Matematikai műveletek OpenPLC-vel ipari automatizálási alkalmazásokhoz

A programozható logikai vezérlők sokkal többre képesek, mint egyszerű be-/kikapcsolási döntések végrehajtása. A modern automatizálási rendszerek folyamatosan végeznek matematikai számításokat, hogy a nyers érzékelőjelekből mérnöki egységeket képezzenek, szabályozzák a folyamatváltozókat, nyomon kövessék a termelési adatokat, kiszámítsák a hatékonysági mutatókat, és támogassák a valós idejű vezérlési döntéseket.

Akár csomagológépet vezérelnek, vízkezelő létesítményt figyelnek, gyártósort működtetnek vagy elosztott folyamatirányítási rendszert kezelnek, a matematikai funkciók továbbra is az ipari automatizálás alapvető elemei.

Az OpenPLC átfogó aritmetikai függvényblokkok gyűjteményét kínálja, amelyek lehetővé teszik a mérnökök számára, hogy ezeket a számításokat közvetlenül a vezérlőprogramban végezzék el. Bár az egyes utasítások egyszerűnek tűnhetnek, gyakorlati alkalmazásuk szinte minden ipari szektorban jelen van.

Az analóg adók skálázásától a termelési áteresztőképesség számításáig a matematikai műveletek segítenek a nyers adatokat értelmes információvá alakítani, amelyet az üzemeltetők és a vezérlőrendszerek felhasználhatnak.

Bár az OpenPLC egy nyílt forráskódú platform, ugyanazok a matematikai elvek érvényesek a kereskedelmi automatizálási rendszerekre is, beleértve az Allen-Bradley ControlLogix, Siemens SIMATIC S7, ABB PLC rendszereket és sok más ipari vezérlőt, amelyek megtalálhatók a modern gyártóüzemekben.

Ezért értékes megérteni, hogyan működnek ezek az utasítások, függetlenül attól, hogy melyik PLC platformot használják.

Miért fontosak a matematikai funkciók az ipari automatizálásban

Sok új PLC programozó kezdetben a vezérlőket diszkrét logikai műveletekkel társítja, mint például motorok indítása, szelepek aktiválása vagy nyomógombokra való reagálás. Bár ezek a funkciók fontosak, az ipari automatizálás jelentős része numerikus számításokon alapul.

Minden nap a PLC-k több ezer matematikai műveletet végeznek, amelyek magukban foglalják:

• Hőmérséklet átváltások
• Nyomásszámítások
• Áramlásmérések
• Tartályszint monitorozása
• Motorfordulatszám számítások
• Termelés számlálása
• Energiafogyasztás nyomon követése
• Minőségellenőrzési mérések
• Folyamatoptimalizálási rutinok
• Berendezés teljesítményének monitorozása

Matematikai utasítások nélkül az ipari vezérlők csak alapvető relécsere funkciókra lennének korlátozva.

A modern automatizálási rendszerek ehelyett erőteljes valós idejű számítástechnikai platformokként működnek, amelyek képesek folyamatosan értékelni a folyamatfeltételeket és intelligens működési döntéseket hozni.

Ez a képesség különösen fontossá válik, amikor PLC rendszereket integrálnak Ipari HMI platformokkal, SCADA szoftverekkel, történeti adatgyűjtőkkel és vállalati jelentéskészítő rendszerekkel.

A pontos matematikai számítások biztosítják, hogy az üzemeltetők megbízható információkat kapjanak, és a vezérlési döntések értelmes műszaki adatokon alapuljanak.

Az adattípusok megértése a PLC számítások elvégzése előtt

Mielőtt az egyes matematikai függvényeket megvizsgálnánk, fontos megérteni az adattípusok szerepét a PLC programozásban.

Minden matematikai művelet a vezérlő által használt adatformátumtól függ.

Az OpenPLC több gyakori numerikus adattípust támogat, beleértve az egész számokat és a lebegőpontos számokat.

A leggyakrabban használt típusok a következők:

• INT (16 bites egész szám)
• DINT (32 bites egész szám)
• REAL (lebegőpontos érték)

Minden adattípus más-más célt szolgál.

Az egész számok hatékonyak és kevesebb memóriát igényelnek, ezért alkalmasak termelési darabszámok, gépállapotok és egész számú számítások esetén.

A REAL értékek tizedes pontosságot biztosítanak, és általában folyamatváltozók, például hőmérséklet, nyomás, áramlási sebesség és fordulatszám mérésére használatosak.

Az OpenPLC egyik előnye az adattípusok szigorú kezelése.

Ellentétben néhány PLC platformmal, amelyek automatikusan konvertálják az értékeket végrehajtás közben, az OpenPLC az egységes adattípus-használatot ösztönzi a matematikai műveletek során.

Ez a megközelítés csökkenti a váratlan eredményeket és javítja a program megbízhatóságát.

Például az egész számok és lebegőpontos számítások keverése kerekítési hibákat okozhat, amelyeket nehéz diagnosztizálni hibakeresés során.

Az egységes adattípusok fenntartása segít biztosítani a kiszámítható eredményeket az automatizálási rendszer egészében.

1. ábra. Az OpenPLC tartalmaz egy aritmetikai függvényblokkokból álló könyvtárat, amely ipari automatizálási számításokhoz használható.

Hogyan támogatják a matematikai műveletek a valós ipari folyamatokat

Az ipari létesítmények ritkán használnak közvetlenül nyers érzékelőértékeket.

A legtöbb terepi eszköz elektromos jeleket generál, amelyeket átalakítani kell, mielőtt hasznos folyamatinformációvá válnának.

Egy nyomásadó 4-20 mA jelet adhat ki, amely 0 és 100 psi közötti tartományt képvisel. Egy hőmérsékletadó 0°C és 400°C közötti hőmérsékleteket jelezhet. Egy áramlásmérő olyan értékeket szolgáltathat, amelyeket skálázni kell, hogy az üzemeltetők helyesen értelmezhessék őket.

A matematikai utasítások automatikusan végzik ezeket az átalakításokat.

A PLC nyers adatokat fogad, aritmetikai műveleteket alkalmaz, és értelmes műszaki értékeket generál megjelenítéshez, vezérléshez, riasztáshoz és jelentéskészítéshez.

Ez a folyamat folyamatosan zajlik, gyakran ezerszer másodpercenként.

Ahogy az ipari műveletek egyre inkább adatvezéreltté válnak, a matematikai feldolgozás a modern PLC platformok egyik legfontosabb funkciójává vált.

Összeadás (ADD) függvényblokk

Az összeadás az OpenPLC legalapvetőbb matematikai művelete. Bár egyszerű a koncepciója, az összeadás fontos szerepet játszik az ipari automatizálási rendszerekben.

Az ADD funkcióblokk két vagy több numerikus értéket egyesít, és egyetlen kimeneti eredményt ad.

A mérnökök gyakran használják az összeadást:

• Termelési darabszámok összesítése
• Összesített áramlás számítása
• Érzékelő mérések kombinálása
• Üzemidő értékek összegzése
• Energiafogyasztás nyomon követése
• Tételgyártási adatok kezelése

2. ábra. Az ADD funkcióblokk több numerikus értéket egyesít egyetlen számított eredménybe.

Egy gyakori ipari alkalmazás a termelési darabszám számlálása.

Képzeljünk el egy csomagolósort, amely több állomásból áll. Minden állomás rögzíti az adott műszakban feldolgozott termékek számát. Egy ADD utasítás össze tudja adni ezeket az értékeket, hogy egy összesített termelési mennyiséget jelenítsen meg a kezelői felületen.

Az energiafigyelő rendszerek hasonló technikákat alkalmaznak az összesített villamosenergia-fogyasztás kiszámítására több gép vagy termelési terület között.

A feldolgozóiparban az összeadás funkciókat gyakran használják áramlás összesítésére, ahol több áramlás egy közös folyamat egységhez járul hozzá.

Kivonás (SUB) funkcióblokk

Míg az összeadás értékeket egyesít, a kivonás két numerikus mennyiség közötti különbséget határoz meg. A SUB funkcióblokk az egyik leggyakrabban használt aritmetikai utasítás az ipari automatizálásban, mert sok vezérlési döntés eltéréseken, eltolódásokon és hibaszámításokon alapul.

Folyamatvezérlési környezetben a mérnökök gyakran hasonlítják össze a tényleges folyamatértéket a kívánt beállított értékkel. E két érték különbsége a folyamat hibáját jelenti.

Ez a hibaszámítás képezi sok automatikus vezérlési stratégia alapját.

A kivonás gyakori ipari alkalmazásai:

• Beállított érték és folyamatérték összehasonlítása
• Hőmérséklet eltérés figyelése
• Tartálykészlet számítások
• Termelési célkövetés
• Minőségi tűréselemzés
• Anyagfelhasználás számítások
• Pozícióhiba számítások

3. ábra. A SUB utasítás két érték különbségét számolja ki, és gyakran használják folyamat hibák meghatározására.

Vegyünk egy hőmérséklet-szabályozási alkalmazást. Egy folyamatreaktornak 180°C célhőmérsékletre lehet szüksége. Ha a tényleges hőmérséklet 172°C, a vezérlő 8°C hibát számol ki.

Ezt az információt ezután át lehet adni egy vezérlő algoritmusnak, amely meghatározza, mennyi fűtési energiát kell alkalmazni.

A kivonást széles körben használják a termelésirányítási rendszerekben is.

Például, ha egy gyártási megrendelés 10 000 egységet igényel, és a jelenlegi mennyiség 7 350 egység, a fennmaradó mennyiség azonnal kiszámítható egy SUB utasítással.

Ezek az elsőre egyszerűnek tűnő számítások elengedhetetlenekké válnak, amikor az automatizálási rendszerek valós idejű termelési műszerfalakat és teljesítményjelentéseket generálnak.

Szorzás (MUL) függvényblokk

A szorzás az egyik legerősebb matematikai művelet a PLC programozásban, mert lehetővé teszi a mérnökök számára a folyamatértékek skálázását, átváltását és átalakítását.

Az ipari automatizálásban a nyers érzékelőjelek ritkán felelnek meg közvetlenül a műszaki egységeknek.

Ehelyett a skálázási tényezőket az adatok értelmezhetővé válása előtt kell alkalmazni.

A MUL utasítás egyszerű módszert kínál ezen skálázási összefüggések alkalmazására.

Gyakori alkalmazások közé tartoznak:

• Analóg jel skálázás
• Műszaki egység átváltás
• Termelési sebesség számítások
• Gépsebesség számítások
• Energiafogyasztás elemzése
• Átfolyási tényező számítások
• Nyomatékbecslés

4. ábra. A szorzás lehetővé teszi a PLC programok számára az érzékelő bemenetek skálázását és a műszaki értékek kiszámítását.

Képzeljünk el egy nyomásadót, amely olyan jelet generál, amelyet már átalakítottak 0 és 100 közötti numerikus értékké. Ha egy folyamat számítás megköveteli ennek az értéknek egy másik műszaki tartományba való átváltását, a szorzás alkalmazhatja a szükséges skálázási tényezőt.

A szorzás kritikus szerepet játszik a termelési elemzésekben is.

Egy szállítószalag rendszer például nyomon követheti, hogy percenként hány termék halad át egy érzékelőn. Ennek az értéknek a termék súlyával való megszorzásával a PLC automatikusan kiszámíthatja az anyagátfolyást.

A gyártóüzemek egyre inkább ezekre a számításokra támaszkodnak a hatékonyság nyomon követéséhez és a termelési teljesítmény optimalizálásához.

A modern rendszerek, amelyek integrálva vannak Ipari HMI platformokkal és termelési jelentéskészítő szoftverrel, gyakran szorzás alapú számításokat használnak az üzemeltetői műszerfalak és vezetői jelentések létrehozásához.

Érzékelő skálázás: az egyik legfontosabb PLC matematikai alkalmazás

Az ipari automatizálási számítások közül az érzékelő skálázás az egyik leggyakoribb.

Gyakorlatilag minden folyamatlétesítmény analóg mérésekre támaszkodik.

Ezek a mérések gyakran innen származnak:

• Nyomásadók
• Átfolyásmérők
• Hőmérséklet-érzékelők
• Szintadók
• Rezgésfigyelő rendszerek
• Energiafelügyeleti berendezések
• Sebesség visszacsatoló eszközök

Ezeknek az eszközöknek a nyers értékei általában aritmetikai feldolgozást igényelnek, mielőtt az üzemeltetők helyesen értelmezhetnék őket.

A skálázási számítások gyakran szorzás és osztás utasítások kombinációját igénylik.

Például egy szintadó 0 és 32767 közötti értéket adhat ki. A PLC-nek ezt az értéket értelmes tartályszint százalékká kell átalakítania.

Ez az átalakítási folyamat nagymértékben támaszkodik az aritmetikai függvényblokkokra.

Ezek a számítások nélkül az üzemeltetők értelmetlen numerikus értékeket látnának a hasznos folyamatinformációk helyett.

Osztás (DIV) függvényblokk

Az osztás egy másik alapvető aritmetikai művelet, amelyet az ipari automatizálási rendszerekben széles körben használnak.

Míg a szorzás értékeket növel egy skálázási tényező szerint, az osztás az ellenkező feladatot végzi, arányosan csökkenti az értékeket.

A DIV utasítás gyakran szerepel arányokkal, átlagokkal, átváltásokkal és műszaki egységekkel kapcsolatos számításokban.

Tipikus ipari alkalmazások:

• Egységátváltási számítások
• Átlagérték számítások
• Hatékonyságelemzés
• Termelési sebesség számítások
• Áramlás normalizálása
• Sebességátváltások
• Teljesítménymutatók

5. ábra. Az osztást gyakran használják műszaki egységátváltásokhoz és teljesítményszámításokhoz.

Egy gyakori példa az átlagos termelési sebesség kiszámítása.

Ha egy gyártósor egy nyolcórás műszak alatt 12 000 egységet állít elő, az össztermelés osztva az üzemidővel átlagosan 1 500 egység/óra termelési sebességet ad.

Az üzemeltetési vezetők gyakran használják ezeket az adatokat a berendezések teljesítményének értékelésére és a folyamatfejlesztési lehetőségek azonosítására.

Az osztás fontos szerepet játszik a folyamatmérnöki számításokban is, például áramlási sebességek, koncentrációmérések és energiafogyasztási mutatók esetén.

Ezek a számítások támogatják mind az üzemeltetési hatékonyságot, mind a fenntarthatósági kezdeményezéseket a modern gyártóüzemekben.

A Változtatható Frekvenciájú Meghajtó alkalmazások mögötti matematika

A Változtatható Frekvenciájú Meghajtók (VFD-k) egy másik terület, ahol az aritmetikai számítások elengedhetetlenek.

Sok ipari meghajtórendszer sebességhivatkozásokat használ százalékban, frekvenciában vagy műszaki egységekben kifejezve.

A PLC gyakran végez matematikai átalakításokat, mielőtt parancsokat továbbítana a meghajtónak.

Például egy kezelő egy HMI-n keresztül 45 méter/perc szállítószalag-sebességet adhat meg. A PLC-nek ezt a műszaki értéket olyan frekvencia parancsra kell átalakítania, amely megfelel a meghajtónak.

Ez az átalakítás gyakran szorzás és osztás utasítások kombinációját igényli.

Az olyan alkalmazások, amelyek Változtatható Frekvenciájú Meghajtókat, szervórendszereket és mozgásvezérlő platformokat használnak, nagyban támaszkodnak a pontos aritmetikai feldolgozásra a precíz gépteljesítmény biztosításához.

Még a kis számítási hibák is észrevehető különbségeket okozhatnak a sebességszabályozásban, a pozícionálási pontosságban és az egész gép hatékonyságában.

Modulo (MOD) függvényblokk

Az OpenPLC elérhető matematikai utasításai közül a MOD függvényt az új programozók gyakran értik a legkevésbé. Azonban a tapasztalt vezérlésmérnökök gyakran használnak modulo számításokat gépszekvenciálásban, indexelési műveletekben és ciklikus gyártási folyamatokban.

A MOD utasítás a maradékot adja vissza az osztás után.

Például:

• 10 MOD 3 = 1
• 20 MOD 4 = 0
• 17 MOD 5 = 2

Bár ez egyszerűnek tűnhet, a modulo logika rendkívül értékes, amikor ismétlődő gépműveleteknek kell pontos időközönként történniük.

6. ábra. A MOD utasítás az osztás maradékát adja vissza, és gyakran használják indexeléshez és szekvenciakezeléshez.

MOD logika ipari alkalmazásai

A gyártóberendezések gyakran végeznek ismétlődő műveleteket, amelyek kiszámítható ciklusokat követnek.

Példák közé tartozik:

• Forgó indexelő asztalok
• Többfejes töltőgépek
• Csomagolórendszerek
• Raklapozó berendezések
• Összeszerelő sor állomásai
• Automatizált tárolórendszerek
• Adagtermelési sorozatok

Vegyünk egy nyolc munkaponttal rendelkező forgó indexelő asztalt.

Minden asztalforduláskor a számláló eggyel növekszik.

A MOD 8 használatával a PLC automatikusan meghatározhatja az aktív állomás pozícióját.

A számlálók ismételt visszaállítása helyett a mérnökök modulo számításokat használhatnak a pozíciók hatékony követésére a gép ciklusán belül.

Ez a megközelítés egyszerűsíti a programot, miközben csökkenti a felesleges vezérlési logikát.

A csomagolórendszerek is modulo számításokat használnak időszakos műveletek indítására.

Például minden tizedik termék minőségellenőrzést igényelhet. Egy számláló MOD 10-zel pontosan meg tudja határozni, mikor kell aktiválni az ellenőrzési rutinokat.

Ez a technika gyakran megjelenik automatizált gyártósorokon, ahol ismétlődő műveleteknek pontos időközönként kell történniük.

Termeléskövetés és minőségbiztosítási alkalmazások

A modulo függvények különösen hasznosak a termelési minőségstratégiák megvalósításakor.

Sok gyártó mintavételes ellenőrzést végez ahelyett, hogy minden terméket átvizsgálna.

Modulo számítások használatával a PLC automatikusan kiválaszthatja az ellenőrzési időközöket.

Példák közé tartozik:

• Minden 10. termék
• Minden 25. csomag
• Minden 50. összeszerelés
• Minden 100. adag

Ez a módszer következetes minőségmintavételezést biztosít, miközben minimalizálja az ellenőrzési terheket.

A termelésmérnökök gyakran kombinálják a MOD utasításokat számlálókkal, adatnaplózó rendszerekkel és HMI felületekkel, hogy automatizált minőségellenőrzési rutinokat hozzanak létre.

Kitevő (EXPT) függvényblokk

Az EXPT utasítás exponenciális számításokat végez egy érték megadott hatványra emelésével.

Bár a kitevős számítások kevésbé gyakoriak, mint az alapvető aritmetikai műveletek, továbbra is fontosak a mérnöki, tudományos és folyamatirányítási alkalmazásokban.

Az EXPT utasítás formátuma a következő:

Eredmény = Alap ^ Kitevő

Példák közé tartozik:

• 2² = 4
• 5² = 25
• 10³ = 1000

7. ábra. Az EXPT utasítás exponenciális számításokat végez, amelyeket mérnöki és folyamatalkalmazásokban használnak.

Exponenciális számítások mérnöki alkalmazásai

Az exponenciális függvények számos ipari mérnöki területen megjelennek.

Példák közé tartozik:

• Áramlásszámítások
• Szivattyú teljesítmény modellezése
• Energiafogyasztás elemzése
• Hőátadási számítások
• Vegyi folyamatmodellezés
• Nyomásveszteség számítások
• Prediktív karbantartási algoritmusok

Folyadékrendszerekben az áramlási sebességek gyakran nemlineáris összefüggést mutatnak a nyomáskülönbségekkel. Ezek az összefüggések exponenciális számításokat igényelhetnek a folyamat viselkedésének pontos modellezéséhez.

Hasonlóképpen, a hőátadási egyenletek gyakran tartalmaznak négyzetes vagy magasabb rendű tagokat, amelyeket exponent utasításokkal közvetlenül a PLC programokban lehet kiszámítani.

Bár sok fejlett számítást ma már dedikált vezérlők vagy mérnöki szoftverek kezelnek, az EXPT függvények továbbra is értékesek, amikor egyedi algoritmusokat valósítanak meg közvetlenül a PLC-ben.

Matematika és folyamatirányító rendszerek

A modern feldolgozóipar nagy mértékben támaszkodik a matematikai számításokra.

Ilyen létesítmények:

• Olaj- és gázipari üzemek
• Vegyipari feldolgozó létesítmények
• Erőművek
• Víztisztító telepek
• Élelmiszer-feldolgozó üzemek
• Gyógyszeripari gyártóhelyek

folyamatosan támaszkodnak számtani funkciókra a folyamatállapotok értékeléséhez és a stabil működés fenntartásához.

Az olyan elosztott vezérlőrendszerek, mint a Yokogawa CENTUM VP, Honeywell Experion PKS és Emerson DeltaV másodpercenként több ezer matematikai számítást hajtanak végre.

Ezek a számítások támogatják:

• PID szabályozó hurkok
• Áramláskiegyenlítés
• Energiaoptimalizálás
• Termelési jelentések
• Berendezésvédelem
• Fejlett folyamatirányítás

Még a viszonylag egyszerű számtani utasítások is ezeknek a kifinomult automatizálási rendszereknek az alapját képezik.

Állapotfigyelési és gépvédelmi számítások

A matematikai műveletek ugyanolyan fontosak a gépmegfigyelő alkalmazásokban.

Forgó berendezések, mint a turbinák, kompresszorok, szivattyúk és generátorok nagy mennyiségű diagnosztikai adatot termelnek, amelyeket folyamatosan feldolgozni kell.

A megfigyelő rendszerek gyakran végeznek olyan számításokat, amelyek:

• Rezgésamplitúdó
• Tengelyhelyzet
• Differenciális tágulás
• Sebességmérések
• Gyorsuláselemzés
• Csapágyállapot-figyelés

Olyan platformok, mint a Bently Nevada gépvédelmi rendszerek, nagy mértékben támaszkodnak a matematikai feldolgozásra, hogy a nyers érzékelőméréseket értelmes diagnosztikai információvá alakítsák.

Ezek a számítások nélkül a prediktív karbantartási programok nem lennének képesek felismerni a kialakuló berendezéshibákat a meghibásodások előtt.

Ahogy az Ipar 4.0 kezdeményezések egyre bővülnek, a számtani feldolgozás egyre fontosabb szerepet játszik az eszközmegbízhatóságban és az állapot alapú karbantartási stratégiákban.

Gyakori hibák a PLC matematikai utasítások használatakor

Bár az aritmetikai funkcióblokkok egyszerűnek tűnnek, sok programozási probléma nem a számítási hibákból, hanem a helytelen megvalósításból ered.

A tapasztalt vezérlésmérnökök tudják, hogy a legnagyobb kihívások gyakran az adatok kezelése, a skálázási következetesség és a numerikus korlátok körül forognak.

Számos gyakori hiba ismételten előfordul az üzembe helyezési és hibakeresési tevékenységek során.

Helytelen adattípus kiválasztás

Az egyik leggyakoribb probléma a számításokhoz nem megfelelő adattípusok kiválasztása.

Például egy egész számú számítás nem képes megfelelően ábrázolni a tizedes értékeket.

Ha egy folyamatváltozó egy vagy két tizedesjegy pontosságot igényel, az INT változó használata váratlan kerekítési hatásokat eredményezhet.

Ez a probléma gyakran megjelenik:

• Hőmérséklet számítások
• Áramlásmérések
• Nyomásskálázás
• Energiafigyelő rendszerek
• Sebességszámítások

A REAL változók megfelelő használata segít megőrizni a numerikus pontosságot és javítja az általános vezérlési teljesítményt.

Nullával való osztás hibák

Egy másik gyakori probléma az osztási műveleteknél fordul elő, amikor a nevező váratlanul nullává válik.

Ez a helyzet előfordulhat érzékelőhibák, kommunikációs megszakítások vagy váratlan folyamatfeltételek miatt.

A jó programozási gyakorlat mindig ellenőrzi a nevező értékét, mielőtt elvégzi az osztási műveleteket.

Egyszerű érvényesítési logika hozzáadása megakadályozhatja a futásidejű hibákat és javíthatja a rendszer megbízhatóságát.

Hibás analóg jel skálázás

A skálázási hibák továbbra is az üzembe helyezési késedelmek egyik vezető oka.

Egy adó lehet helyesen bekötve és megfelelően működik, mégis az üzemeltetők hibás értékeket látnak, mert a skálázási számításokat helytelenül állították be.

Gyakori skálázási hibák közé tartoznak:

• Helytelen műszaki tartományok
• Helytelen átváltási tényezők
• Mértékegység eltérések
• Adatcsonkítás
• Helytelen tizedesvessző elhelyezés

A gondos érvényesítés az indítás során sok problémát kiküszöbölhet, mielőtt azok befolyásolnák a termelést.

OpenPLC kontra kereskedelmi ipari PLC platformok

Az OpenPLC kiváló környezetet biztosít az ipari automatizálási fogalmak elsajátításához. Az IEC 61131-3 programozási nyelvek támogatásával a mérnökök, diákok és fejlesztők valós PLC programozási technikákat próbálhatnak ki anélkül, hogy drága hardver- és szoftverplatformokba kellene befektetniük.

Az OpenPLC-ben bemutatott matematikai elvek azonban közvetlenül kiterjednek a kereskedelmi ipari automatizálási rendszerekre is.

Akár egy mérnök dolgozik:

• Allen-Bradley ControlLogix
• Siemens SIMATIC S7
• ABB AC 800M
• Schneider Modicon Quantum
• Mitsubishi MELSEC
• Omron CJ sorozat
• Beckhoff TwinCAT

az alapvető aritmetikai műveletek lényegében változatlanok maradnak.

A fő különbségek a programozási környezetekben, az utasításelnevezési konvenciókban, a hardverarchitektúrákban és a fejlett funkciókészletekben rejlenek.

A matematikai fogalmak maguk univerzálisak maradnak.

Ezért az OpenPLC értékes tanulási platform a mérnökök számára, akik ipari szintű automatizálási rendszerekkel készülnek dolgozni, amelyeket világszerte gyártó létesítményekben telepítenek.

Hogyan támogatják a matematikai funkciók az Ipar 4.0 kezdeményezéseket

Az Ipar 4.0 térnyerése jelentősen megnövelte a numerikus feldolgozás fontosságát az automatizálási rendszerekben.

A modern gyárak több ezer érzékelőből, vezérlőből, hajtásból és megfigyelő eszközből gyűjtenek adatokat.

Ezeket az információkat feldolgozni, elemezni és cselekvési javaslatokká kell alakítani.

Az aritmetikai funkciók képezik ennek a folyamatnak az alapját.

Alkalmazások közé tartozik:

• Általános berendezés hatékonyság (OEE) számítások
• Energia menedzsment rendszerek
• Prediktív karbantartási platformok
• Digitális iker modellek
• Termelési elemzések
• Gépi tanulás adat-előkészítés
• Eszköz teljesítményfigyelés

Megbízható matematikai feldolgozás nélkül ezek a fejlett technológiák nem lennének képesek értelmes üzemeltetési intelligenciát generálni.

Még a kifinomult mesterséges intelligencia rendszerek is végső soron pontos numerikus adatoktól függenek, amelyeket alapvető aritmetikai számítások állítanak elő.

Valós ipari esettanulmány: Tartályszint-figyelés

Vegyünk például egy vízkezelő létesítményt, amely egy 4-20 mA-es szintadóval van felszerelve egy 10 méteres tárolótartályon.

A PLC nyers analóg jelet kap, és azt értelmes műszaki egységekké kell alakítania, mielőtt az üzemeltetők megalapozott döntéseket hozhatnának.

A folyamat általában több aritmetikai funkciót foglal magában:

• SUB a jeleltolás értékek eltávolításához
• DIV a jel tartományának normalizálásához
• MUL az érték átskálázásához műszaki egységekbe
• ADD a korrekciós tényezők alkalmazásához, ha szükséges

A kapott szintérték megjelenik a HMI-n, és az automatikus szivattyúvezérlő logika használja.

Ezek a számítások nélkül az üzemeltetők csak nyers számlálási adatokat látnának a tényleges tartályszintek helyett.

Ez a példa bemutatja, hogyan támogatják az alapvető aritmetikai utasítások közvetlenül a mindennapi ipari műveleteket.

Valós ipari esettanulmány: Szállítószalag termeléskövetés

Egy gyártóüzem több szállítószalagon óránként több ezer terméket állíthat elő.

A fotoelektromos érzékelők megszámolják a termékeket, ahogy áthaladnak az ellenőrzési pontokon.

A matematikai utasítások ezután feldolgozzák ezeket az információkat, hogy termelési statisztikákat generáljanak.

Példák közé tartozik:

• Teljes termékszám ADD használatával
• Termelési célok SUB használatával
• Egységek óránkénti számítása DIV használatával
• Termék súly számítások MUL használatával
• Minőségi mintavételi időközök MOD használatával

A vezetési rendszerek ezeket a mutatókat használják az üzemeltetési teljesítmény értékelésére és a termelési szűk keresztmetszetek azonosítására.

Az egész jelentési struktúra az automatizálási rendszerben végzett pontos aritmetikai számításokon alapul.

Valós ipari esettanulmány: Turbinamegfigyelő rendszerek

Az erőművek egy másik olyan környezetet jelentenek, ahol a matematikai számítások kritikusak.

A turbinavezérlő rendszerek folyamatosan értékelik:

• Rotor sebesség
• Csapágyhőmérsékletek
• Rezgés amplitúdók
• Gőznyomás
• Generátor kimenet
• Hőtágulás mérések

A fejlett gépészeti megfigyelő platformok másodpercenként több ezer numerikus értéket dolgoznak fel.

Olyan rendszerek, mint a Turbina vezérlőrendszerek és a Gépészeti megfigyelő megoldások nagymértékben támaszkodnak az aritmetikai funkciókra az üzemeltetési feltételek értékeléséhez és a kritikus eszközök védelméhez.

Ezek a számítások segítenek megelőzni a katasztrofális berendezéskárokat, miközben maximalizálják a működési hatékonyságot.

Skálázható PLC programok építése matematikai függvényblokkokkal

A függvényblokkok programozásának egyik fő előnye az újrahasznosíthatóság.

Ahelyett, hogy ismételten egyedi számításokat hoznának létre, a mérnökök szabványosított matematikai modulokat fejleszthetnek, amelyeket több projektben is újra felhasználhatnak.

Ez a megközelítés számos előnyt kínál:

• Javított következetesség
• Gyorsabb fejlesztés
• Egyszerűsített hibakeresés
• Csökkentett mérnöki erőfeszítés
• Jobb hosszú távú karbantarthatóság

Ahogy az ipari rendszerek egyre összetettebbé válnak, a szabványosított programozási gyakorlatok egyre fontosabbá válnak.

Az újrahasznosítható matematikai függvényblokkok segítenek a szervezeteknek fenntartani a következetességet a berendezések, létesítmények és mérnöki csapatok között.

Következtetés

A matematikai utasítások sokkal többek egyszerű aritmetikai eszközöknél egy PLC programban. Az ipari automatizálás alapját képezik azáltal, hogy a nyers érzékelőadatokat értelmes műszaki információvá alakítják, támogatják a folyamatirányítási döntéseket, lehetővé teszik a termelési elemzéseket és javítják a berendezések megbízhatóságát.

Az OpenPLC gyakorlati környezetet biztosít ezen fogalmak elsajátításához olyan aritmetikai függvényeken keresztül, mint az ADD, SUB, MUL, DIV, MOD és EXPT. Bár a példák egyszerűnek tűnhetnek, ugyanazok a számítások működtetik a fejlett automatizálási platformokat, amelyeket a gyártásban, az energiatermelésben, az infrastruktúrában és a folyamatiparban alkalmaznak.

Az analóg jel skálázásától és a termelési jelentésektől a prediktív karbantartásig és a fejlett folyamatirányításig a matematikai műveletek minden modern automatizálási rendszer alapvető elemei maradnak. Azok a mérnökök, akik értik, mikor és hogyan kell alkalmazni ezeket a funkciókat, hatékonyabb, skálázhatóbb és megbízhatóbb PLC programokat hozhatnak létre, amelyek képesek támogatni az ipar 4.0 egyre inkább adatvezérelt igényeit.