14、分布式控制系统全面解析

分布式控制系统全面解析

1. 显示层级设计

在分布式控制系统(DCS)中,显示层级设计至关重要。通过合理的显示层级,设计者能够在不丧失深入查看详细信息和控制功能的前提下,呈现整个过程的概览。由于人类认知能力的限制,建议最多设置四个显示层级,具体如下:
- 一级显示 :在一个显示屏上展示操作员整个控制范围内的关键参数、警报、过程条件和异常情况的概述或总结。
- 二级显示 :属于高级过程显示,比一级显示更详细。在正常情况下,它是操作员的主要交互界面,显示范围可以比一级显示更窄,并且应基于任务设计,而非像一级显示那样呈现连续的概览。
- 三级显示 :用于执行非例行任务,如线路更改、设备切换或复杂的常规任务。同样基于任务设计,应为过程诊断提供足够的信息。
- 四级显示 :主要用于诊断,为设备提供操作程序或辅助控制和诊断。由于显示信息简洁且使用频繁,最好以模态或弹出式显示呈现。

需要注意的是,显示层级不一定与HMI导航层级一致,导航层级中的级别可能比定义的显示层级少或多。

2. 操作员键盘和交互工具

为了确保工厂或过程的健康运行,操作员需要与HMI进行无缝交互。通常,操作员使用键盘和鼠标(轨迹球)进行交互,目前也配备了触摸屏功能。
普通PC键盘由于长时间连续使用按键,出现故障的概率较高。因此,建议操作员键盘采用特殊结构,通常由扁平按键组成,具有防滴防尘功能,结构坚固。其布局功能合理、直观且易于操作。此外,工程键盘用于系统生成和构建功能,一般是高质量的普通PC键盘,仅在

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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