6、可编程逻辑控制器(PLC)技术全解析

可编程逻辑控制器(PLC)技术全解析

1. 工业自动化技术中的PLC模拟信号处理

在工业自动化领域,PLC(可编程逻辑控制器)对模拟信号的处理至关重要。通常假设模拟信号在整个范围内呈线性变化。对于驱动模拟执行器,PLC可通过模拟输出模块提供模拟输出,该模块能将PLC产生的数字输出转换为模拟信号。

1.1 模拟I/O模块

PLC有多种模拟I/O模块,其选择取决于输入和输出信号的性质(如电压或电流)以及不同的电流和电压额定值。同时,隔离电路可保护PLC的模拟I/O模块。

以下是模拟输入和输出模块选择的影响因素列表:
|模块类型|影响因素|
| ---- | ---- |
|模拟输入模块|输入信号的电压电平、电流大小、所需的转换速度等|
|模拟输出模块|执行器所需的电压电平、负载电阻值、电流驱动要求、转换速度等|

1.2 模拟信号处理示例

模拟信号(传感器输出)可送入PLC进行所需的算术或逻辑运算,然后再送入执行器。例如,将模拟信号送入PLC进行除以2的运算,经必要的信号调理后,将结果模拟电压送入执行器。如果要对来自两个不同传感器的模拟信号进行相加,需对两个信号进行适当的信号调理,使其与PLC的模拟输入模块匹配,相加后的结果通过模拟输出模块送入显示设备。

下面是模拟信号处理流程的mermaid流程图:

graph LR
    A[传感器输出模拟信号] --> B[送入PLC]
    B --> C{进行运算(如除法、加法)}
    C --> D[信号调
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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