㈠ 三菱plsr和plsy指令的区别应用
两个其实好像都可以进行脉冲控制
但是PLSR控制的精度要高些，主要还是要看你的程序设定和步进控制器控制
㈡ 11 - PLS，PCA-LDA, DT, ANN简要介绍
此本来自自己硕士论文的综述部分。
偏最小二乘法可以分为偏最小二乘回归法（Partial least square regression, PLSR）与偏最小二乘法判别分析（Partial least square discriminate analysis, PLS-DA）。PLSR实现的主要思想是将自变量和因变量分别进行线性组合分析，再将求得的数据进行关联分析，所以其为主成分分析、典型相关性分析与多元线性回归建模的组合。PLS-DA是有监督的判别分析法，Gottfries等首先报道了PLS-DA使用，而后Barker与Rayens明确了其用于判别分析的理论基础，并且对于其应用的优缺点由Brereton与Lloyd进一步阐释（Gottfries et al 1995, Barker and Rayens 2003, Brereton and Lloyd 2014 ）。其与PLSR区别是因变量是类别，而不是连续的变量，一般是在PLSR分析后加入一个逻辑判别函数如Sigmoid函数（在逻辑回归判别中将详述）。因为两者前面分析部分相似，故这里主要介绍PLSR算法。PLSR中自变量与因变量的基础结构公式为：
X = TPT + E
Y = UQT + F
PLSR一般基于非线性迭代最小二乘算法（NIPALS）建立。其步骤为（1）对自变量X和因变量Y同时提取各自的主成分t1（x1、x2...xn的线性组合）与u1（y1、y2...yn的线性组合），并且要求这两个主成分相关性最大；（2）再进行X与Y分别对t1与u1的回归，若方程达到了设置的满意度，则停止计算；（3）否则，再利用t1对X解释后剩余的信息和u1对Y解释后剩余的信息重新按照（1）进行，再次循环，直到符合设定的阈值。最终X可能会提取到t1、t2...tn个主成分，Y提取到u1、u2…un，使Y的u组合对t1、t2...tn进行回归，进而转化成Y对x1、x2...xn的回归方程（Wold et al 2001）。
PLSR是基于FT-MIR建立模型研究中使用最为广泛和经典的算法，上述关于基于FT-MIR检测牛奶脂肪酸、蛋白质及氨基酸和抗生素残留的定量模型研究中均使用了PLSR算法，可见其应用之普遍。PLS-DA已在食品分析中的产品认证、医学诊断中的疾病分类和代谢组分析中进行广泛应用，并且Gromski等在综述代谢组的分析中，将其和随机森林与支持向量机进行了比较（Gromski et al 2015, Lee et al 2018）。
PLS的优点：（1）能处理样本量远小于特征属性数量的数据；（2）能处理特征属性间存在多重共线性的问题；（3）建立的模型时包含自变量与因变量的信息。其缺点有：（1）不能很好的处理非线性问题；（2）容易过拟合，需注意主成分数的选择。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种无监督的降维分析方法。PCA降维的基本原则是使降维后方差最大与损失最小，如图1-2。其实现的基本过程：（1）对所有样本进行中心化处理；（2）计算样本的协方差矩阵；（3）对协方差矩阵进行特征值分解；（4）对得到的特征值进行排序，取前n个组成新矩阵；（5）以新矩阵来代替原来样本的特征（Abdi and Williams 2010, Jolliffe and Cadima 2016）。
线性判别分析（Linear discriminat analysis，LDA）是一种有监督的降维与判别分析方法。LDA降维原则是类别内方差最小，类别间方差最大，这样的特点更有利于进行判别分析（Anandkumar et al 2015）。其实现的基本过程为（1）计算样本各类别内的类内散度矩阵Sw；（2）计算样本各类别间的散度矩阵Sb；（3）对Sw做奇异分解，得到Sw -1 ；（4）对Sw -1 Sb做特征分解；（5）取上一步得到的前n特征向量以最大似然法求得各类别的均值和方差做后续的判别分析。
LDA不适用自变量远远大于样本的情况，而PCA可以，故这里将两个算法进行联用，先以PCA进行降维，再以LDA进行判别分析（Yang and Yang 2003）。
PCA-LDA的优点：（1）两个算法的联用可以同时对原数据进行降维和判别分析；（2）LDA采用的是各类均值，算法较优。其缺点有（1）只适合符合高斯分布的样本数据分析；（2）可能会有过拟合的风险。
决策树是基础的分类和回归方法，本研究主要集中在其用于分类上。决策树是通过树状结构对具有特征属性的样本进行分类。每一个决策树都包括根节点（第一个特征属性），内部节点（其他特征属性）以及叶子节点（类别），通用的为每个内部节点有两个分支（Kaminski et al 2018）。其实现的基本步骤：（1）在所有属性中选择最优属性，通过其将样本分类；（2）将分类的样本再通过另一个特征属性再次分类，一直循环直到将样本分到各叶子节点；（3）对生成的树进行剪枝（包含预剪枝与后剪枝）。决策树选择特征属性的算法不同会有不同结果，典型算法包括：CART算法（Breiman et al 1984）、ID3算法（Quinlan 1986）、C4.5算法（Quinlan 1992）等，但这些方法生成的过程相似。
CART采用基尼指数最小化原则，进行特征选择，递归地生成二叉树，该算法只能对特征进行二分。ID3算法在各个节点上采用信息增益来选择特征，每一次选择的特征均使信息增益最大，逐步构建决策树，但缺点是其会选择取值较多的特征，而C4.5算法采用信息增益比选择特征，解决了ID3的缺点。
DT的优点：（1）运行速度相对较快；（2）可同时处理不同类型的数据，基本不需要预处理；（3）结果容易解释，并可进行可视化。其缺点：（1）容易过拟合，导致泛化能力不强；（2）不支持在线学习，若有新样本，DT需要全部重建；（3）当各类别数据样本不平衡时，结果会偏向有更多数值的特征；（4）不能处理样本特征属性之间的相关性（James et al 2013, Painsky and Rosset 2015）。
人工神经网络是以神经元为单位模仿生物神经网络的结构与功能的数学算法模型（Marcel and Sander 2018）。其可以进行线性与非线性的判别分析，属于有监督的学习分类法，主要分为前馈型神经网络、反馈型神经网络与自组织神经网络。
单位神经元如图1-3中A，一般有多个输入的“树突”，再分别给予不同的权重求和，与阈值比较，达到阈值的通过激活函数求出输出数据，最后进行输出。激活函数f通常分为三类：阈值函数、分段函数、双极性连续函数。
这里以经典的单隐层神经网络为例进行讲解，如图1-3中B。其输入层包含三个神经元，隐含层有四个神经元，输出层有两个神经元。其运算过程为由输入层输入数据，随机设定权重和阈值，通过隐藏层计算再传递到输出层，输出层会根据设定的期望进行判断，如果不符合，则返回重新改变权重和阈值，进入循环，直到符合设定的期望再停止运算，这样就能得到模型的权重和阈值，可对新数据进行判别，这种运算法即为常见的反馈型神经网络（Tu 1996）。多层神经网络属于深度学习，以卷积神经网络为基础进行构建。
ANN的优点：（1）能够自主学习；（2）能解决线性与非线性的问题；（3）可处理因变量之间的相互作用。其缺点：（1）需要设置大量的参数进行约束；（2）结果解释性差，为黑箱算法；（3）计算学习时间长；（4）容易过拟合（Tu 1996）。
㈢ 典型矿物热红外遥感分析
本研究选取从基性到酸性共21 个岩石样本。用M304 测量这些样本8～14μm范围内的辐亮度，光谱分辨率为1 cm-1 ，测量条件为：晴空无云天气，且测量地点四周没有高大建筑物的影响，M304的镜头距离样本0.5m，每样本测量三次取其平均值。大气下行辐射数据的实时数据，是获取准确发射率的重要前提。本实验采用观测天顶角为57°的方向辐亮度代替整个上半球空间的大气下行辐射，每半小时测量一次大气下行辐射（图10.40）。
用飞利浦PW2404 X射线荧光光谱仪对这21 个岩石样本进行了全12 项（SiO2 ，Al2 O3 ，Fe2 O3 ，MgO，CaO，Na2 O，K2 O，MnO，TiO2 ，P2 O5 ，烧失量，FeO 含量）分析：分析方法采用 GB/T14506.28—93硅酸盐岩石化学分析方法——X射线荧光光谱法。
10.4.1 地表岩石SiO 2 含量的定量反演及光谱指数构建
对21个样本发射率分成两组，一组为15个样本作为训练样本，采用逐步回归法建立回归模型，一组为6个样本为测试样本，用于模型精度评价。为消除高频随机噪声和基线偏移，剔除多重共线性，对所有样本做二次多项式滤波噪声分离和包络线去除处理。经包络线去除后的发射率曲线吸收特征更明显，且均归一化到了0～1之间，更有利于研究SiO2 含量对发射率光谱的透射特征和吸收特征的影响。图10.41为预处理前后部分岩石发射率曲线对比，其中横坐标为波长，纵坐标为发射率。
10.4.1.1 回归模型的构建
在训练样本集上，利用SPSS15.0（Statistical Proct and Service Solutions）软件，运用逐步回归法选择岩石的特征波长，然后在选定特征波长的基础上，采用残差平方和最小法建立SiO2 含量和SCFM（SCFM为SiO2 ，CaO，FeO和MgO四种成分的首字母）指数与特征波段发射率的回归模型，并对模型精度进行验证。
SCFM指数反映了硅氧四面体的聚合程度，与岩浆岩中二氧化硅矿物的热红外光谱特征具有很高的相关性，在岩浆岩的波谱特征鉴定方面具有重要作用。硅酸盐矿物的主要阴离子是作为基本结构单元的SiO4 四面体及其所构成的硅氧四面体骨干：Si2 O7 ，Si3 O9 ，Si4 O12 ，Sin-xAlx O2n；组成硅酸盐的阳离子主要有Ca2＋，Fe2＋和Mg2＋。因此，SCFM指数定义为
图10.39 专题图
图10.40 使用M304进行典型矿物热红外发射率光谱测试
图10.41 几种硅酸盐发射率光谱包络线处理前后对比
SCFM ＝ C1 /（C1 ＋ C2 ＋ C3 ＋ C4） （10.18）
式中：C1 ，C2 ，C3 ，C4 分别为SiO2 ，CaO，FeO，MgO的百分含量。
10.4.1.2 SiO 2 含量与发射率关系模型构建
设置引入变量的显着性水平为αin ＝0.05和剔除变量的显着性水平为αout ＝0.10，运用逐步回归法经过四步回归后，筛选变量结束，得到的最优回归方程包括四个波段，分别为 11.18μm，12.82μm，12.36μm和9.38μm，这是进行二氧化硅含量反演的最优波段。图10.42显示了采用四波段模型预测二氧化硅含量与实测值的相关关系。结果表明预测结果比较理想，预测值与实测值之间的相关系数为0.942 ，平均预测残差为3.27 ，是所有样本二氧化硅含量均值（49.59）的6.6%。其中前三个波段处于岩石发射率光谱的透射特征波段，而9.38μm为岩石的强吸收特征波段。
SiO2 ＝-117.64-2027.63 × b1 ＋ 1920.24 × b2-100.88 × b3 ＋ 387.77 × b4 （10.19）
R2 ＝ 0.942 （10.20）
式中：b1 ，b2 ，b3 ，b4 分别为9.38μm，11.18μm，12.36μm，12.82μm的发射率。
如果引入变量的显着性水平为αin ＝0.1 和剔除变量的显着性水平为αout ＝0.15，经过六步回归后，筛选变量结束。图10.43显示了模型残差和入选波段数的关系，即表示了不同模型对SiO2 含量预测能力。随着入选波段数目的增加，模型的预测能力逐渐提高。当波段数大于四时，模型精度基本趋于稳定。
图10.42 实测SiO2含量与四波段模型预测值的关系
图10.43 模型残差与波段数的关系
图10.44显示了硅酸盐矿物SCFM指数与特征波段发射率的关系模型残差随着入选波段数目增加而降低的情况。当只有一个波段时，模型残差为0.2 ，是所有样本SCFM指数均值（0.71）的28%，该波段为11.16μm，该模型的预测值和实测值之间的相关系数仅有0.52。随着入选波段的数目增多，模型预测能力逐渐增强，根据引入变量的显着性水平为αin ＝0.05和剔除变量的显着性水平为αout ＝0.10时逐步回归结果，当入选波段为六个时，为最佳回归模型（00-1）。如果继续增大显着性水平，入选波段会继续增加，然而图10.44表明当波段数大于六个时，精度基本趋于稳定（表10.7）。
表10.7 SCFM 指数最优回归模型的入选波段及其系数
值得注意的是入选的前三个波段分别为：11.16μm，12.82μm，12.38μm，同时也与SiO2 含量反演模型中的前三个波段相近。这不难理解，因为SCFM指数也是SiO2 含量与其他几种化学成分组成的一个综合指数，受SiO2 含量影响显着。同时并没有出现9.38μm波段，这可能是SCFM指数计算公式的分子分母同时包括SiO2 含量，从而削弱了吸收作用对SCFM指数的影响（图10.45）。
图10.44 模型残差与波段数的关系
图10.45 实际SCFM指数与预测值的对比关系图
10.4.1.3 SiO 2 光谱指数的构建
由于热红外高光谱成像仪的价格比较昂贵，同时研发的技术难度较大，实际应用中希望能够利用较少的波段达到最佳的反演结果，以便设计低成本的仪器，同时上述建立的回归模型的系数复杂不利于模型的实际应用，还需要进一步对这些优选波段进行优化组合，建立相应SiO2 光谱指数。
本书研究了12种比值指数和归一化指数对SiO2 含量的预测效果。研究结果表明相同波段进行组合的条件下，归一化指数的相关系数要略高于比值指数，其中11.18μm与12.36μm波段发射率的归一化指数（NSDI，Normalization Silicon Dioxide Index）与SiO2 含量的相关系数为0.905，比值指数与SiO2 含量的相关系数为0.892；其次是9.38μm与11.18μm波段的归一化指数，相关系数为0.846，比值指数的相关系数为0.841（表10.8；图10.47）。
表10.8 构建的不同SiO 2 指数及其与SiO 2 含量的相关系数
注：B1，B2，B3，B4分别代表9.38μm，11.18μm，12.36μm，12.82μm的发射率。
图10.46 11.18μm与12.36μm波段的SiO2指数与SiO2含量关系图
图10.47 9.38μm 与11.18μm 波段的SiO 2 指数与SiO 2 含量关系图
10.4.1.4 小结
本研究建立了基于热红外发射率光谱的SiO2 含量定量反演模型和光谱指数。研究表明：①利用11.18μm，12.82μm，12.36μm和9.38μm波段能够有效定量反演SiO2 含量，预测值与实测值之间的相关系数为0.942 ，平均预测残差为3.27；②逐步回归法选取的六个波段能够有效反演SCFM指数，其中入选的11.16μm，12.82μm，12.38μm波段也是反演SiO2 含量的重要波段；③建立了12种SiO2光谱指数，其中11.18μm与12.36μm波段发射率的归一化指数（NSDI）与SiO2 含量的相关性最好，可应用于SiO2 含量地质填图。
根据硅酸盐矿物的发射率光谱理论，11～14μm间吸收强度较小，主要是由Si-O-Si，Si-O-Al，（Si，Al）-O-（Si，Al）的对称振动所致，在该波段光波容易进入岩石颗粒内部，体现了较强的透射特征（Transparency Features）。模型中，根据逐步回归法首先选择的11.18μm，12.82μm，12.36μm波段正好位于该范围内。在8～11μm光谱范围内硅酸盐的最强吸收特征为Si-O键的不对称伸缩振动所致。SiO2 在8～9.5μm波段具有非常强烈的吸收特征，称之为reststrahlen特征。而回归模型的一个重要波段9.38μm正好处于该吸收特征波段。
10.4.2 地表岩石CaO 含量定量估计
10.4.2.1 相关分析
图10.48为不同CaO含量的岩石野外实际测量的发射率光谱曲线。由图10.48可见，在10.3～13μm波长范围内，岩石的发射率随CaO含量的增加而降低。为了定量研究岩石CaO含量与发射率光谱的相互关系，进行了如下相关分析和回归分析（图10.49）。
图10.48 不同CaO含量岩石发射率光谱曲线图
图10.49 发射率光谱与岩石CaO含量相关关系
（1）发射率光谱与岩矿CaO含量的相关关系
实验对8～14μm波长范围内每个波段都计算了发射率光谱与CaO含量的相关系数。图10.49是相关系数的计算结果。结果显示在11～11.45μm内，原始发射率光谱与CaO含量有较高的相关系数，其绝对值接近0.8。
（2）一阶微分光谱与岩矿CaO含量的相关关系
为了进一步揭示发射率光谱与CaO含量之间的相关关系，在计算了发射率光谱的一阶微分之后，进行了与原始光谱类似的相关分析，结果如图10.50所示。对微分光谱的分析表明，一阶微分处理可以去除线性或接近线性的背景、噪声对目标光谱的影响，有效地提高了相关系数。这说明一阶微分光谱在一些特征波段处估计CaO含量时具有高的窄波段的预测能力。一阶微分光谱的近似计算方法如下：
ε′（λi）＝ ［ε（λi＋1）-ε（λi-1）］ /2Δλ （10.21）
图10.50 一阶微分光谱与CaO含量的相关关系
10.4.2.2 回归分析
在相关分析的基础上，为了定量估计地表岩石CaO含量，建立地表岩石CaO含量的预测模型，将CaO含量与发射率光谱进行了回归分析。为了寻找最优的预测模型，运用多种典型的回归方法进行建模，并对建模结果进行了比较。
在训练样本集上，利用SPSS软件，运用Wilks′lambda逐步法选择与CaO含量相关的发射率特征波段。然后在选定特征波长的基础上，进行多元逐步回归分析（MLR）、主成分分析（PCR）和偏最小二乘回归分析（PLSR）。原始发射率光谱入选的特征波段分别为（按波段入选顺序）：11.28μm，11.23μm和8.23μm，一阶微分光谱有四个波段入选：11.40μm，10.76μm，10.90μm和11.53μm。
以实测的CaO含量为横坐标，以预测值为纵坐标，不同模型的回归方程如表10.9所示，不同模型的预测结果如图10.51至图10.53所示。六个模型都通过了对模型线性的F检验和对每个回归系数的t检验，每个模型的决定系数也相当高。
表10.9 不同模型的回归方程系数
图10.51 多元线性回归模型
图10.52 主成分分析模型
图10.53 偏最小二乘回归模型
对于原始发射率光谱数据，在MLR模型中，波长11.23μm处的回归系数与其相关系数的符号相反，可知此三个波段间存在着严重的多重相关性，虽然相关系数较高，但不适用预测。PCR模型和PLSR模型与MLR模型相比，其回归模型的相关系数虽然有所降低，但在11.23μm处，已经不存在符号相反的现象，说明模型已经消除了多重相关性的影响，具有较好的预测效果。PCR模型和PLSR模型更适合处理具有多重相关性的原始光谱数据。
对于一阶微分光谱，全部模型的预测效果比原始光谱有大幅度的提高，其中MLR模型和PLSR模型与PCR模型相比，预测效果提高更为明显，且决定系数几乎相等。这说明对于一阶微分光谱，MLR模型和PLSR模型具有相同的预测效果。
10.4.2.3 小结
本研究通过对23种岩石固体样本的野外发射率光谱测量，分别分析了这些样本的CaO含量与热红外发射率原始光谱和一阶微分光谱的相关关系。结果表明，利用高光谱热红外发射率光谱反演地表岩石CaO的含量是可行的，地表岩石CaO含量与热红外发射率光谱特征之间有较好的对应关系；在10.3～13μm波长范围内，岩石的发射率随CaO的含量增加而降低。结果为遥感岩矿识别提供了一种新的思路。
通过几种典型的回归模型，对各种建模结果进行了比较。分析结果表明，PCR模型和PLSR模型更适合处理未做微分处理的光谱数据，对于一阶微分光谱，MLR模型和PLSR模型比PCR模型预测效果更好。
一些高光谱数据的处理方法能够改善CaO含量的预测精度。一阶微分处理的数据产生的预测精度与未做微分处理的数据产生的精度差异是明显的。相比原始发射率光谱，一阶微分光谱具有更好的预测效果。
㈣ 信捷plc XC2中,plsr指令如何使用可以从复用吗
使用plsr指令，配合stop指令实现。使用plsr指令调用程序段，假如为第一段，程序如下，具体指令介绍请参考手册
寄存器hd510 脉冲频率，hd512脉冲个数，因为是要实现jog功能，所以脉冲个数给定一个比较大的正负数，如正转时为90000，反转时为-90000，然后按下按钮x10运动，松开停止。
plc定位指令有plsr（多段脉冲输出）、plsf（可变频脉冲输出）、zrn（机械归零）、stop（脉冲停止）4个指令，不可以复用，好比一条公路，公路上规定只能一部车走，但是没车走的时候，就可以让其它车走，有车的时候就不能走，程序的话你可以给个保护，有程序用的时候就不能让其它指令让他输出就行了
㈤ 三菱plc fx系列输出脉冲数保存寄存器d8140怎么操作，监视时能不能看发的脉冲数
特殊寄存器D8140存放PLSY,PLSR输出至Y0的脉冲数(低位字)。使用当使用PLSY(或PLSR)指令时, 可以监视包含已经输出至Y0的总脉冲数。该数据仅在32位或双字格式下有效。监视时可以看到看发的脉冲数。
fx系列用于其内部存储程序，执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程。三菱PLC在中国市场常见的有以下型号： FR-FX1N FR-FX1S FR-FX2N FR-FX3U FR-FX2NC FR-A FR-Q）。
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三菱PLC控制系统一般设计方法：
1、分析控制系统的控制要求
熟悉被控对象的工艺要求，确定必须完成的动作及动作完成的顺序，归纳出顺序功能图。
2、选择适当类型的PLC
根据生产工艺要求，确定I/O点数和I/O点的类型（数字量、模拟量等），并列出I/O点清单。进行内存容量的估计，适当留有余量。根确定机型时，还要结合市场情况，考察PLC生产厂家的产品及其售后服务、技术支持、网络通信等综合情况，选定性能价格比好一些的PLC机型。
3、硬件设计
根据所选用的PLC产品，了解其使用的性能。按随机提供的资料结合实际需求，同时考虑软件编程的情况进行外电路的设计，绘制电气控制系统原理接线图。
㈥ 三菱PLC PLSR指令如如何使用，帮忙写出控制梯形图... 谢谢了...
三菱PLC PLSR脉冲指令控制梯形图如下
三菱PLC PLSR脉冲指令以一定的频率发出目标值个脉冲，在指令中可以设置脉冲频率、脉冲总数、和发出脉冲的输出点；但只能控制脉冲，如果是脉冲加方向的脉冲模式，那方向点要另选一个普通开关点另外控制。方向信号先于脉冲指令给定。
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识读PLC梯形图的方法
1、根据I/O设备及PLC的I/O分配表和梯形图，找出输入、输出继电器，并给出与继电器接触器控制电路相对应的文字代号。
2、将相应输入设备、输出设备的文字代号标注在梯形图编程元件线圈及其触点旁。
3、将梯形图分解成若干基本单元，每一个基本单元可以是梯形图的一个程序段(包含一个输出元件、或几个程序段(包含几个输出元件)，而每个基本单元相当于继电器接触器控制 电路的一个分支电路。
4、可对每一梯级画出其对应的继电器接触器控制电路。
5、某编程元件得电，其所有动合触点均闭合、动断触点均断开。某编程元件失电，其所有已闭合的动合触点均断开(复位)，所有已断开的动断触点均闭合(复位)。因此编程元件得电、失电后，要找出其所有的动合触点、动断触点，分析其对相应编程元件的影响。
6、一般来说，可从第一个程序段的第一自然行开始识读梯形图。第一自然行为程序启动行。按启动按钮，接通某输入继电器，该输入继电器的所有动合触点均闭合，动断触点均断开。
再找出受该输入继电器动合触点闭合、动断触点断开影响的编程元件，并分析使这些编程元件产生什么动作，进而确定这些编程元件的功能。
㈦ 请问三菱PLC PLSY PLSR PLSV DRVI DRVA各指令的使用场合至少现在我还不容易明细
1、PLSY指令使用中可以设置单个输出点以一定的频率发出目标值个脉冲，在指令中可以设置脉冲频率、脉冲总数、和发出脉冲的输出点；但只能控制脉冲，如果是脉冲加方向的脉冲模式，那方向点要另选一个普通开关点另外控制。
2、PLSR为设置匀加减速指令，在指令中可以设置脉冲的最大频率、脉冲总数、加减速时间和脉冲输出点。通过设置加减速时间来实现匀加速。如果脉冲加方向的脉冲模式也需要另外控制方向点。
3、PLSV指令，为任意时间可变速指令，可以实时改变脉冲频率的指令，在指令中可以设置脉冲的实时频率、发出脉冲的输出点，和方向点。
DRVA是绝对记录脉冲式的，他的脉冲总数实际是他要到达的目标值，也就是和各高速点的计数寄存器相匹配，例如，当输入脉冲目标值为20000，而高速点的计数寄存器中是30000，这是他回朝着反向发出10000个脉冲；
而DRVI指令却不同，他不管高速点计数器中的脉冲坐标值，他会向正方向运行20000个脉冲，因而成为相对脉冲指令。
(7)哪个软件可以用plsr分析扩展阅读：
PLC在输入采样阶段：首先以扫描方式按顺序将所有暂存在输入锁存器中的输入端子的通断状态或输入数据读入，并将其写入各对应的输入状态寄存器中，即刷新输入，随即关闭输入端口，进入程序执行阶段。
PLC在程序执行阶段：按用户程序指令存放的先后顺序扫描执行每条指令，经相应的运算和处理后，其结果再写入输出状态寄存器中，输出状态寄存器中所有的内容随着程序的执行而改变。
输出刷新阶段：当所有指令执行完毕，输出状态寄存器的通断状态在输出刷新阶段送至输出锁存器中，并通过一定的方式(继电器、晶体管或晶间管)输出，驱动相应输出设备工作。
㈧ 三菱PLC仿真怎么用
三菱PLC仿真使用：
1、首先电脑中应该安装有三菱编程软件及仿真软件，我们安装为以下版本GX Developer-7.08；GX Simulator6-C。
然后打开编程软件。
㈨ R软件可以做分段样条回归吗
简单点说
hermite插值是用一条曲线来逼近，最高次数可能高于三次
三次样条插值是用连续的曲线来逼近，最高次数是三次