31、分布式控制系统、PLC与网络技术解析

分布式控制系统、PLC与网络技术解析

1. 引言

在工业自动化领域,分布式控制系统(DCS)和可编程逻辑控制器(PLC)是两个至关重要的概念。了解它们的工作原理、应用场景以及两者之间的区别,对于自动化工程师来说是必不可少的。接下来,我们将深入探讨这些内容。

2. 相关通信协议与模型

在深入了解DCS之前,先介绍一些相关的通信协议和模型:
- CAN总线 :一种广泛应用于汽车和工业领域的通信协议,具有高可靠性和实时性。
- HART :可寻址远程传感器高速通道的开放通信协议,常用于过程自动化领域。
- Ethernet/IP :基于以太网的工业协议,用于工业自动化网络。
- OSI模型 :开放式系统互联通信参考模型,为网络通信提供了一个标准的框架。
- 通信接口 :用于设备之间进行数据传输和通信的接口。

3. 分布式控制系统(DCS)的理解

在许多工业过程中,各个环节可能分布在不同的地理位置。以瓶装水灌装中心为例,其处理过程通常包括以下步骤:
1. 运行水泵从当地湖泊取水。
2. 打开进水阀,将水引入加热罐中煮沸。
3. 向处理后的水中添加矿物质。
4. 对水进行灌装。

对于这样一个包含四个间歇性步骤的过程,通常需要使用多个PLC。然而,这些步骤分布在整个灌装厂内,地理位置较为分散。由于灌装过程可以看作是一个整体,因此需要一种方法来控制整个

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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