20、深入解析SCADA系统:功能、传输与安全保障

深入解析SCADA系统:功能、传输与安全保障

1. SCADA系统概述

SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)系统即监控与数据采集系统,是一种集中式的数据采集与控制系统,广泛应用于电力分配、水分配与管理、石油和天然气管道、城市和铁路运输系统等领域。它通常由硬件和软件组成,Citect和WonderWare是可用于SCADA系统的两个开放软件包。

SCADA软件的关键特性包括:
- 用户界面
- 图形显示
- 警报
- 趋势分析
- RTU(远程终端单元)和PLC(可编程逻辑控制器)接口
- 可扩展性
- 数据访问
- 数据库
- 网络连接
- 容错和冗余
- 客户端/服务器分布式处理

2. 网络组件

在SCADA系统中,控制网络与企业网络相融合,使决策者能够在控制系统网络外部对系统进行监控和控制。以下是构成整个系统的网络组件:
| 组件名称 | 功能描述 |
| ---- | ---- |
| 现场网络 | 在现场层面,通过部署现场总线技术将传感器、执行器和控制器连接在一起,减少了传感器、执行器和控制器之间的点对点布线,降低了上层线路数量,简化了连接布局。 |
| 控制网络 | 连接现场网络和监控层。 |
| 通信路由器 | 一种通信设备,用于在不同网络之间传输消息和数据,例如连接局域网(LAN)和广域网(WAN),连接主终端单元(MTU)和远程终端单元(RTUs)等。 |
| 防火墙 | 保护SCADA设备免受外部攻击,使用预定义的

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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