色的字體發(fā)送“miss”，而這一根簡(jiǎn)陋的電線似乎很難理解“加粗”和“紅色”

于是機(jī)智的我們發(fā)送了：I <red>miss</red> <b>you</b>

同樣機(jī)智的女神理解了這件事情。

你發(fā)明了一種語言

我們很喜歡這種編碼格式，這是一種標(biāo)記語言，于是我們稱其為：TGML （To Girl Markup Language）

平時(shí)你使用TGML來和你的女神通信，TGML可以非常好的解決富文本的傳輸問題。

表白

終于決定表白了，我們繪制了很美麗的心形圖片，還有兩個(gè)按鈕：接受、拒絕。

兩個(gè)按鈕分別會(huì)鏈接到 "接受.tgml"和"拒絕.tgml"

為了描述圖片，我們使用了<img src="pic">

為了描述按鈕，我們使用了<a href="接受.tgml">

現(xiàn)在發(fā)送給女神的內(nèi)容，已經(jīng)不只是帶格式的富文本，而是帶鏈接的富文本。

于是在這個(gè)世界上，擁有了一種能夠描述超文本的語言，叫做TGML

超文本

描述超文本的方式有很多，例如：HTML，TGML，還有markdown。HTML的誕生是為了描述超文本。

超文本的用途也很多，例如：描述一個(gè)網(wǎng)頁，或者描述一個(gè)Word文檔。HTML文件是超文本文件。但是超文本未必是HTML。

Microsoft Word

Microsoft Word是Office的一個(gè)組件。它同樣代表一個(gè)超文本資源。

如果你解壓一個(gè)docx文件并仔細(xì)翻一翻，你能找到你剛才寫的作業(yè)，是以HTML方式記載著。

當(dāng)然，描述超文本還有markdown。所以你可以使用一些工具，比如pandoc，把markdown轉(zhuǎn)換成word。

故事的結(jié)局

女神的名字叫瀏覽器，我們的名字叫Web服務(wù)器，女神和我們中間的那根線叫HTTP。

eb爬取是從Web上收集和解析數(shù)據(jù)的過程。Python社區(qū)已經(jīng)開發(fā)出一些非常強(qiáng)大的web爬取工具。其中，Pandas read_html()是從html表中爬取數(shù)據(jù)的一種快速方便的方法。

在本文中，你將學(xué)習(xí)Pandas read_html()來處理以下常見問題，并幫助你進(jìn)行web爬取。

1.從字符串讀取表

2.從URL讀取表

3.從文件讀取表

4.使用parse_dates分析日期列

5.使用converters顯式轉(zhuǎn)換類型

6.多索引、標(biāo)題和索引列

7.用match匹配表

8.使用屬性篩選表

9.使用缺失值

請(qǐng)檢查Notebook的源代碼(https://github.com/BindiChen/machine-learning/blob/master/data-analysis/024-pandas-read_html/pandas-read_html.ipynb)。

1.從字符串中讀取表

在第一個(gè)示例中，我們將從字符串中讀取HTML表。

html_string="""
<table>
 <thead>
 <tr>
 <th>date</th>
 <th>name</th>
 <th>year</th>
 <th>cost</th>
 <th>region</th>
 </tr>
 </thead>
 <tbody>
 <tr>
 <td>2020-01-01</td>
 <td>Jenny</td>
 <td>1998</td>
 <td>0.2</td>
 <td>South</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>2020-01-02</td>
 <td>Alice</td>
 <td>1992</td>
 <td>-1.34</td>
 <td>East</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>2020-01-03</td>
 <td>Tomas</td>
 <td>1982</td>
 <td>1.00023</td>
 <td>South</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>
"""

要從字符串中讀取表，請(qǐng)執(zhí)行以下操作：

dfs=pd.read_html(html_string)

現(xiàn)在，我們得到的結(jié)果不是Pandas數(shù)據(jù)幀而是Python列表。如果使用type()函數(shù)，可以看到：

>>> type(dfs)
list

如果要獲取表，可以使用索引訪問它：

dfs[0]

結(jié)果看起來很棒。讓我們看看dfs[0].info()的數(shù)據(jù)類型。默認(rèn)情況下，數(shù)值列被轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，例如，year和cost列分別被轉(zhuǎn)換為int64和float64。

>>> df[0].info()

RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 5 columns):
 # Column Non-Null Count Dtype 
--- ------ -------------- ----- 
 0 date 3 non-null object 
 1 name 3 non-null object 
 2 year 3 non-null int64 
 3 cost 3 non-null float64
 4 region 3 non-null object 
dtypes: float64(1), int64(1), object(3)
memory usage: 248.0+ bytes

2.從URL讀取表

Pandas read_html()接受URL。讓我們通過一個(gè)例子來看看這是如何工作的。

URL='https://en.wikipedia.org/wiki/London'

dfs=pd.read_html(URL)

與從字符串讀取相同，它返回一個(gè)數(shù)據(jù)幀列表。如果我們運(yùn)行l(wèi)en(dfs)，我們可以從給定的URL得到31個(gè)表。

>>> print(f'Total tables: {len(dfs)}')
31

下面是dfs[6]的一個(gè)例子：

3.從文件讀取表

Pandas read_html()接受一個(gè)文件。讓我們通過一個(gè)例子來看看這是如何工作的。

file_path='html_string.txt'
with open(file_path, 'r') as f:
 dfs=pd.read_html(f.read())

dfs[0]

注意：以下教程將從字符串中讀取數(shù)據(jù)，因?yàn)殡S著時(shí)間的推移，網(wǎng)頁內(nèi)容可能變更。

4.使用parse_dates分析日期列

日期列作為對(duì)象數(shù)據(jù)類型讀取。要正確讀取日期列，可以使用參數(shù)parse_dates指定日期列的列表。

>>> dfs=pd.read_html(html_string, parse_dates=['date'])
>>> dfs[0].info()

RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 5 columns):
 # Column Non-Null Count Dtype 
--- ------ -------------- ----- 
 0 date 3 non-null datetime64[ns]
 1 name 3 non-null object 
 2 year 3 non-null int64 
 3 cost 3 non-null float64 
 4 region 3 non-null object 
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(1), object(2)
memory usage: 248.0+ bytes

5.使用converters顯式轉(zhuǎn)換類型

默認(rèn)情況下，數(shù)值列被轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，例如，我們看到的year和cost列。但并非所有的數(shù)字文本數(shù)據(jù)都必須是數(shù)字類型，例如，所有值都以零開頭的ID列。

ID=0001

此外，有時(shí)可能需要顯式地進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換以確保數(shù)據(jù)類型的完整性。對(duì)于這些要求，我們可以使用參數(shù)轉(zhuǎn)換器顯式地進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換：

dfs=pd.read_html(html_string, converters={
 'ID': str,
 'year': int,
 'cost': float,
})

6.多索引、標(biāo)題和索引列

默認(rèn)情況下，位于<thead>中的<th>或<td>元素用于形成列索引，如果<thead>中包含多行，則創(chuàng)建一個(gè)多索引。

下面是一個(gè)在<thead>中包含多行的HTML表的示例。

html_string="""
<table>
 <thead>
 <tr>
 <th colspan="5">Year 2020</th>
 </tr>
 <tr>
 <th>date</th>
 <th>name</th>
 <th>year</th>
 <th>cost</th>
 <th>region</th>
 </tr>
 </thead>
 <tbody>
 <tr>
 <td>2020-01-01</td>
 <td>Jenny</td>
 <td>1998</td>
 <td>1.2</td>
 <td>South</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>2020-01-02</td>
 <td>Alice</td>
 <td>1992</td>
 <td>-1.34</td>
 <td>East</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>
"""

它創(chuàng)建多重索引，因?yàn)?lt;thead>中有多行。

dfs=pd.read_html(html_string)
dfs[0]

指定標(biāo)題行：

dfs=pd.read_html(html_string, header=1)
dfs[0]

指定索引列：

dfs=pd.read_html(html_string, header=1, index_col=0)
dfs[0]

7.用match匹配表

參數(shù)匹配采用字符串或正則表達(dá)式。該值默認(rèn)為.+(匹配任何非空字符串)，并將返回所有表。

我們通過一個(gè)例子來看看這是如何工作的。

html_string="""
<table id="report">
 <caption>2020 report</caption>
 <thead>
 <tr>
 <th>date</th>
 <th>name</th>
 </tr>
 </thead>
 <tbody>
 <tr>
 <td>2020-01-01</td>
 <td>Jenny</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>2020-01-02</td>
 <td>Alice</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

<table>
 <caption>Average income</caption>
 <thead>
 <tr>
 <th>name</th>
 <th>income</th>
 </tr>
 </thead>
 <tbody>
 <tr>
 <td>Tom</td>
 <td>200</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>James</td>
 <td>300</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>
"""

要讀取包含特定文本的表：

# 標(biāo)題中的文本
dfs=pd.read_html(html_string, match='2020 report')

# 表格單元格中的文本
dfs=pd.read_html(html_string, match='James')

8.使用屬性篩選表

參數(shù)attrs接受任何有效的HTML標(biāo)記屬性的字典來篩選表。例如：

dfs=pd.read_html(html_string, attrs={'id': 'report'})

id是有效的HTML標(biāo)記屬性。

9.使用缺失值

默認(rèn)情況下，所有空字符串都被視為缺失值，并作為NaN讀取。

下面是一個(gè)HTML表格的示例，其中的< td >單元格中有一些空字符串。

html_string="""
<table>
 <tr>
 <th>date</th>
 <th>name</th>
 <th>year</th>
 <th>cost</th>
 <th>region</th>
 </tr>
 <tr>
 <td>2020-01-01</td>
 <td>Jenny</td>
 <td>1998</td>
 <td>1.2</td>
 <td>South</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>2020-01-02</td>
 <td>Alice</td>
 <td>1992</td>
 <td></td>
 <td>East</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>2020-01-03</td>
 <td>Tomas</td>
 <td>1982</td>
 <td></td>
 <td>South</td>
 </tr>
</table>
"""

以默認(rèn)設(shè)置讀取。

dfs=pd.read_html(html_string)
dfs[0]

為了保留這些空字符串，我們可以將參數(shù)keep_default_na設(shè)置為False。

dfs=pd.read_html(html_string, keep_default_na=False)

有時(shí)，對(duì)于缺少的值，你可能有其他字符表示法。如果我們知道什么類型的字符用作表中的缺失值，我們可以使用na_values參數(shù)處理它們：

dfs=pd.read_html(html_string, na_values=['?', '&'])

當(dāng)數(shù)據(jù)幀已經(jīng)創(chuàng)建好后，我們可以使用pandas replace()函數(shù)來處理這些值：

df_clean=dfs[0].replace({ "?": np.nan, "&": np.nan })

結(jié)論

Pandas read_html()函數(shù)是一種快速方便地從html表中獲取數(shù)據(jù)的方法。

我希望本文能幫助你節(jié)省從HTML表中刪除數(shù)據(jù)的時(shí)間。建議你查看read_html()API的文檔，并了解可以做的其他事情。

謝謝你的閱讀。請(qǐng)查看Notebook的源代碼，如果你對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際方面感興趣，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注:https://github.com/BindiChen/machine-learning/blob/master/data-analysis/024-pandas-read_html/pandas-read_html.ipynb。

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