| 【中文题名】 | 基于以太网及现场总线的过程控制系统实验装置研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 机械电子工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-3-28 |
| 【中关键词】 | 过程控制,实验装置,工业以太网,现场总线profibus-dp,神经网络PID, |
| 【英关键词】 | process control,experimental facility,industrial ethernet,profibus-dp,neural network PID control, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>自动控制、自动控制系统>计算机控制、计算机控制系统 |
| 【论文摘要】 | 为使工科学生在校期间受到良好的工程实践锻炼,建设具有实际工程环境的实验室一直是自动化实验室建设的重要目标。由此根据自动化专业及相关专业的教学特点,采用两层网络拓扑结构,开发了基于以太网及现场总线的过程控制系统实验装置。
该实验装置是根据过程控制系统发展趋势集PLC技术、网络技术和计算机监控技术为一体,采用工业现场常用的过程控制仪表,以液位、压力、温度及流量为主要被控变量构成的先进实验装置。系统上层采用以太网,底层采用现场总线Profibus-DP,以西门子公司的中高档型S7 300/400 PLC为控制器,运用STEP7 V5.1、WinCC V5.1、SIMATIC NET V5.3等软件技术设计了用于实验状态监视、数据采集及通讯、数据记录及处理、数字PID控制及智能控制算法实现的网络控制系统实验教学软件。
针对网络控制系统被控实验装置的特点,本文以液位控制系统实验装置为被控对象,建立了其数学模型并通过参数辨识确定了数学模型传递函数的未知参数;阐述了带死区的积分分离PID控制算法在液位控制系统中的应用,在此基础上提出了BP神经网络PID控制算法,开发了神经网络实验平台,并利用该神... |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
9-15 |
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1.1 课题的来源及意义 |
9-10 |
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1.2 网络控制系统的发展 |
10-13 |
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1.2.1 工业控制系统的回顾 |
10-11 |
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1.2.2 现场总线控制网络系统 |
11-12 |
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1.2.3 以太网控制网络系统 |
12-13 |
|
1.3 工业以太网技术应用现状及发展 |
13-14 |
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1.3.1 工业以太网应用现状 |
13 |
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1.3.2 工业以太网发展前景 |
13-14 |
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1.4 论文主要内容及构成 |
14-15 |
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第二章 网络控制系统实验装置的组成 |
15-25 |
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2.1 SIEMENSS7系统工业通讯网络 |
15-18 |
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2.1.1 MPI网 |
15-16 |
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2.1.2 PROFIBUS网 |
16-17 |
|
2.1.3 工业以太网 |
17-18 |
|
2.2 网络控制系统结构 |
18-20 |
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2.2.1 网络控制系统构成 |
19 |
|
2.2.2 网络控制系统特点 |
19-20 |
|
2.3 网络控制系统硬件配置 |
20-21 |
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2.3.1 PLC系统硬件配置 |
20-21 |
|
2.3.2 上位机硬件配置 |
21 |
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2.4 网络控制系统应用程序的软件平台 |
21-24 |
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2.4.1 STEP7V5.1 标准软件包 |
22 |
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2.4.2 WinCCV5.1组态软件 |
22-23 |
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2.4.3 SIMATICNET |
23-24 |
|
2.5 小结 |
24-25 |
|
第三章 网络控制系统的软件功能实现 |
25-36 |
|
3.1 网络控制系统功能 |
25-26 |
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3.1.1 网络控制系统的实验内容 |
25 |
|
3.1.2 网络控制系统软件所具有的功能 |
25-26 |
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3.2 PLC系统组态 |
26-29 |
|
3.2.1 PLC系统硬件组态 |
26-27 |
|
3.2.2 PLC系统网络组态 |
27-29 |
|
3.2.3 PLC系统硬件下载及调试 |
29 |
|
3.3 网络控制系统软件功能实现 |
29-35 |
|
3.3.1 WinCC与PLC通讯组态 |
29-31 |
|
3.3.2 WinCC图形画面组态 |
31-34 |
|
3.3.3 网络系统实验数据的采集和输出 |
34-35 |
|
3.4 小结 |
35-36 |
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第四章 液位控制系统实验装置数学模型的研究 |
36-45 |
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4.1 液位控制系统实验装置 |
36-38 |
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4.2 液位控制系统实验装置数学模型 |
38-41 |
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4.2.1 液位控制系统实验装置的特性 |
38-39 |
|
4.2.2 液位控制系统实验装置数学模型研究 |
39-40 |
|
4.2.3 液位控制系统实验装置数学模型参数确定 |
40-41 |
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4.3 液位控制系统实验装置阶跃响应法参数辨识 |
41-44 |
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4.3.1 液位阶跃响应法参数辨识实验 |
41-43 |
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4.3.2 参数辨识算法在PLC中的实现 |
43-44 |
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4.4 小结 |
44-45 |
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第五章 神经网络PID控制算法实现 |
45-61 |
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5.1 数字PID控制 |
45-47 |
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5.1.1 数字PID控制算法 |
45-46 |
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5.1.2 带死区的积分分离PID控制算法 |
46-47 |
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5.2 带死区的积分分离PID在过程控制系统中的设计与实现 |
47-50 |
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5.2.1 过程控制系统数字PID实验原理 |
47 |
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5.2.2 带死区的积分分离PID算法在PLC中的实现 |
47-48 |
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5.2.3 实验结果及分析 |
48-50 |
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5.3 神经网络的PID在过程控制系统中的设计与实现 |
50-60 |
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5.3.1 基于BP神经网络的PID控制器结构 |
50-51 |
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5.3.2 BP神经网络结构及算法 |
51-53 |
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5.3.3 神经网络PID控制算法在WinCC中的实现 |
53-56 |
|
5.3.4 实验结果及分析 |
56-60 |
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5.5小结 |
60-61 |
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第六章 结论与展望 |
61-63 |
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6.1 结论 |
61-62 |
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6.2 进一步研究工作 |
62-63 |
|
参考文献 |
63-67 |
|
致谢 |
67-68 |
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攻读学位期间主要的研究成果 |
68 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.377755 |
