西门子PLC编程软件中MOV_W、MOV_B、SHR_B是什么意思？

时间:2013-03-30 来源:电气自动化技术网 编辑:李亮 点击:次 字体设置: 大 中 小

西门子PLC编程软件中MOV_W、MOV_B、SHR_B都是什么意思，其管脚都是什么作用？移动字节（MOVE）指令将输入字节（IN）移至输出字节（OUT），不改变原来的数值。
移动字（MOVW）指令将输入字（IN）移至输出字（OUT），不改变原来的数值。
右移字节（SRB）和左移字节（SLB）指令将输入数值（IN）根据移位计数（N）向右或向左移动，并将结果载入输出字节（OUT）。移位指令对每个移出位补0。如果移位数目（N）大于或等于8，则数值zui多被移位8次。
看帮助和手册,写得很明白.梯形图编制规则
所有输出线圈Y不能与左母线直接连接
所有输入继电器触点X不能与右母线直接连接。
常开触点应在常闭触点前面
输出线圈的自锁触点应与常开触点并联在一起。
输出线圈只能使用一次，但触点使用次数无限，
输入触点在编程时，使用次数无限，
内部继电器线圈R，T只能使用一次，触点使用次数无限

PLC采用逐行梯级扫描式，每一个周期接受一个输入信号.M是内部继电器，有一般用和特殊用继电器之分。
T是计时器，也有一般用和停电保持等特殊类之分。

西门子PLC用I0.0控制接在Q0.0～Q0.7上的8个彩灯循环移位梯形图

时间:2013-03-26 来源:电气自动化技术网 编辑:李亮 点击:次 字体设置: 大 中 小

用I0.0控制接在Q0.0～Q0.7上的8个彩灯循环移位，从左到右以0.5s的速度依次点亮，保持任意时刻只有一个指示灯亮，到达zui右端后，再从左到右依次点亮。
分析：8个彩灯循环移位控制，可以用字节的循环移位指令。根据控制要求，首先应置彩灯的初始状态为QB0=1，即左边*盏灯亮；接着灯从左到右以0.5s的速度依次点亮，即要求字节QB0中的“1”用循环左移位指令每0.5s移动一位，因此须在ROL-B指令的EN端接一个0.5s的移位脉冲（可用定时器指令实现）。梯形图程序和语句表程序如图1所示。

西门子S7-300 PLC过程映像的“陷阱”

时间:2013-03-22 来源:电气自动化技术网 编辑:李亮 点击:次 字体设置: 大 中 小

*，在SIMATIC Manager的HW Config窗口，可组态配置当前所连接的硬件设备，包括硬件模块、通信连接等。如果组态有误的话，“Save and Compile”将无法通过。但在知识大爆炸的今天，如果还认为S7-300系列PLC的过程映像区是固定的，那么您可能“OUT”了，以下的这则小故事或许对工程师有所益处。
        某客户使用西门子的S7-300系列的控制器CPU313C-2DP（6ES7 313-6BG04-0AB0）来实现其控制要求，由于现场增加了多个阀门，需要在原有的控制器后新增一个32点的DO数字量输出模块。当把DO模块添加到机架后，为了保持数字量输出的地址连续，需要对DO模块的地址进行的设置。CPU313C-2DP本体集成的DO地址范围是124-125，所以将DO模块的地址“Start”设置为126，如下图所示：

点击“OK”时却弹出如下图所示的警告，提示设置的地址是无效的，并自动分配新的地址从128开始。

究竟是什么原因导致以上的现象呢？打开CPU313C的属性窗口，选中选项卡“Clock/Cycle Memory”，可看到当前CPU的输入/输出IO映像区范围默认是128个字节，如下图所示：

32点的DO模块需要占用4个字节，本体的DO输出地址是124-125，如果保持地址连续的话，DO模块的地址应为126-129，此时已经超过默认的过程映像区128。对于一个数字量模块而言，其输出地址不能“跨越”过程映像，即一部分地址位于过程映像区内而一部分地址在过程映像区外。如果要保持数字量输出地址连续，可将图3的IO映像区范围改大如256，如下图所示。如果没有地址一致的要求，可选择建议的起始地址128，这样的话DO模块的地址为128-131。

并不是所有PLC都支持修改过程映像区，可通过以下两种方式来确认：查看PLC的技术规范以确认是否支持过程映像区扩展，或者通过西门子中国的“产品支持”窗口来查看相关PLC的技术数据。俗话说“日日行不怕千*”，及时了解并掌握PLC的新特性何尝不是日日行，只要坚持每日都向前，又怎会惧怕千*的路途。

西门子PID调节应用及技巧探讨

时间:2013-03-20 来源:电气自动化技术网 编辑:李亮 点击:次 字体设置: 大 中 小

要用好PID调节，搞清楚PID的计算公式和PID参数的意义是很有必要的。下面是PID的公式：
 


 式中误差信号e(t) = SP(t) – PV(t)，M(t)是PID控制器的输出值，Kc是控制器的增益（比例系数），Ti和Td分别是积分时间和微分时间，Minitial是M(t)的初始值，实际上是积分的初始值。
 PID公式的前3项分别与误差、误差的积分和误差的导数成正比。
 微分、积分是高等数学的概念，建议没有学过高等数学的网友至少要搞清楚微分和积分的几何意义，这对深入理解PID参数的意义有很大的帮助。
 积分对应于下图中误差曲线e(t) 与坐标轴包围的面积（图中的灰色部分）。PID程序是周期性执行的，执行PID程序的时间间隔为Ts（即PID控制的采样周期）。我们只能使用连续的误差曲线上间隔时间为Ts的一些离散的点的值来计算积分，因此不可能计算出准确的积分值，只能对积分作近似计算。
 一般用下图中的矩形面积之和来近似积分。当Ts较小时，积分的误差不大。
 


 在误差曲线e(t)上作一条切线（见下图），该切线与x轴正方向的夹角α的正切值tgα即为该点处误差的一阶导数de(t)/dt。PID控制器输出表达式中的导数用下式来近似： 
 de(t)/ dt ≈ Δe(t)/Δt = [e(n) - e(n-1)]/Ts，式中e(n)是第n次采样时的误差值，e(n-1)是第n-1次采样时的误差值。
 

PID调节是目前应用zui广泛调节控制规律，P比例、I积分、D微分控制，简称PID控制。
 比例控制是一种zui简单的控制方式。比例作用大，可以加快调节，减少误差，但是过大的比例，使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。
 积分调节可以使系统消除稳态误差。系统如果在进入稳态后存在稳态误差，就必须引入“积分项”。比例+积分(PI)控制可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
 微分作用能产生超前的控制作用，在偏差还没有形成之前，已被微分调节作用消除。因此，可以改善系统的动态性能。。对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分（PD）控制能改善系统在调节过程中的动态特性。
 这是摘录的一个PID参数调整的口诀，以供大家学习参考：
 参数整定找zui，从小到大顺序查
 先是比例后积分，zui后再把微分加
 曲线振荡很频繁，比例度盘要放大
 曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳
 曲线偏离回复慢，积分时间往下降
 曲线波动周期长，积分时间再加长
 曲线振荡频率快，先把微分降下来
 动差大来波动慢。微分时间应加长
 理想曲线两个波，前高后低4比1
 一看二调多分析，调节质量不会低。
 这个顺口溜流传甚广，我觉得可操作性很低（也可能是我的悟性不够），我有很多疑问：
  “从小到大顺序查“，查什么？
  一定要”先是比例后积分“吗？直接用PI不好吗？
  “曲线振荡很频繁”，是指振荡频率高还是振荡次数多？
  什么是”比例度盘“？
  ”曲线漂浮绕大湾“什么意思？是指超调量大吗？还是上升缓慢？
  ”曲线波动周期长“的周期是震荡周期吗？还是过度过程时间长？
  振荡频率和微分关系大吗？微分的主要作用是什么？
  “理想曲线两个波”，一个波是180度还是360度？两个波是理想曲线，下图的PV曲线理不理想？
 

         我用过S7-200和S7-200 SMART的PID调节控制面板和PID参数自整定功能，被控制对象采用我编写的子程序来模拟。被控对象的参数如下：增益为3.0，两个惯性环节的时间常数为5s和2s。
 下面是自整定之前的曲线，超调量太大：
 


 下面是整定过程的曲线：
 


 下面是整定得到的参数的曲线：
 


 下面是另一组整定前的参数的曲线，过程变量PV曲线上升太慢：
 


 虽然整定前两组PID参数相差很远，两次整定后得到PID参数差不多，使用整定得到的PID参数的曲线形状也差不多。
 我觉得西门子的PID参数自整定是很好用的。
要用好PID调节，搞清楚PID的计算公式和PID参数的意义是很有必要的。下面是PID的公式：
 


 式中误差信号e(t) = SP(t) – PV(t)，M(t)是PID控制器的输出值，Kc是控制器的增益（比例系数），Ti和Td分别是积分时间和微分时间，Minitial是M(t)的初始值，实际上是积分的初始值。
 PID公式的前3项分别与误差、误差的积分和误差的导数成正比。
 微分、积分是高等数学的概念，建议没有学过高等数学的网友至少要搞清楚微分和积分的几何意义，这对深入理解PID参数的意义有很大的帮助。
 积分对应于下图中误差曲线e(t) 与坐标轴包围的面积（图中的灰色部分）。PID程序是周期性执行的，执行PID程序的时间间隔为Ts（即PID控制的采样周期）。我们只能使用连续的误差曲线上间隔时间为Ts的一些离散的点的值来计算积分，因此不可能计算出准确的积分值，只能对积分作近似计算。
 一般用下图中的矩形面积之和来近似积分。当Ts较小时，积分的误差不大。
 


 在误差曲线e(t)上作一条切线（见下图），该切线与x轴正方向的夹角α的正切值tgα即为该点处误差的一阶导数de(t)/dt。PID控制器输出表达式中的导数用下式来近似： 
 de(t)/ dt ≈ Δe(t)/Δt = [e(n) - e(n-1)]/Ts，式中e(n)是第n次采样时的误差值，e(n-1)是第n-1次采样时的误差值。
 

1.模糊控制的关键点在于总结大量的实践数据，然后做成黑匣子，看似神秘，实际都是经验参数！
 2.模糊控制得到的数据是基于控制设备性能不变的情况下，是较为准确的。一旦使用时间长了，性能有所下降，这些经验参数往往就会有很大的偏颇了。
 3.即使是同样型号的不同设备，其所处于的工艺环境，工艺流程，工艺特性的不同，其性能也会有差别，因此不能做到模糊控制中同一数据的重复性使用。
 4.模糊控制的理念是很好的，zui起码是超前控制，但就目前而言，其实用性，动态性还是不如传统的PID。
 5.传统PID是滞后控制，在目前的大多数工艺环境下，还是可以满足控制的需求的。
 6.基于传统PID的特点，也延展了不同的控制方式，如串级调节，三冲量调节，分程调节，步进式等等。