神经网络在PLC控制系统中的应用

基于神经网络辨识和PLC控制的邮件分拣系统

列的４个元素对应一个数字量，１数字量用其所定义这６个的十六进制表示。例如，［０Ｏ０表示０用［；；；］用０；；；］；０００１表示１等等。；
１３网络结构的设计．为了识别这些以５３需要有１Ｏ个输入，在输出层需要有４个神经元来识别它，隐含层设计了９个神经元。激活函数选择ＬｇｏＳｇｉｉｄ型传输函数，ｍｏ因为它的输出范围（０—１正好适合）在学习后输出布尔值。
山西电子技术２１０２年第２期
文章编号：６４４７（０２０ —０２０１７ —５８２１）２０１—２
应用实践
基于神经网络辨识和ＰＣ控制的邮件分拣系统水Ｌ
席作鹏，安志胜，李国祯，彭勃，李晔
（太原科技大学电子信息工程学院，山西太原００２）３０４
２ＰＣ硬件部分Ｌ
分拣机系统是将用神经网络辨识出的４位１制数代６进表的邮政编码的编码信息，随传送带分拣人各个代表唯一地址的邮箱中，如编码信息代表北京的就捡人北京的邮箱。其工作过程如下：当绿灯Ｌ，２亮红灯Ｌ１灭，传送带开始工作，电机Ｍ５驱动带有推头的主链运行，通过摄像头拍摄，取获邮件的邮政编码，将得到的结果送人到计算机利用前面介绍的邮政编码的识别方法，到邮政编码的４位１制值表得６进示。当编码信息正确的时候，红灯Ｌ灭，灯Ｌ１绿２闪烁，利用电机光码器ｓ折合成脉冲数，Ｌ１ＰＣ控制器从ｓ１中采集脉冲数，当邮件到达分捡箱时，推进器（Ｍ１一Ｍ）邮件推进相４将应的邮箱。随后红灯Ｌ继续灭，灯Ｌ１绿２常亮，续分拣。继

基于PLC的两电机同步系统的神经网络逆控制

ｐｒｎｓｓｏｔａｈｗｏｍｏｏｙｃｒｎｕｙｔｍｒｅｏｐｅａｅｎａｎｕａｅｗｏｋｉｖｒｅｓｓｅｉｍｅｔｈｗｈｔｔｅｔ－ｔｒｓｎｈｏｏｓｓｓｅａｅｄｃｕｌｄｂｓｄｏｅｒｌｔｒｎｅｓｙ — ｎ
ｍｅｉｓｓａｉｔｕｈａ，ｓｍｐｅｓｒｃｕｅｈａｅｏｐｒｔｏｒｔｂｌｙｓｃｓｉｌｔｕｔｒ，ｔｅｅｓｆｏｅａｉｎ，ｔｅｍａｎｅａｃｏｔｓｉｅｐｎｉｅａｄＳｎｔｉｈｉｔｎｎｅｃｓｘｅｓｖｎＯｏ．ｉｎＴｈｌ～ａｉｂｅ，ｎｎｉｅｒｔｏｇｙｃｕｌｄ，ｔ — ｔｒｓｎｈｏｏｓｃｎｒｌｙｔｍｓｔｅｒｓａｃｂｅｍｕｔｖｒａｌｓｏｌａ，ｓｒｎｌｏｐｅｉｎｗｏｍｏｏｙｃｒｎｕｏｔｏｓｅｗａｈｅｅｒｈｏ — ｓ
ｓｓｅａｄｔｅｉｅｒｃｏｅ —ｏｐａｊｓｏｓｄｓｇｅｏｃｎｒｌｅｃｆｔｅｓｓｅ．Ｔｈｅｕｔｆｅ — ｙｔｍ，ｎｈｎａｌａｌｓｄｌｏｄｕｔｒｗａｅｉｎｄｔｏｔｏａｈｏｈｙｔｍｓｎｅｒｓｌｏｘｓ
ｃｍｂｎｎｔｗｉｈｗｏｍｏｏｙｃｒｎｕｙｔｍｔｅｆｓｕｏｌｅｒｓｓｅｗａｏｌｔｄＮａｌｏｉｉｇｉｔｔｅｔ — ｔｒｓｎｈｏｏｓｓｓｅｉｌ，ａｐｅｄ —ｉａｙｔｍｓｃｍｐｅｅ．ｈｓｎｍｅｙｔ — ｔｒｓｎｈｏｏｓｓｓｅｗａｅｏｐｅｎｏｔｎｅｅｄｎｉｅｒｓｂｙｔｍｓｓｅｄａｄｔｎｉｎｓｂｗｏｍｏｏｙｃｒｎｕｙｔｍｓｄｃｕｌｄｉｔｗｏｉｄｐｎｅｔｌａｕｓｓｅ：ｐｅｎｅｔｕ — ｎｏ

智能控制系统的类型层出不穷

混沌理论是20世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个基
本特点是：不可预言性和对于初始值的极端敏感依赖性。
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3. 智能控制系统的类型
混沌理论是上世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个
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二、模糊控制系统的基本原理
2.模糊控制器的结构设计
所谓模糊控制器的结构设计就是确定模糊控制器的输入变量和输出变量。模糊控制器的结构对整个系统的性能有较大的影响，
必须根据被控对象的具体情况，合理选择。
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二、模糊控制系统的基本原理
2.模糊控制器的结构设计
在自动控制系统中最为简单也是最为典型的系统，称之为单 e u 输入—单输出(SISO)系统，在实际工程中大量的多输入—多输出
推理模型及故障诊断等。
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第一章小结
功能添加法为了控制物体运动使用的设计方法是步进逻辑公式法最少程序步判别定理
抑制定理
为了保持物体运动姿态的准确、平稳使用设计方法反馈定理多环组合方法如果被控对象数学模型没有或很难建立，则采用智能控制方法：
对于能总结出控制规律来的被控对象一般采用有模糊控制
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第三节智能控制系统设计简介
二、模糊控制系统的基本原理
模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理为理论基础；采用计算机控制技术构成的一种具有非线性数字控制的系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器，因此，模糊控制属于智能控制的范畴。
模糊控制系统是实现智能控制的一种重要而又有效的形式，
在各行各业得到了广泛的应用，是目前应用比较成熟的一种智能控制系统。尤其是模糊控制和神经网络；遗传算法及混沌理论等新学

基于PLC的单神经元PID控制器的实现2

基于PLC的单神经元PID控制器的实现任俊杰自动化学院，北京联合大学，北京，100101，中国******************.cn摘要：考虑到复杂的控制系统非线性，纯滞后，大惯性，以及随时间变化的特点，传统的PID控制算法通常未能获得较好的控制效果。

将神经网络控制算法与传统的PID控制算法结合起来，神经元自适应PID控制能有效地提高了系统的性能。

本文设计的基于PLC的是一个单一的神经元PID控制器。

该控制系统的结构是简单的。

实现单神经元PID算法的功能块程序写在结构控制语言（SCL）。

该函数块具有常用和方便的特点。

实验结果表明，这种方法不仅高效，而且实用。

关键词：单神经元，PID，PLC，SCLI.简介由于PID控制算法简单，易于实施和良好的鲁棒性，它被广泛应用于工业过程控制系统。

但是，对于一个复杂的控制系统的非线性，纯时间延迟，大惯量和随时间变化的特性，传统的PID控制算法通常不能获得更好的控制效果。

添加先进的智能控制传统的PID控制算法，控制效果会更理想。

具有近似任意连续有界非线性函数的功能，神经网络是一种来解决非线性系统和不确定的系统有效的方式[1]。

在本文中，神经网络与传统的PID控制结合为应用PLC的神经自适应PID控制器。

他们发挥各自的优势。

与传统的PID控制相比，它具有超调小，控制高精度，抗干扰性能强的优点。

II.基于PLC的控制系统的结构单神经元PID控制器被应用到控制系统。

它具有传统PID的优点，并且还具有神经网络的优点，如并联结构，结构简单，学习和记忆功能和以及容易实现的特点[2]。

图1显示了用PLC作为控制器的单神经元PID控制系统。

图1中的虚线表示的是单个神经元PID控制器。

实际输出值y用计量装置转换为1-5V的电压信号或4-20mA的电流信号。

模拟信号连接到PLC的AI模块进行A / D转换。

用户程序中，比较了测量值y与设定值r，误差e测量和转换为三个输入信号的单神经元对应的比例，也比较了积分和差的功能。

基于PLC控制的柔性生产线中自动分拣系统的研究

基于PLC控制的柔性生产线中自动分拣系统的研究一、内容综述随着科技的不断发展，自动化技术在各个领域得到了广泛的应用。

在制造业中，柔性生产线作为一种新型的生产模式，以其高效、灵活的特性逐渐成为企业提高生产效率和降低成本的关键手段。

而自动分拣系统作为柔性生产线中的重要环节，其性能直接影响到整个生产线的运行效率和产品质量。

因此研究基于PLC控制的柔性生产线中自动分拣系统具有重要的理论和实际意义。

本文首先对国内外自动分拣系统的发展趋势进行了梳理，分析了各种自动分拣技术的特点和优缺点，为后续的研究提供了理论依据。

接着本文详细介绍了PLC控制的基本原理、结构特点以及在自动分拣系统中的应用，通过对PLC控制在自动分拣系统中的实际应用案例进行分析，揭示了PLC控制在提高自动分拣系统性能方面的作用机制。

在此基础上，本文提出了一种基于PLC控制的柔性生产线中自动分拣系统的设计方案，该方案充分考虑了柔性生产线的特点，采用了模块化设计思想，使得系统具有良好的可扩展性和可维护性。

同时本文还针对该方案进行了详细的仿真分析，验证了其可行性和有效性。

本文对基于PLC控制的柔性生产线中自动分拣系统的发展前景进行了展望，指出了当前研究中存在的问题和挑战，并提出了未来研究的方向和建议。

1. 柔性生产线的概念和特点柔性生产线是一种高度自动化的生产方式，它通过将各种生产设备、工具和控制系统连接在一起，实现对整个生产过程的实时监控和管理。

柔性生产线的主要特点包括高度灵活性、快速换线能力、高效率和低成本。

高度灵活性：柔性生产线可以根据生产需求快速调整生产线的布局和配置，以适应不同产品的生产。

这使得企业能够迅速应对市场变化，提高生产效率和降低库存成本。

快速换线能力：柔性生产线具有很强的换线能力，可以在短时间内完成产品结构的转换，从而实现多品种、小批量的生产。

这有助于企业在激烈的市场竞争中保持竞争力。

高效率：柔性生产线采用先进的自动化设备和技术，实现了生产过程的高度自动化和智能化。

基于PLC和神经网络的电梯群控最优化方法设计

《智慧工厂》Smart FactoryMay2020基于PLC和神经网络的电梯群控最优化方法设计Design of Elevator Control System Based on PLC■齐鲁工业大学（山东省科学院）电气工程与自动化学院乔元健QiaoYuanjian摘妾：为了节能降耗，减少乘客的候梯时间'提高多层建筑内电梯的运行效率，通常需要将高层建筑内的多台电梯进行统一协调管理。

针对该类问题提出一种基于可编程逻辑控制器(PLC)和神经网络的电梯群控最优化方法，该方法采用以PLC为主的控制设备完成电梯的升降以及电梯门的开关，通过神经网络算法学习电梯运行参数并训练得到电梯群控最优化模型。

实验表明该方法能合理有效调度所有电梯，既满足了乘客的需求又达到了节能降耗的目的。

关键词：PLC神经网络电梯群控Abstract:In order to save energy and reduce consumption,reduce the waiting time of passengers and improve the operating efficiency ofelevators in multi-storey buildings,it is usually necessary to coordinate and manage multiple elevators in high-rise buildings.Aiming at this kindof problem,an optimizati o n method of elevator group control based on programmable logic contra lie r(PLC)and neural network is proposed.This method uses PLC-based control equipment to complete elevator lifting and elevator door opening and closing through neural neiworkThe algorithm learns the elevator operating parameters and trains to obtain an elevator group control optimization model.Experiments showthat this method can dispatch all elevators reasonably and effectively,which not only meets the needs of passengers but also achieves thepurpose of energy saving and con s umption reduction.Key words:PLC neural network elevator group control【中图分类号】TP216【文献标识码】B文章编号1606-5123(2020)05-0041-0031引言电梯作为中高层楼宇建筑中不可或缺的一种交通工具，其控制方法与组成结构经历了漫长的发展过程，由最初简单的独立电梯控制、较为复杂的电梯并联运行控制、智能化的多台电梯联合控制，到现在形成了能够适应不同建筑环境的自适应电梯控制技术如何能够全方位提高电梯的服务质量一直是电梯控制领域的核心研究内容，随着对电梯服务质量需求的不断提高，不仅单梯的控制系统需要进行优化，而且对多组电梯构成电梯群的调度控制研究也变得更加深入冋。

神经网络在温度控制系统中的应用

１引言
人工神经网络是用大量简单的处理单元广泛连接
组成的复杂网络，将生物大脑的神经网络模仿成数它学模型。从大量的研究成果证明，工神经网络具有人
人脑的信息综合、习记忆和归纳功能，学而且，人工神经网络的分布与并行处理、散与连续时间计算和全离
温度控制中，真结果表明这种控制方法有很好的控制效果。仿关键词：神经网络；温度控制；Ｐ算法Ｂ中圈分类号：Ｐ９．２Ｔ３３０
ＡｐｉａｉｎｏｕａｅｗｏｋＩｍｐｒｔｒｎｔｏｙｔｍｐｌｃｔｏｆＮｅｒｌＮｔｒｎＴｅｅａｕｅＣｏｒｌＳｓｅ
局信息的作用又使它有能力解决用串行操作和信息存储模式的传统计算机难以解决的高速、实的复杂问时
题。另外，经网络还可以处理那些难以用模型和规神则描述的过程，如像在温度等这样一些多变量、线例非
３．ａｇｏｇＷｅｔＩｓｏｅＳｅｄｙＬｔ．ｎｊｎ，ａｇｏｇ５９０Ｃｈｎ）ＧｕｎｄｎｓｎｈｒｐｅｗａｄＹａｇｉｇＧｕｎｄｎ２５０，ｉａａ
ＡｂｔａｔＮｅｒｅｗｏｋｃｎｒｌｙｔｍｓｈｖｎｙｉａｄａｃｄｐｏｅｔｅｏａｅｔｔｅｎｒｌｍｅｈｓｒｃ：ｕａｎｔｒｏｔｏｓｅａｅｍａｙｔｐｃａｖｎｅｒｐｒｉｃｍｐｒｗｉｏｈｒｃｔｔ — ｌｓｌｓｄｈｏｏｄ．ｏｆｂｓｃｃｃｐａｄｔｅｌａｎｎｒｔｍｅｉａｏｔｎｕａｎｔｒｔｏａｅｂｅｒｐｓｄ．ａｔｗｅａｐｙｏｓＳｍｅｏａｉｎｅｔｎｈｅｒｉｇａｉｈｔｂｕｅｒｅｏｋｃｎｒｌｈｖｅｎｐｏｏｅＬｓｐｌｏｓｃｌｗｏｔｅｎｕａｅｏｋＰＤｎｒｌｔｏＯｔｍｐｒｔｒｎｒｌｓｓｅｆｒａｗａｅａｈｅｐｒｍｅｔｅｕｔｓｏｔａｈｈｅｒｌｔｒＩｃｔｏｎｗｏｍｅｈｄｔｅｅａｕｅｃｔｏｙｔｍｏｔｒｔ，ｘｅｏｂｉｎａｒｓｌｈｗｈｔｔｅｌｓｐｅｅｔｅｈｄｐｏｉｅｎｅｃｌｎｎｒｌｅｕｔ．ｒｎｔｏｒｖｄｓａｘｅｌｔｃｔｏｓｌｓｓｍｅｏｒＫｅｏｄ：ｕａｔｒＴｅｅａｕｅＣｎｒｌＢｉｈｅｉ．ｙＷｒｓＮｅｒＮｅｗｏｋ；ｍｐｒｔｒｏｔ；ＰＡｒｔｌｏｍｔｃ

神经网络PID在PLC系统控制中的应用研究

ｃｔｏ０ｎｒ１
１引言
可编程控制器 …称作可编程逻辑控制器（ｒｇａｍｂｅＰｏｒｍａｌＬｇｃＣｎｒｌ）它主要用来代替继电器实现逻辑控制。ｏｉｏｔｌｒ，ｏｅＰＣ是一种以微处理器为基础的通用工业自动控制装置。Ｌ
最后本文将该算法应用到ＰＣ系统控制中，真结果表明了Ｌ仿
ＰＣ在设计、Ｌ结构方面具有许多其它控制器所无法比拟的优
点，然而其故障诊断能力却非常弱，了自诊断功能外，它除没有专门的用于故障诊断的软件和硬件。目前虽然传统的ＰＣ控制系统都有一定的较成熟的控Ｌ制方案，采用常系数的ＰＤ算法控制器可以取得较为满意的Ｉ
ＫＥＹＷＯＲ：ｒｇｍｍｂｅｌｉｃｎｏｅ（Ｌ；ｅｒｌｎｔｏｋＦｚｙｃｎｒ；ＩｌｒｈＤＳＰｏｒａｌｏｃｏｔｌｒቤተ መጻሕፍቲ ባይዱＰＣ）Ｎｕａｅｒ；ｕｚｏｔｌＰＤａｏｉｍ；Ｌｖｌｃｓａｅａｇｒｌｗｏｇｔｅｅａｃｄ
但是由于传统的ＰＤ算法该算法在系统中难以确定精Ｉ确的数学模型，使得系统参数设定困难，对该缺陷，针本文提出了改进的ＰＤ算法，ＰＤ算法、Ｉ将Ｉ模糊控制算法以及神经网络算法相结合，形成了一种智能控制算法．实现神经网络与ＰＤ控制规律的本质结合，共同完成ＰＤ自适应调节。ＩＩ
摘要：针对传统的ＰＤ算法由于难以给出精确的数学模型，Ｉ使得系统参数设定困难，同时系统控制效果上存在一定的缺陷，造成系统安全性和可靠性降低，系统控制质量不高。为了解决传统的ＰＤ算法所带来的问题，Ｉ提出了基于模糊神经网络的ＰＤ算法，ＰＤ算法、Ｉ将Ｉ模糊控制算法以及神经网络算法相结合，成了一种智能控制算法。将算法应用在ＰＣ控制系统形Ｌ中，实验表明算法有效的实现了ＰＤ参数的自整定，Ｉ并且提高ｒ控制质量，具有一定的实际应用推广价值。关键词：可编程逻辑控制器；神经网络；模糊控制

基于PLC的交通灯智能控制

基于PLC的交通灯智能控制一、概述随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增加，交通拥堵和交通事故问题日益突出。

传统的交通灯控制系统大多采用定时器或简单的逻辑判断，无法根据实时交通状况进行智能调节，导致交通效率低下，甚至加剧交通拥堵。

开发一种基于PLC（可编程逻辑控制器）的交通灯智能控制系统具有重要的现实意义和应用价值。

PLC作为一种成熟的工业自动化控制设备，具有可靠性高、稳定性好、编程灵活等优点，适用于各种复杂的控制场景。

基于PLC的交通灯智能控制系统能够实时采集交通流量、车速等交通数据，通过智能算法进行分析和处理，从而实现对交通信号的精确控制。

该系统能够根据交通状况的变化自动调节信号灯的配时方案，提高交通流畅度，减少车辆等待时间，降低能源消耗和环境污染。

同时，基于PLC的交通灯智能控制系统还具备故障自诊断和远程监控功能。

当系统出现故障时，能够自动进行故障诊断和报警，方便维护人员进行快速维修。

通过远程监控功能，交通管理部门可以实时了解交通灯的工作状态和控制效果，为交通管理和决策提供有力支持。

基于PLC的交通灯智能控制系统是一种高效、智能、可靠的交通控制方案，能够有效提升城市交通的效率和安全性，为城市的可持续发展做出贡献。

1. 交通灯控制系统的重要性交通灯控制系统在现代城市生活中扮演着举足轻重的角色。

作为道路交通管理的重要组成部分，交通灯控制系统不仅能够有效调节车流和人流，提高道路通行效率，还能在一定程度上减少交通事故的发生，保障行人和车辆的安全。

交通灯控制系统的智能化管理能够显著提升道路通行效率。

通过精确控制红绿灯的切换时间和顺序，系统可以根据实时交通状况进行灵活调整，避免交通拥堵和车辆滞留。

这不仅有助于减少人们的出行时间成本，还能降低车辆尾气排放，对改善城市空气质量具有积极意义。

交通灯控制系统在保障交通安全方面也发挥着关键作用。

合理设置的红绿灯切换顺序和时间间隔可以规范交通参与者的行为，减少因闯红灯、抢行等违规行为导致的交通事故。

浅谈油库运营中的PLC技术应用

浅谈油库运营中的PLC技术应用发布时间：2023-01-06T02:51:29.463Z 来源：《福光技术》2022年24期作者：张庆明[导读] 油库是集收油、发油、存储业务于一体的储存中心，某油库的区域可分为储罐区、供油/卸油区、发油区、监控室等，与之对应的油库系统主要包括油品储存系统、供油/卸油系统、发油系统、控制室等子系统，油库的管理控制自动化建设就是在对上述系统进行控制操作时，这些区域之间可以进行实时信息共享和交流。

本文基于PLC技术就油库的监控系统设计进行分析讨论。

中国石化销售股份有限公司江西南昌石油分公司江西南昌 330008摘要：随着科学技术的发展，各行各业也都开始打破传统的运营模式，取而代之的是融入越来越多的科技成果，进一步的提高运营保障和工作效率。

油库作为重要的能源存储中心也不例外，油库运营管理的自动化建设就是如此，其可以实现油库工艺生产过程中各工艺参数的实时监测与控制，为油库系统高效、稳定地运行打下坚实基础。

本文基于PLC技术就油库的监控系统设计进行分析讨论。

关键词：PLC技术；功能需求；油库；架构；BP神经网络；主程序设计油库是集收油、发油、存储业务于一体的储存中心，某油库的区域可分为储罐区、供油/卸油区、发油区、监控室等，与之对应的油库系统主要包括油品储存系统、供油/卸油系统、发油系统、控制室等子系统，油库的管理控制自动化建设就是在对上述系统进行控制操作时，这些区域之间可以进行实时信息共享和交流。

本文基于PLC技术就油库的监控系统设计进行分析讨论。

一、基于PLC技术的油库监控系统功能需求在该油库的中心区域设置一套PLC控制系统，可以实现该油库生产过程中的工艺参数集中监测和工艺生产分散控制的功能。

该油库PLC 控制系统采用工控机、西门子可编程控制器（PLC）和现场智能设备组合成监控系统，实现油库工艺生产过程的实时监测与控制，为油库系统高效、稳定地运行打下坚实基础。

根据控制系统的要求，以及现场配置情况和管理状况，总结其计算机监控系统应具备的功能如下：①本系统可对油库中储油罐的液位、温度、厂区供油管流量、压力进行实时监测，以及厂区供油管流量的恒定控制，并能和消防系统的可燃性气体检测装置配套，实时显示。

BP神经网络自学习PID算法在PLC的实现

图２系统原理结构
Ｆｉ２Ｓｙｔｍｉｃｐｌｔｕｕｅｇ．ｓｅｐｒｎｉｅｓｒｃｔｒ
主控制器采用西门子ｓ —０Ｐ其紧凑的结构、７３０ＩＣ，良好的扩展性能和强大的指令系统为ＢＰ神经网络算法的实现提供了一个广阔的平台。上位机采用ＷｉＣｎＣ组态软件对整个系统的运行状态进行实时
△ （）ａｗｊ（一１４叫忌一Ａ￣七）－ ’ｊ（）ｚ０ ” 志
一
厂￡（）。Ｐ（）ｉ，，Ｑ愚 ∑ ’ ：ｌ …，（。）ｗ愚２
（）１６
式中
ｚ）＝
２ＰＣ的实现Ｌ
ｇ＝）辛
Ａｕｇ．，０１２０
ＢＰ神经网络自学习ＰＤ算法在ＰＣ的实现ＩＬ
迟涛，云江，少川刘徐
（宁科技大学电子与信息工程学院，宁鞍山１４５）辽辽１０１
摘要：目前神经网络自适应ＰＤ算法在理论研究方面的成果已经较多，实际生产过程中的应用较少。Ｉ在
网络输出层的输入输出为
Ｑ
（）５
ｆ）一∑ 。００
＝０
（６）
（。（）一ｇ￡）志）） ’愚ｆ（ｊ（）３
ｌ１２３：，，
（）７
０（（）一Ｋ。０。（）一Ｋｉ０（）一Ｋｄ３志】｛志志
和上升时间提高了３。Ｏ

基于PLC的模糊神经网络算法的工程应用

ＢｓｄＯ ‘ ａｅｎＰＬＣ
ＺＡｉｕ，ＨＡＧＹＨＮＧＬ－ｎＺＮｕｊ
（ｒｉｎｉｅｒｇＵｎｖｒｉ，ｒｂｎ１０８ｈｎ）ＨａｂｎＥｇｎｅｉｉｅｓｔＨａｉ５００Ｃｉａｎｙ
ＡｂｔａｔＴｈｓｐａｅｎｒｄｃｓａｆｚｙｎｕａｅｗｏｋｃｎｒｌｒｂｓｄｏｈｕｚｏｔｏｌｎｅｒｌｅｗｏｋｃｎｒｌｗｈｃｓｒｃ：ｉｐｒｉｔｏｕｅｕｚｅｒｌｎｔｒｏｔｏｌａｅｎｔｅｆｚｙｃｎｒｄｎｕａｔｒｏｔｏ，ｉｈｅａｎｄｅｏｅｕｒｃｕａｅｍｏｅｆｔｅｐａｔａｄｃｎｇｎｒｔｈｕｚｕｅｕｏａｉａｌ．ｐｒｍｅｔｌｒｓｌｌｏｏｓｎｔｒｑｉｅａｃｒｔｄｌｈｌｎｎａｅｅａｅｔｅｆｚｙｒｌｓａｔｍｔｃｌｙＥｘｅｉｎａｅｕｔｉａｓｏｓ
● Βιβλιοθήκη 关键词：糊神经网络控制；烧控制；糊算法模燃模
中图分类号：Ｐ８Ｔ１３
文献标识码：Ｂ
文章编号：０３２１ｏ８ｌ一０７０１０７４（０）２Ｏ２ — ４２
ＡｎＩｄｓｒｌｐｉａｉｎｏｚｙＮｅｒｌｔｒｎｒｌｕｔａｎｉＡｐｌｔｆｕｚｕａｗｏｋＣｏｔｃｏｆＮｅｏ
微分信号，加快了系统的速度，减少了调节时间，但也引入了高频干扰，本文对微分项做了改进，此算法称为不

基于欧姆龙PLC的模糊神经网络控制灌溉系统

ｏ、Ｏ、Ｏ值。ｒｒｒ．，．２３４
＋，＋）５６。各模糊子集
的隶属函数取三角型函
图２模糊控裁原理框图
数，如图３所示。糊关系）根据推理合成规则进行决策，，得到模糊控制量￣ｕＥＲ式中ｕ＝ｏ（为模糊量）。由于在不同的温度下．系统要求的工作状态是不同的，对误差及误差变化率的加权值应有所不同当系统误差较大
维普资讯
基于欧姆龙Ｐ的ＬＣ模糊神经网络控制灌溉系统
关键词：复合模糊控制神经网络变频器ＰＣＬ
在
方式与落后的灌水技术已不适应现代农业的要
节水灌溉系统的构成
一
宋鹏生重科学讲币乐先＇庆技院ｌＪ０
，
ＰＣ机作为控制系统的上位机．利用Ｌ完成数据交换，即通过Ｐ机输入控制参数，实现Ｃ对ＰＣ所测试的数据进行定时上传，保Ｌ存在ＰＣ机中。为以后的分析处理提供数据。
时间ｔ。模糊控制的基本原理如图２所示。
ＰＣ通过采样获取土壤中的水分含Ｌ
目的。
＿ＭＰ
间增量△Ｔ的语
◇ （
图３隶属函数
言变量值取（负
大、负中、负小、
零、正小、中、正
正大），量化等级都取
（６一，４，３一，１一，５一一，２一，
０．＋１＋．２．＋３．＋４．
２神经网络控制算法．
为了对被控对象施加精确的控制，还需将
一一一
模糊量ｕ转化为精确的数字量，经ＤＡ转／
换送给执行机构从而对被控对象电动机实施控制。

基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略

基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略自适应控制策略是指根据系统当前的运行状态和环境变化，自动调整控制参数或控制方式，以提高控制系统的性能和适应能力。

在基于PLC的机电传动系统中，采用自适应控制策略可以有效提高系统的响应速度、稳定性和精度，并且能够适应不同的工作负载和任务需求。

本文将重点介绍几种常用的基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略。

第一种自适应控制策略是基于模型参考自适应控制方法。

这种方法通过建立机电传动系统的数学模型，并以模型为参考，根据传感器反馈信号与预设值的差异来调整控制器的输出信号，使得实际输出与模型输出保持一致。

模型参考自适应控制方法可以有效提高系统的跟踪能力和稳定性，并能够适应系统参数的变化和负载的波动。

第二种自适应控制策略是基于自适应神经网络的控制方法。

由于神经网络具有强大的非线性建模和自适应学习能力，因此可以用来建立机电传动系统的动态模型，并通过训练网络参数来实现系统的控制。

自适应神经网络控制方法可以适应系统的非线性特性和参数变化，具有很好的控制精度和鲁棒性。

第三种自适应控制策略是基于模糊控制的方法。

模糊控制是一种基于经验知识的控制方法，通过模糊化输入和输出变量以及设计一组模糊规则来实现控制。

在基于PLC的机电传动系统中，可以利用模糊控制来处理系统的非线性和不确定性，并根据系统当前的状态和环境变化来调整控制输出，以实现自适应控制。

模糊控制方法具有简单、直观、适应性强的特点，对于一些复杂的机电传动系统具有良好的控制效果。

除了以上三种常用的自适应控制策略，还有一些其他的方法可以用于基于PLC的机电传动系统的自适应控制中，例如遗传算法、粒子群算法等优化算法，以及自适应辨识方法等。

根据不同的控制需求和系统特点，可以选择合适的自适应控制策略。

总之，基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略可以提高系统的响应速度、稳定性和精度，并能够适应不同的工作负载和任务需求。

通过建立系统的数学模型、利用神经网络、模糊控制或者其他优化算法，可以实现自适应调整控制器的输出信号，以使系统实际输出与期望输出保持一致。

基于PLC技术的电气自动化控制优化系统设计

《装备维修技术》2021年第13期基于PLC技术的电气自动化控制优化系统设计孔祥盛（广东明华机械有限公司连南分公司，广东清远 511500）摘要：随着PCL技术的不断发展和更新，以往电气设备所采用的自动化控制系统对人力、物理和财力有着大量的要求，无法对电气设备进行完整、可靠的自动化设置，因此，本文以PCL技术为基础，对电气设备系统的自动化控制进行了优化设计。

通过对可靠、稳定的PCL技术的应用，为电气设备提供了更优的自动化控制，以此为前提，在优化后的电气自动化控制系统中设计了输入电路和输出电路。

根据实验数据能够得知，与以往的控制系统相比，优化后的控制系统提升了48.14%的可靠性。

能够更加安全、可靠的自动控制电气设备。

关键词：PCL技术；电气自动化；控制优化；系统设计由于工业自动化在我国的水平得到了不断提升，因此电气控制系统加大了对自动化技术的要求，特别是电力能源，其与人们的生活有着密切的关系，目前，人们工作生活的方方面面都涉及到了电气工程，因此自动化控制在电气工程中的重要性日益凸显。

在实现自动化电气工程后，电气工程整个行业都得到了提升和发展，使相关事故在电工程行业的发生得到了减少，使电气工程具备了更高的效率，并且为人们带来了更高品质的生产生活。

所以，针对目前的电气工程行业来说，在实际控制电气设备的过程中，通过对自动化技术的应用，能够极大的促进行业的发展，有着十分重要的意义。

1 PLC控制系统的工作原理和系统设计1.1工作原理在对工业生产进行控制的过程中，PCL控制系统发挥出了极大的优势，在具有存储功能的设备中，能够对编写完成的程序代码进行存储，然后，由程序对数据进行采集和计算，中央处理器以集中的形式对其进行处理后，程序进入运行状态，同时，由机械设备中的软件对其进行控制，机械设备在接收到软件发出的指令后，能够按照规定的流程进行操作和加工。

PLC自动控制系统所具备的自动控制功能，能够对人工操作进行提点，从控制和操作方面，对人力资源进行了节省，并且，能够对更多的产品进行加工，有着较强的适用性，可以使生产更加精细和高效，实现高难度的成产，工业化生产阶段对其的应用，能够给控制工作带来极大的优势[1]。

神经网络在PLC温度控制系统的应用

神经网络在PLC温度控制系统的应用摘要：本文分析了PC机与PLC的特点，提出由PC机实现复杂的算法，得到的控制量下传到PLC，通过PLC完成要求的控制功能。

这样，既能容易地加入先进的控制策略与算法，又能可靠、稳定地实现控制。

本论文以BP神经网络PID在温度控制中的应用为例，通过与Matlab接口的单片机数据采集板，结合AB公司的SLC5实现了神经网络PID的温度控制。

关键词：BP神经网络PID Matlab 数据采集板Abstract: the paper analyses the characteristic of PC and PLC, puts forward an idea that PC works out the complex operation, and the result transfers to PLC.PLC completes the control function.It is easy to add the advanced control strategy, also achieve the good result reliably steadily.For example the BP NN PID in the temperature control system, through the data collect board which can access to Matlab,with AB company SLC5 achieve NN PID control in temperature control system.keyword：BP Neural Network, PID, Matlab, data collect board1.引言PLC广泛应用于各类工业生产和过程控制，具体包括开关量的逻辑控制，运动控制，闭环过程控制等等。

PLC是专为工业控制设计的，具有可靠性高、抗干扰能力强，编程简单、使用方便、稳定，系统设计、安装、调试和投运工作量少等特点。

机械制造过程的自动化控制方法范文（二篇）

机械制造过程的自动化控制方法范文自动化控制是机械制造过程中的重要环节，它通过应用现代化的控制技术和方法，实现对机械制造过程的全面自动化管理与控制，能够提高生产效率和产品质量，降低人工成本和能源消耗，具有重要的经济和社会价值。

本文将详细介绍机械制造过程的自动化控制方法。

一、传感器与控制器的应用在机械制造过程中，传感器与控制器是实现自动化控制的重要装置。

传感器能够将机械制造过程中各种参数和信号转换成电信号，控制器则能够根据这些电信号对生产过程进行监测和控制。

例如，温度传感器可以实时监测机械设备的温度变化，控制器可以根据传感器的反馈信号调节设备的运行状态，以保证温度在合适范围内稳定控制。

二、PLC控制系统PLC（Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器）是机械制造过程中常用的控制方法之一。

它通过编写程序来实现对设备的控制，具有功能强大、可靠性高、可扩展性好等特点。

PLC控制系统可以用于控制多个设备的运行、协调多个工序之间的关系，提高生产效率和产品质量。

三、PID控制方法PID（Proportional-Integral-Derivative，比例-积分-微分）控制方法是一种经典的控制方法，它通过比较设备的输出信号和设定值，并根据误差大小来调节设备的控制参数，以实现对设备的精确控制。

PID控制方法广泛应用于机械制造过程中的温度、压力、流量等参数的控制。

四、神经网络控制方法神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，具有自学习、自适应、非线性映射等特点。

在机械制造过程中，可以利用神经网络模型对设备的工作状态进行建模和预测，并根据模型的输出结果对设备进行控制。

神经网络控制方法可以有效应对机械制造过程中复杂、非线性的控制问题。

五、模糊控制方法模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理不确定性和复杂性较高的控制问题。

在机械制造过程中，由于存在着各种不确定因素，如系统模型的不确定性和外界环境的变化等，传统的控制方法往往无法满足需求。

基于PLC的BP神经网络PID控制算法实现

基于PLC的BP神经网络PID控制算法实现
任俊杰;高佳
【期刊名称】《智慧工厂》
【年(卷),期】2016(000)004
【摘要】本文研究BP神经网络PID控制算法在PLC中的具体实现方法。

着重介绍了BP神经网络自整定PID控制系统结构和算法;以S7-1200 PLC为控制器,采用SCL语言进行了BP神经网络自整定PID控制算法功能块的设计,给出了功能块参数的说明;试验表明,相比常规PID控制,BP神经网络自整定PID控制能获得更好的控制效果,设计的算法功能块具有一定的通用性和可移植性,为先进控制算法拓展到工程实际领域提供了应用参考。

【总页数】4页(P38-40,66)
【作者】任俊杰;高佳
【作者单位】[1]北京联合大学自动化学院;[2]北京理工大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于改进型PID控制算法实现对反应釜温度的精确控制 [J], 朱广文
2.基于模糊PID控制和BP神经网络PID控制的永磁同步电机调速方案比较研究[J], 王福杰
3.基于BP神经网络的磁轴承PID控制算法研究 [J], 郝建胜;谢振宇;陈李成;吴炎
4.基于BP神经网络PID控制的茶叶理条机温度控制研究 [J], 梁海焘;张春雨;陈伟
5.基于BP神经网络PID控制的AGV调速系统仿真 [J], 王永鼎;陈小锋
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工业自动控制系统装置制造考核试卷

标准答案
一、单项选择题
1. A
2. C
3. B
4. D
5. A
6. A
7. A
8. B
9. B
10. B
11. C
12. D
13. C
14. A
15. B
16. C
17. D
18. A
19. C
20. D
二、多选题
1. ABC
2. ABC
3. ABCD
4. ABD
5. ABCD
6. ABC
7. ABCD
2. PID控制器用于精确控制过程变量，比例环节提供基本的控制作用，积分环节消除稳态误差，微分环节预测并减少超调。这三个环节共同作用，提供快速、稳定、无偏差的控制效果。
3.传感器检测到物理量变化，转换为电信号传递给控制器，控制器处理信号后输出控制命令给执行器，执行器据此调整机械动作。常见传感器有温度传感器、压力传感器、位置传感器；常见执行器有电动调节阀、气动调节阀、电动机。
7.比例控制器可以独立使用，不需要与其他控制器结合。（）
8.在工业自动控制系统中，采用冗余设计是提高系统可靠性的有效方法。（）
9.神经网络在工业自动控制系统中主要用于复杂的逻辑控制。（）
10.工业自动控制系统中的所有设备都可以直接连接到以太网上。（）
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请简述工业自动控制系统的工作原理，并说明其主要组成部分及其功能。
1.工业自动控制系统中的PID控制器是由比例（______）、积分（______）和微分（______）三个部分组成。
2.在工业自动控制系统中，SCADA是（______）、（______）、（______）和（______）的缩写。