3、可编程逻辑控制器(PLC):原理、应用与选型全解析

可编程逻辑控制器(PLC):原理、应用与选型全解析

1. PLC 的起源与发展

可编程逻辑控制器(PLC)最初由通用汽车(GM)于 1968 年设计开发,旨在取代硬接线继电器逻辑电路。在不断变化的生产线中,对硬接线继电器逻辑电路进行任何修改都需要耗费大量成本和时间,这涉及到技术人员和控制工程师面临的诸多限制:
- 硬接线电路缺乏灵活性,更改布线需要大量时间。
- 存在故障排除的重大问题,如触点脏污和磨损、电线松动以及难以理解接线图。

为了克服这种基于硬接线的继电器逻辑的局限性,通用汽车的一组工程师提出了“标准机器控制器”的新设计,这是 PLC 的原始形式。基于这一想法,四家主要公司(Allen - Bradley、Digital Equipment Corporation、Century Detroit 和 Bedford Associates)尝试构建原型。1969 年,Bedford Associates 首次成功为通用汽车设计出用于商业用途的 PLC。1974 年,Allen - Bradley 推出了一种新设计,以满足客户需求,并将其设备命名为“可编程逻辑控制器”(PLC),取代了当时被接受的术语“可编程控制器”。在 PLC 的引入阶段,被誉为 PLC 之父的 Richard Morley 为其发展做出了巨大贡献,他最初为 PLC 编程设计了梯形逻辑。Allen - Bradley 的 Odo Josef Struger 也为 PLC 的发展做出了很多贡献。

2. PLC 的可持续性

自大约 50 年前推出以来,PLC 仍然在过程自动化中发挥着重要作用。据 Yamaha Robotics 的 Chris Elston 称,“可能

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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