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2 0 1 5年第 5期 工业仪表与 自动化装置 5 5 基 于 OP C 的 Ma t l a b与 S 72 0 0 P LC 实时通信在过程控制 实验 装置 中应 用 陈宏希 ， 邹益民 1 ． 兰州石化职业技术学院 电子电气工程 系， 兰州 7 3 0 0 6 0 ； 2 ． 金 陵科技 学院 网络与通信工程学院， 南京 2 l 1 1 6 9 摘要 实验教学是现代教 育教 学活动必不可少的关键环节。文中给 出基 于 O P C技术的 Ma t l a b 与 s 7 2 0 0 P L C实时通信机制在 A 3 0 0 0型过程控制 实验装置 中的应用方案。采用 S 72 0 0作 为 O P C服务器， Ma d a b作为 O P C客户端， 由 Ma t l a b实现单神 经元 P I D控制。单神经元 P I D控制具有 自学习和 自 适应能力， 在一定程度上解决了传统P I D调节器不易在线实时整定参数的不足， 提高了 控制器对 系统和环境变化的适应能力。该方案使 Ma t l a b仿 真不再只局限于传 统的离线计算和纯 数 字的仿真 ， 而易于在 实际系统上实现先进算法。 关键词 O P C； Ma t l a b ； 过程控制 ； 实验装置 ； 神经网络 ； P I D控制 中图分类号 T P 2 7 3 文献标志码 A 文章编号 1 0 0 0 0 6 8 2 2 0 1 5 0 5 0 0 5 5 0 4 Ap pl i c a t i o n o f r e a l t i m e c o m m un i c a t i o n o f M a t l a b wi t h S 72 0 0 P LC i n p r o c e s s c o n t r o l e x p e r i me n t a l d e v i c e b a s e d o n OP C C HEN Ho n g x i ，Z O U Yi mi n 1 ． D e p a r t me n t of E l e c t r i cE l e c t r o n i c E n g i n e e r i n g ，L a n z h o u P e t r o c h e m i c a l C o l l e g e o f V o c a t i o n a l T e c h n o l o g y ， L a n z h o u 7 3 0 0 6 0， C h i n a； 2 ． C o l l e g e o fNe t w o r k a n d C o mm u n ic a t i o n E n g i n e e ri n g， J i n l i n g I n s t i t u t e of T e c h n o l o g y ， Na n j i n g 2 1 1 1 6 9 ， C h i n a Ab s t r a c t Ex p e r i me n t a l t e a c h i ng i s e s s e n t i a l ke y t o mo de r n e d uc a t i o n a c t i v i t i e s ． I n t hi s pa p e r ，t he a p p l i c a t i o n p l a n o f r e a l - t i me c o mmu n i c a t i o n o f Ma t l a b wi t h S 7 2 0 0 PL C b a s e d o n OPC t e c h n o l o g y i n A3 0 00 p r o c e s s c o n t r o l e x pe r i me nt de v i c e wa s p r o p o s e d．Th e s i ng l e n e u r o n PI D c o n t r o l s c he me wa s r e a l i z e d b y Ma t l a b u s i n g S 7 - 2 0 0 P L C a s OP C s e r v e r a n d Ma t l a b a s O P C c l i e n t ．T h e s i n g l e n e u r o n P I D c o n t r o l h a d t h e c a p a c i t y o f s e l f - l e a rni n g a n d a d a p t i v e ，t h u s t o a c e r t a i n e x t e n t ，s o l v e d t h e d i ffic u l t o f t r a d i t i o n a l PI D c o n t r o l l e r t u ni n g pa r a me t e r s i n r e a l t i me a n d i mpr o v e d t h e a d a p t a b i l i t y o f t h e s y s t e m t o e n v i r o n me n t a l c h a n g e s ．T h i s p r o g r a m ma d e Ma t l a b s i mu l a t i o n w a s n o l o n g e r c o n f i n e d t o t r a d i t i o n a l o f f l i n e c o mp u t i n g a n d pu r e d i g i t a l s i mu l a t i o n，a n d e a s y t o i mpl e me n t a d v a n c e d a l g o r i t h ms i n r e a l s y s t e ms ． Ke y wo r d s O P C；Ma t l a b；p r o c e s s c o n t r o l ；e x p e r i me n t a l d e v i c e；n e u t r a l n e t wo r k；P I D c o n t r o l 0 引言 现代教育教学活动 中， 实验教学对培养学生的 实际工作能力至关重要 卜 。由北京华晟 高科 教 收稿 日期 2 0 1 41 12 6 基金 项 目 甘肃 省属 高校 基本 科研业 务 费专项 资金 资助项 目 甘 财教[ 2 0 1 0 ] 1 7 6 ； 江苏省轨道交通工程研发 中心开放基金项 目 作者简介 陈宏希 1 9 7 0 ， 男， 陕西岐山人， 2 0 0 2 年毕业于兰州 大学信息科学 与工 程学 院 ， 硕 士 ， 副教 授 ， 主要研 究 方 向为 图像处 理 ， 模式识别 ， 专家系统 。 仪公 司开发的 A 3 0 0 0过程控制实验装置适用于相 关专业学生对 自动控制理论 与技能 的学习与实践。 系统中包括了多个水箱、 换热器 、 水泵等小型实验对 象单元 ， 配合各种传 感器、 执行器 ， 可 以对温度、 压 力 、 流量 、 液位等诸多过程参数实施控制 。 在工业控制领域 ， P L C凭借通用性强 ， 可靠性高， 抗干扰能力强 ， 编程简单等优势 ， 得到了广泛的应用。 但 P L C也有存储 容量小 ， 处理速度慢 的缺点， 通过 P L C的梯形图语言实现复杂 的控制算法非常困难， 从 而大大制约了先进控制算法在 P L C上的应用。Ma t 5 6 工业仪表与自动化装置 2 0 1 5年第 5期 l a b运算 效率很高且可方便地实现各种复杂控制算 法， 但它难以与现场工控设备直接数据通信， 致使很 多先进控制算法仍然只能停留在纯数字仿真阶段。 O P C O L E f o r P r o c e s s C o n tr o 1 技术的出现改善了各仪 器接 口不统一而无法互联的问题 。 该文探讨 了采用 O P C技 术 ， 实 现 Ma t l a b和 s 7 2 0 0的实时通信 。由 Ma t l a b实 现复杂 的控制算 法 ， 再利用 s 7 2 0 0实现过程接 口， 从而可充分发挥 M a t l a b科学计算高效和 S 7 2 0 0过程接 口灵活的优 点 ， 从而达到更为理想 的控制效果 。系统 中， 将 s 7 2 0 0借助 P C A c c e s s 软件构成 O P C服务器 ， Ma t l a b 作为 O P C客户， 以实现数据通信功能。此外， 利用 M a t l a b ／ S i m u l i n k 实现单神经元 P I D控制算法， 该算 法具有 自学 习和 自适应能力 ， 在一定程度上解决 了 传统 P I D调节器不易在线实 时整定参数的不足 ， 提 高了控制器对系统和环 境变化的适应 能力 。学 生借助此实验装置除可完成常规控制系统及仪表的 认识与实践之外 ， 还可对 O P C及单神经元 网络 P I D 控制技术获得 良好的体验与学习。 1 A3 0 0 0型过程控制 实验装置简介 A 3 0 0 0过程控制实验装置包括供 电系统 、 实验 对象及现场仪表系统等几部分 ， 如 图 1 所示 。该 系 统包括水箱 、 电加热器、 板式换热器 、 变频水泵及相 关的管路及阀件等。实验系统含两个基本支路 支 路 1有 变频 水 泵 P I O 1 ， 换 热 器 X1 0 2 ， 电加 热 器 E 1 O 1 ， 可直接注水到 3个工作水箱 V 1 0 1～V 1 0 3 ； 支 路 2有工 频水 泵 P 1 0 2 ， 同样 也可 注 水 至 VI O l～ V 1 0 3 ， 另有一路可流入换热器 X 1 0 2进行冷却。通 过 Q Vl O 3 、 Q v I 1 4、 X VI O 1～X V1 0 2等手动阀或电磁 阀还可灵活地改变实验装置 的基本流程 ， 以模拟更 为复杂的工艺装置。以上设备及仪表构成 了一个精 巧、 完整、 独立的实验装置， 为各种控制方案的实施 提供 了良好的物理仿真环境。 图 1 A 3 0 0 0型过程控制实验对象 2 Ma t l a b与 7 - 2 0 0基于 OP C的通信实现 传统的方式是通过开发设备专有驱动程序来实 现对数据的访问。但不同设备供应商的驱动程序往 往很不一致 ， 且难于随硬件而升级。随着 O P C技术 的广泛应用 ， 众多 P L C通过相应软件支持 O P C技 术 ， S 72 0 0通过 P C A c c e s s软件 即可实现 O P C通 信 ， 而 Ma t l a b 7 ． 0也提供 了 O P C工具箱 ， 支持读 写 O P C数据 。因此可以利用 O P C技术 ， 使用 P L C 实现过程 接 口， 完成 实时数 据采样 ； 同时 由 Ma t l a b 实现复杂控 制算法处 理等 功能 ， 从 而可充 分发 挥 P L C和 Ma t l a b各 自的优势 ， 改善控制效果 。 2 ． 1 S 7 2 0 0作为 OP C服务器设置 实验系统组成结构如 图 2所示 ， L T 1 0 3完成对 V 1 0 3水箱液位 的检测 ， 经 s 7～2 0 0及其 E M2 3 5模 拟量扩展模块传递 给 O P C软件 P C A c c e s s ， P C A c ． c e s s 再将过程参数通过 O P C机制传递给 Ma t l a b ； 经 Ma t l a b实现单神经元 P I D控制 ， 其后再经 O P C机制 2 0 1 5年第 5期 工业仪表与 自动化装置 5 7 将阀位值回传 P C A c c e s s ， 最后再 由 E M 2 3 5扩展模 块驱动 F V一1 0 1调节 阀， 实现对液位的 自动控制 。 } 回 水 箱 【 主 兰 兰 兰 J 计 算 机 P C A cc ess*-- O P C H M atla b 图 2 控制系统组成结构示意图 上述 P C A c c e s s 是西门子专用于 S 72 0 0 P L C 的 O P C S e r v e r 服务器 软件 ， 其服务器 I D为“ s 7 2 0 0 ． O P C S e r v e r ” ， 使用前先需按如下方法对 O P C服 务器进行配置 1 设定 P C A c c e s s 访 问 P L C的通信接 口， 在控 制面板 的 “ P G ／ P C I n t e r f a c e ”中设 置 ， 一 般 可 采 用 P C ／ P P I c a b l e ； 2 进入 P C A c c e s s工作界 面， 右击 “ Mi c r o Wi n ” 进入“ N e w P L C ” 添加监控的 S 72 0 0 P L C； 3 右击 新添加 的 P L C名 ， 进入 N e w F o l d e r或 N e w I t e m添加 文件 夹或数 据项 ， 并对 数据 项属 性 如名称 、 地址等 进行设置 ； 实验系统中 ， 首先需在 s 72 0 0中建立 3个 内 存整形变量 M W0 ， MW2 ， M W4 ， 分别代表液位测 量 值 P V Wa t e r L e v e l ， 给定值 S P Wa t e r L e v e l 及 阀位值 MV Wa t e r L e v e l 。正确配 置后 ， Ma t l a b即可通过 s 7 2 0 0的 O P C服 务 器 P C A c c e s s读 写 上 述 实 时 数据 。 2 ． 2 Ma t l a b作为 O P C客户端 在 Ma fl a b 7 ． 0及 以上版本 中， 增加 了 O P C工具 箱 ， 以便 M a t l a b可以实现与 O P C服务器的连接并读 写 O P C服务器 中的相应变量值。O P C工具箱 中包 括 O P C C o n fi g u r a t i o n 、 O P C R e a d及 O P C Wr i t e等， 分别 用于配置及读 写 O P C数 据 ， 其基 本使用步 骤 包括 1 打开 S i m u l i n k ， 找到 O P C t o o l b o x模块子库 。 将其 中的若干 O P C R e a d ， O P C Wr i t e ， O P C C o n fi g ． u r a t i o n模块拖至新 的模型窗 口中 ； 2 双击打开 O P C C o n f i gur a t i o n参数设 置窗 口， 在“ c o n f i g u r e O P C c l i e n t s ” _ “ A d d ” _ “ S e l e c t ” 中选 择添加“ s 72 0 0 ． O P C S e r v e r ”， 为 Ma d a b指定 O P C 服务器 ； 3 双击打开 2个 O P C R e a d参数设置窗 口， 在 “ A d d I t e ms ” 里指定变量 M i c r o Wi n ． N e w P L C ．M W0 及 Mi c r o Wi n ． N e w P L C ． MW2， 分别 对 应 P V Wa t e r - L e v e l 及 S P Wa t e r L e v e l ； 同理 ， 双击打开 O P C Wr i t e 参数设置窗 口， 在“ A d d I t e ms ” 里选择变量 Mi c mw i n ． N e w P L C ． MW4 ， 对应 M V Wa t e r L e v e l 。 3 单神经元 P I D控制器在 S i mu l i n k中的构建 P I D控制的各个参数均有 明显的物理意义 ， 且 结构简单 ， 调整方便 ， 鲁棒性好 ， 在 自动控制中一直 发挥着巨大的作用。但由于实际生产过程中广泛存 在的非线性、 时变及不确定性等 因素 ， 恒参数的常规 P I D控制器往往难 以达到理想 的控制效果。利用神 经网络的 自学习能力 和逼近任意函数的能力 ， 把神 经网络与传统的 P I D控制有机地结合起来 ， 可在一 定程度上解决 P I D调节器参数在线实时整定 问题 ， 表现出对时变、 非线性对象特性 良好 的 自适应性 和 鲁棒性 ] 。在神经网络控制 中， 单神经元是最基 本的控制部件。由于仅有一个神经元 ， 结构简单 ， 计 算量小 ， 权值学习时间短 ， 可获得较好 的实时 I生 考察 P I D控制器 的离散算式 k Ⅱ k p e k k ∑e 尼 T E e k 一 i 0 e k一1 ] ／ 1 其中 e k ， M k 分别为 k 时刻的控制系统的偏差 与控制器输出值； T为计算机采样周期。 写成增量形式 ， 得 A u k k p [ e k 一 e k一1 ] k i e k T d[ e k 一 2 e k一1 e 一 2 ] ／ 2 运用神经网络思想 ， 构造单神经元 P I D控制器 ， 如图 3所示。 图 3 单神经元 P I D控制示意图 图中， 神经 网络输入为 1 后 e k 一e k一1 k e k T[ r k 一 Y 后 ] 3 3 k [ e Ij} 一 2 e k一1 e 后一 2 ] ／ 神经网络输 出为 W i k X i ㈩ k f 4 U K z M k一1 5 8 工业仪表与 自动化装置 2 0 1 5年第 5期 其中 k ， i 1 ， 2 ， 3为加权值。 采用有监督 的 H e b b学 习规则 ， 权 向量 的调 整 公式为 W k r k 一 Y ] Y k k 式中 r 、 Y k 分别代表 系统的参考输出与实际 输出 ， k 为单神经元输入 ， 叼为学 习速率。为保 证算法的收敛性和鲁棒性， 将该式规范化处理后可 得式 5 、 式 6 3 “ u k 一 1 k ∑W i i l 5 ∑ I W i I il W k1 k 7 e 后 k k 6 这里， e 是输出误差信号， 表示比例、 积分、 微分 的学习速率 。单神经元 P I D控制器将根据控制系统 实际输出和期望输出的偏差值， 采取特定的学习规 则 ， 不断调节网络权值 向量 W 到最佳值 W 。网络 权值的调整过程也可视作 P I D控制器参数 的自整定 过程 ， 从而使得神经元 P I D控制器对于 时变及非线 性具有较强的适应能力。 可通过 S i m u l i n k模块库 中 SF u n c t i o n b u i l d e r 提供 的图形用户界 面 ， 快速方便地 构建 C语言 的 S一函数 ， 用 于 构 建 自定 义 的 单 神 经 元 P I D 模块 。 4 仿真 比较 使用 Ma t l a b ／ S i m u l i n k中提供 的 O P C工具箱实 现与 s 7 2 0 0的实时数据通信 ， 控制算法采用上节 所述的自定义单神经元 P I D模块 ， 如图4所示 ， 并与 离散 P I D控制效果相对 比。单神经元 P I D控制的初 始参数与离散 P I D参数一致， 其仿真结果如图 5 所 示 ， 这 里点 划线 、 虚线及 实线 分别代 表给定值 、 纯 P I D及单神经元 P I D控制的 曲线。可见 ， 由于单 神 经元 P I D控制可实现对 P I D控制参数的在线实时调 整 ， 故与常规的 P I D控制相 比， 其控制效果确有明显 提升 。 图4 仿真模块示意图 3 5 O 3 0 0 2 5 0 2 0 0 l 5 O 1 0 0 5 0 0 纯 P I D 与举神经元 P I D控制 曲线剜比 ⋯- 给定值变化 l 纯 P I D控制 I 单神经元 P I D控制『 ．蔓 ‘ 。 L ． ’ ’ ⋯ 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 O 6 O mi n 图5 仿真结果示意图 5 结束语 该文讨 论 了用 O P C技 术 实现 Ma t l a b与 S 7 2 0 0 P L C之间的数据通信， 再由M a t la b编写并实现 各种先进控制算法 ， 从而可方便地将这些复杂控制 算法通过 P L C应 用于实际工程之 中。该文方法 为 学生在相关知识 的理论学习与实际工程应用技能训 练之间建立了一座桥梁 ， 并进一步简化 了控制系统 中复杂控制算法的编制 、 调试及处理过程。实验结 果还表明， 该文所使用 的单神经元 P I D控制本身具 有一定的 自学 习和 自适应能力 ， 且结构简单 ， 计算量 小 ， 可提高控制器对系统与环境的适应能力 ， 从而有 效地改善控制品质。 参考文献 [ 1 ] 王娟， 钟秦， 董旭． A 3 0 0 0系统在化工 自动化及仪表实 验中的应用 [ J ] ． 实验室研究与探索， 2 0 0 6 ， 2 5 9 1 07 91 0 80， 1 1 6 4． [ 2 ] 邹益民， 马应魁． D e h a V D C S在过程控制实验装置中 的应用[ J ] ． 电气 自动化 ， 2 0 1 0 ， 3 3 4 2 2 2 4 ， 3 8 ． [ 3 ] 王庆． 基于 O P C技术的温度预测控制研究[ D] ． 北方 工业大学 ， 2 0 0 7 ． [ 4 ] 邹益民． 联合站原油脱水过程单神经元 P I D控制研究 [ J ] ．自动化与仪器仪表， 2 0 1 3 3 5 7 ， 9 ． [ 5 ] 高锐， 姜波．基于 U S S协议的 Wi n C C与 s 7 2 0 0变频 器网络通信研究[ J ] ． 工业控制计算机， 2 0 0 9 5 3 4 ． [ 6 ] 李申伟， 徐淑华， 张卫， 等． 基于 Wi n C C及 s 7 2 0 0 P L C 的自动升旗控制系统 [ J ] ． 青 岛大学学报 工程技术 版 ， 2 0 1 0 2 1 11 5 ． [ 7 ] 郑连钢， 徐田龙． 基于 O P C技术的 i F I X与 s 7 2 0 0 P L C 的通信实现[ J ] ． 自动化技术与应用 ， 2 0 1 3 5 7 0 7 2 ． [ 8 ] 韩力群． 人工神 经 网络理 论 、 设计 及应 用 [ M] ． 北 京 化学工业 出版社 ， 2 0 0 2 1 73 2 ． [ 9 ] 徐丽娜． 神经网络控制[ M] ． 北京 电子工业 出版社， 2 0 03． 11 5 1 6 5．
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