6、工业测量与执行器链详解

工业测量与执行器链详解

1. 工业设备层级与数据流动概述

在工业环境中,各设备层级的划分并非绝对清晰。不同层级的设备功能和部署范围会因技术发展而有所变化。以下是一些常见设备在不同层级的情况:
- 传感器和执行器 :传统上位于第1层,交换信息少。如今智能传感器具备处理和计算能力,可提供更多信息。
- 可编程逻辑控制器(PLC) :一般在第2层,但强大的PLC可用于第3层,充当控制协调器和数据收集器,微PLC可用于第1层和第2层之间控制工作单元或驱动机器人等设备。
- 数据采集与监控系统(SCADA) :位于第3层,第2层也可设置本地人机界面(HMI)监督本地工作单元。SCADA系统功能不断发展,涵盖了传统第4层制造执行系统(MES)的部分任务。
- 历史数据记录器 :通常在第3层,但常将时间序列数据推送到第4层的大型副本数据库。

网络安全方面,除了工厂与暴露于互联网边缘之间的通用防火墙外,该架构未详细涉及网络安全内容。

工业物联网(IIoT)数据流动图展示了作为数据源的设备,以及数据和信息在设备及计算机集成制造(CIM)金字塔各层之间传输的网络通道和协议,直至数据到达边缘并传输到云端。

2. 测量与执行器链基础概念

在控制系统中,测量和作用于过程变量的设备至关重要。控制器结合输入的参考值和这些设备测量的值来生成控制信号。相关概念如下:
- 设定点(SP) :特定过程变量的参考值和期望目标值。

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建求解过程的理解。
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