分布式控制实验设计Word格式.docx

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并具有高性能的过程耦合、快速的画面更新、以及可靠的数据；

WinCC还为用户解决方案提供了开放的界面，使得将WinCC集成入复杂、广泛的自动化项目成为可能。

四、实验步骤

1、PLC程序设计及仿真调试。

2、变量定义。

3、画面设计及组态。

4、程序运行与调试。

5、系统联调及观察实验结果。

五、实验参考程序

循环灯监控程序

实验参考主画面

六、实验思考

1、实验中主画面设计和变量有何关系？

2、报警画面如何设计？

3、报表数据与现场参数连接如何建立？

1、掌握控制如何采集、仿真

2、掌握线性化编程与结构化编程

3、了解数据块在结构化编程中如何体现。

1、控制的组态过程。

2、数据块设计实现。

3、界面设计实现

1、模拟量I/O模块

2、模拟量控制系统设计举例

如图所示为一搅拌控制系统，由3个开关量液位传感器，分别检测液位的高、中和低。

现要求对A、B两种液体原料按等比例混合，请编写控制程序。

要求：

按起动按钮后系统自动运行，首先打开进料泵1，开始加入液料A→中液位传感器动作后，则关闭进料泵1，打开进料泵2，开始加入液料B→高液位传感器动作后，关闭进料泵2，起动搅拌器→搅拌10s后，关闭搅拌器，开启放料泵→当低液位传感器动作后，延时5s后关闭放料泵。

按停止按钮，系统应立即停止运行。

【思考：

在指定的相应液位（如100、200等）关泵1、泵2，如何设计程序】

四、实验步骤

1、编程。

3、程序运行与调试。

4、观察实验结果。

（1）搅拌控制系统线性程序设计

OB100块：

系统仿真

I0.0=ON

PIW256<

100Q4.0=ON

PIW256>

=100Q4.0=OFFQ4.1=ON

=200Q4.1=OFFQ4.2=OFFT1

T1=ONQ4.2=OFFQ4.3=ONPIW256=0T2

T2=ONQ4.3=OFF

（2）搅拌控制系统结构化软件设计

系统结构

OB1块

DB1

DB2

1、线性程序设计和结构化程序设计应用哪种场合？

2、模拟量控制与开关量控制有哪些区别？

3、画面如何设计？

4、数据块如何设计？

实验三PID控制实验

1、掌握PID控制器如何用程序来实现

2、掌握背景数据库如何设计及调用

3、结构化程序设计方法及调试。

数字PID设计，具体要求如下：

1、模拟PID的离散化方法。

2、程序设计实现。

1闭环PID控制

PID控制器管理输出数值，以便将偏差（e）为零，使系统达到稳定状态。

偏差是给定值（SP）和过程变量（PV）的差。

2PID算法

PID控制原则以下列公式为基础，其中将输出M（t）表示成比例项、积分项和微分项的函数：

其中：

M（t）为PID运算的输出，是时间的函数

Kp为PID回路的比例系数

Ki为PID回路的积分系数

Kd为PID回路的微分系数

e为PID回路的偏差（给定值和过程变量之差）

Minital为PID回路输出的初始值

为了在数字计算机内运行此控制函数，必须将连续函数化成为偏差值的间断采样。

数字计算机使用下列相应公式为基础的离散化PID运算模型。

其中:

Mn为采样时刻n的PID运算输出值

Kp为PID回路的比例系数

Ki为PID回路的积分系数

en为采样时刻n的PID回路的偏差

en-1为采样时刻n-1的PID回路的偏差

el为采样时刻l的PID回路的偏差

Minital为PID回路输出的初始值

在此公式中，第一项叫做比例项，第二项由两项的和构成，叫积分项，最后一项叫微分项。

比例项是当前采样的函数，积分项是从第一采样至当前采样的函数，微分项是当前采样及前一采样的函数。

在数字计算机内，这里既不可能也没有必要存储全部偏差项的采样。

因为从第一采样开始，每次对偏差采样时都必须计算其输出数值，因此，只需要存储前一次的偏差值及前一次的积分项数值。

利用计算机处理的重复性，可对上述计算公式进行简化。

简化后的公式为：

Mn为采样时刻n的PID运算输出值

Kp为PID回路的比例系数

Ki为PID回路的积分系数

en为采样时刻n的PID回路的偏差

MX为积分项前值

计算回路输出值

CPU实际使用对上述简化公式略微修改的格式。

修改后的公式为：

其中:

Mn为采样时刻n的回路输出计算值

MPn为采样时刻n的回路输出比例项

MIn为采样时刻n的回路输出积分项

MDn为采样时刻n的回路输出微分项

•比例项

比例项MP是PID回路的比例系数（Kp）及偏差（e）的乘积，为了方便计算取Kp=Kc。

CPU采用的计算比例项的公式为：

MPn为采样时刻n的输出比例项的值

Kc为回路的增益

SPn为采样时刻n的设定值

PVn为采样时刻n的过程变量值

•积分项

积分项MI与偏差和成比例。

为了方便计算取。

CPU采用的积分项公式为：

其中:

MIn为采用时刻n的输出积分项的值

Ts为采样的时间间隔

Ti为积分时间

SPn为采样时刻n的设定值

MX为采样时刻n-1的积分项（又称为积分前项）

积分项（MX）是积分项全部先前数值的和。

每次计算出MIn以后，都要用MIn去更新MX。

其中MIn可以被调整或被限定。

MX的初值通常在第一次计算出输出之前被置为Minitai（初值）。

其它几个常量也是积分项的一部分，如增益、采样时刻（PID循环重新计算输出数值的循环时间）、以及积分时间（用于控制积分项对输出计算影响的时间）。

•微分项

微分项MD与偏差的改变成比例，方便计算取。

计算微分项的公式为：

为了避免步骤改变或由于对设定值求导而带来的输出变化，对此公式进行修改，假定设定值为常量（SPn=SPn-1），因此将计算过程变量的改变，而不计算偏差的改变，计算公式可以改进为：

MDn为采用时刻n的输出微分项的值

Kc为回路的增益

Ts为采样的时间间隔

Td为微分时间

SPn为采样时刻n的设定值

SPn-1为采样时刻n-1的设定值

PVn为采样时刻n的过程变量值

PVn-1为采样时刻n-1的过程变量值

3PID算法的实现

•运算框图

2、设计背景数据块。

OB1

OB35

FB1

仿真：

观察过程量PIW256的变化，PID输出控制PQW350的改变

1、背景数据库如何设计？

2、PID调节器如何用程序来实现？

实验四综合实验--运料小车PLC程序设计及Wincc运动组态设计

5、了解运动物体组态设计

3、实现并行驱动（输入继电器及中间继电器）图形界面，实现动态设计效果。

试设计一个料车自动循环送料控制系统，要求：

（1）初始状态：

小车在起始位置时，压下SQ1；

（2）启动：

按下启动按钮SB1，小车在起始位置装料，10s后向右运动，至SQ2处停止，开始下料，5s后下料结束，小车返回起始位置，再用10s的时间装料，然后向右运动到SQ3处下料，5s再返回到起始位置……完成自动循环送料，直到有复位信号输入。

（提示：

可用计数器记下小车经过SQ2的次数）

1、料车自动循环送料控制系统PLC程序设计及仿真调试。

2、图形界面设计。

3、运动组态

4、系统联调并观察实验结果。

界面设计及组态：

1、运动物体动态组态如何实现？

2、如何实现平面运动组态？

1、掌握PID位置算法如何用程序来实现

2、掌握零阶保持器的作用及离散化方法

3、掌握过程输出如何仿真

4、Matlab程序设计方法及调试。

具体要求如下：

3、过程输出仿真。

控制对象及参数如下

位置式PID控制算法：

.

位置式控制算法提供执行机构的位置

，需要累计

零阶保持器处理方法：

四、实验参考程序

clearall;

%Ç

å

³

ý

µ

ô

Ë

ù

Ó

Ð

Î

Ä

¼

þ

closeall;

%¹

Ø

±

Õ

Ts=20;

%¶

¨

Ò

Ê

ä

%Delayplant¶

Ñ

Ù

º

¯

K=1;

Tp=60;

tol=80;

%¸

Ö

sys=tf（（K）,[Tp,1],'

inputdelay'

tol）;

Ï

Í

´

«

Ý

dsys=c2d（sys,Ts,'

zoh'

）;

%×

ª

»

É

dzº

[num,den]=tfdata（dsys,'

v'

%»

ñ

Ã

Z´

·

×

¸

u_1=0.0;

u_2=0.0;

u_3=0.0;

u_4=0.0;

u_5=0.0;

0£

¬

¹

õ

e_1=0;

ei=0;

y_1=0.0;

fork=1:

1:

300%²

È

£

Ô

Ú

1¡

300£

Ç

¿

ç

1Ö

®

²

time（k）=k*Ts;

time（k）º

yd（k）=1.0;

%TractingStepSignal×

½

¾

Å

y（k）=-den

（2）*y_1+num

（2）*u_5;

%Ê

ö

e（k）=yd（k）-y（k）;

%²

î

Ì

de（k）=（e（k）-e_1）/Ts;

ei=ei+Ts*e（k）;

delta=0.885;

%Æ

TI=160;

TD=40;

u（k）=delta*（e（K）+1/TI*ei+TD*de（k））;

Æ

u（k）º

e_1=e（k）;

u_5=u_4;

u_4=u_3;

u_3=u_2;

u_2=u_1;

u_1=u（k）;

%Ö

Â

¶

y_1=y（k）;

end

figure

（1）;

%Í

1

plot（time,yd,'

r'

time,y,'

k:

'

'

linewidth'

2）;

Í

xlabel（'

time（s）'

ylabel（'

ydandy'

%xÖ

á

í

time（s）£

yÖ

ydandy

legend（'

idealpositionsignal'

positiontracking'

ß

é

Simulink仿真：

五、实验思考题

1、PID位置算法如何实现？

2、过程输出如何仿真？

3、当tol=120时，程序如何修改？

4、PID位置算法对时滞对象控制品质效果影响如何？

有没有更好的方法？

如何实现并检验控制效果？