7、可编程逻辑控制器(PLC):原理、协议与网络应用全解析

可编程逻辑控制器(PLC):原理、协议与网络应用全解析

在工业自动化领域,可编程逻辑控制器(PLC)扮演着至关重要的角色。它能够实现对工业生产过程的精确控制和高效管理。下面将深入探讨PLC的通信连接、常用协议、网络与接口,以及PLC的选择标准。

1. PLC的通信连接

现场仪器和I/O模块通过扩展电缆连接到PLC。在对等连接的情况下,采用主从(轮询 - 响应)通信技术从现场仪器获取信息。对等连接有专用通信链路,但会产生较高的布线成本。PLC还会利用星型、环形和总线拓扑结构与现场仪器进行通信,且连接设备之间的通信始终使用标准协议。

PLC与现场仪器及其他设备之间的通信可以是同步或异步的。同步通信速度比异步通信快,适用于需要定期以非常快的速率传输大量数据的情况。但在实际工业通信中,通常不需要非常快的数据传输速率,且数据具有间歇性,因此大多采用异步通信。在这种情况下,数据终端设备(DTE)和数据通信设备(DCE)之间不需要同步,节点可以根据需要随时发起通信。工业中常用的一些异步串行标准包括RS - 232、RS - 422、RS - 485、以太网、MODBUS、DF - 1、I2C、SPI等。

2. PLC常用协议

工业自动化涉及多种与PLC通信的协议,协议的选择取决于参与与PLC通信的设备类型,如现场仪器与PLC、PLC与主机计算机以及PLC与PLC之间的通信。以下是工业自动化中一些流行的协议:
|协议名称|简介|特点|应用场景|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|RS - 232|1963年,电子工业协会(EIA)采用的“推荐标准 - 232”,用于规范采用串行通信的DTE和DC

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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