CN116382185A - 一种基于机器学习的plc模拟量输出系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及工业自动控制化领域，公开了一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统及方法，在硬件增加温度采集模块和湿度采集模块采集环境温度和湿度，利用主控制器内部RTC记录时间，对现有的模拟量输出模块不做改变，模拟量输出模块反馈信号也只作为断线检测用，不对输出信号产生影响，依赖大数据建模进行输出预测，有效提高模拟量输出模块输出准确性；本发明能够计算出不同温度和湿度的对输出信号的影响量，使用人员根据影响量采取对应补偿，有效解决了模拟输出系统在温湿度条件改变后输出发生偏移问题；本发明能够长时间运行后对输出信号的影响量，使用人员根据影响量采取对应补偿，模拟量输出系统在长时间运行后无需进行再次标定，节省人力和时间成本。

Description

一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统及方法
技术领域
本发明涉及工业自动控制化领域，具体涉及一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统及方法。
背景技术
PLC(可编程逻辑控制器)是20世纪60年代以来发展迅速、应用广泛的工业控制设备。它是现代工业自动化三大支柱之一。它利用可编程存储器存储用户指令，通过数字或模拟输入/输出，完成一定的逻辑、顺序、定时、计数、运算和某些确定的功能，来控制各种类型的机械设备或生产过程。模拟量输出作为工业控制领域主要的控制执行机构，其输出信号质量好坏将严重影响被控对象的运行，通常情况下，模拟量输出模块采用开环设计，利用高精度校验设备对模块每一通道进行标定，达到输出精度要求后应用于现场，但是模拟量信号受环境因素、元器件使用时间因素影响，输出会发生变化，而这些变化通过常规标定方法无法解决。本文提供了一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统及方法。
现有技术对提高模拟量输出模块准确性进行了较多尝试，但是大都对输出模拟量产生影响，例如：专利文献CN107168284B提供的模拟量输出自动校准方法对输出的模拟量信号进行在线采集，依据采集的信号对输出进行校正，但该方法过于依赖信号采集电路，如果信号采集电路精度下降同样导致输出精度降低，且为了达到较高精度需要间隔一定时间对信号采集电路进行校准；专利文献CN101964660A提供的模拟量输出自动校准方法将输出信号与电压基准进行比较，基于电压基准源的稳定性高、温漂小等优点可有效解决模拟电路精度问题对输出的影响，但仅仅依靠单点校准很难解决模拟量输出线性漂移问题；专利文献CN113885401A提供的模拟量输出方法中本模块输出不仅受自身检测机检测，也受其余检测机检测，通过交叉互检方式选出性能最优的模块作为主设备，利用该方式能在一定程度上降低检测机对模拟量输出带来的影响，但无法解决因环境因素影响带来的统一偏差，且该方式是从多个模拟量输出模块中选择一个，成本较高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统及方法，解决上述技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统，包括主控制器，所述主控制器用于控制整个模拟量输出系统正常工作；
所述主控制器通过SPI接口连接有温度采集模块和湿度采集模块；
所述温度采集模块用于采集模拟量输出系统的环境温度；
所述湿度采集模块用于采集模拟量输出系统的环境湿度；
所述主控制器通过SPI接口还连接有DAC模块；
所述DAC模块用于将数字信号转换成模拟信号输出，并以电压的方式长距离传输；
所述DAC模块连接有VI转换模块；
所述VI转换模块用于在DAC以电压的方式长距离传输模拟信号时，把电压输出转换成电流输出；
所述主控制器还连接有外部晶振、电池和断线检测模块；
所述断线检测模块与与VI转换模块输出接口连接。
通过上述技术方案，本发明的模拟量输出系统由主控制器、温度采集模块、湿度采集模块、DAC模块、VI转换模块、断线检测模块组成，所述温度采集模块可以采集模拟量输出模块环境温度，主控制器通过SPI接口读取温度传感器内部寄存器获取温度信息，所述湿度采集模块可以采集模拟量输出模块环境湿度，主控制器通过SPI接口读取湿度传感器内部寄存器获取湿度信息，所述主控制器内部RTC在外部晶振和供电情况下实时运行，可用于记录模块运行总时间，所述DAC模块将主控制器发送的数字量转换成模拟量，所述VI转换模块将DAC模块输出的模拟电压信号转换成电流信号，然后经模块输出接口输出，消除线损、干扰信号对信号传输的影响，所述断线检测电路对输出电流进行断线检测，用于判断外部接线情况。
作为本发明方案的进一步描述，所述温度采集模块通过温度传感器将温度模拟信号转换成数字信号，用于采集模拟量输出系统的环境温度，主控制器通过SPI接口读取温度传感器内部寄存器获取温度信息；
所述湿度采集模块通过湿度传感器将湿度模拟信号转换成数字信号，用于采集模拟量输出模块环境湿度，主控制器通过SPI接口读取湿度传感器内部寄存器获取湿度信息。
作为本发明方案的进一步描述，所述主控制器通过内部RTC在外部晶振和供电情况下实时运行，可用于记录模块运行总时间。
作为本发明方案的进一步描述，所述断线检测电路对输出电流进行断线检测，用于判断外部接线情况。
一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统的使用方法，所述方法包括如下步骤：
步骤一、所述模拟量输出系统在实验箱中运行，将实验箱湿度设为定值，通过控制实验箱温度变化，采集不同温度条件下模拟输出系统的输出偏移量；
步骤二：所述模拟量输出系统在实验箱中运行，将实验箱温度设为定值，通过控制实验箱湿度变化，采集不同湿度条件下模拟输出系统的输出偏移量；
步骤三：所述模拟量输出系统在实验箱中运行，分别将实验箱温度和湿度设为定值，长时间运行，采集模拟输出系统的输出偏移量；
步骤四：将步骤一～步骤三采集的数据合并成样本数据，并进行样本扩充；
步骤五：使用线性回归算法对步骤四的样本进行训练，得出温度、湿度和时间对输出信号影响的特征系数参数；
步骤六：取出训练好的模型的温度、湿度、时间特征系数参数，根据特征系数计算模块当前影响量，最后模拟量输出扣除各影响量，即为当前模块输出值。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤六的具体过程为：
设最后模拟量输出信号为I，温度、湿度和时间对输出信号影响的特征系数参数分别为μ、π、ρ；当前温度、湿度和时间分别为T、R和t，则当前影响量Q为：
Q＝μ*T+π*R+ρ*t；
从而得出当前模块输出值I0＝I-Q，工作人员根据I、Q和I0的值对I0进行补偿，降低模拟量信号受环境因素、元器件使用时间因素影响。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤一中，设定多种湿度值，在每种湿度下温度设定值从下限到上限，记录各湿度时，不同温度对输出影响。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤二中，设定多种温度值，在每种温度下湿度设定值从下限到上限，记录各湿度时，不同温度对输出影响。
通过上述技术方案，本发明依次采集湿度不变时，不同温度对输出影响；温度不变时，不同湿度对输出影响；温度、湿度不变时，时间对输出的影响，然后，通过机器学习算法有效消除温度、湿度、时间对模拟量输出的影响，依赖大数据建模进行输出预测，有效提高模拟量输出模块输出准确性。
本发明的有益效果：
1、本发明在硬件增加温度采集模块和湿度采集模块采集环境温度和湿度，利用主控制器内部RTC记录时间，对现有的模拟量输出模块不做改变，模拟量输出模块反馈信号也只作为断线检测用，不对输出信号产生影响，依赖大数据建模进行输出预测，有效提高模拟量输出模块输出准确性。
2、本发明能够计算出不同温度和湿度的对输出信号的影响量，使用人员根据影响量采取对应补偿，有效解决了模拟输出系统在温湿度条件改变后输出发生偏移问题。
3、本发明能够长时间运行后对输出信号的影响量，使用人员根据影响量采取对应补偿，模拟量输出系统在长时间运行后无需进行再次标定，节省人力和时间成本。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明提供的基于机器学习的PLC模拟量输出系统整体结构示意图；
图2是本发明提供的基于机器学习的PLC模拟量输出系统软件流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统，包括主控制器，所述主控制器用于控制整个模拟量输出系统正常工作；
所述主控制器通过SPI接口连接有温度采集模块和湿度采集模块；
所述温度采集模块用于采集模拟量输出系统的环境温度；
所述湿度采集模块用于采集模拟量输出系统的环境湿度；
所述主控制器通过SPI接口还连接有DAC模块；
所述DAC模块用于将数字信号转换成模拟信号输出，并以电压的方式长距离传输；
所述DAC模块连接有VI转换模块；
所述VI转换模块用于在DAC以电压的方式长距离传输模拟信号时，把电压输出转换成电流输出；
所述主控制器还连接有外部晶振、电池和断线检测模块；
所述断线检测模块与与VI转换模块输出接口连接。
通过上述技术方案，本发明的模拟量输出系统由主控制器、温度采集模块、湿度采集模块、DAC模块、VI转换模块、断线检测模块组成，所述温度采集模块可以采集模拟量输出模块环境温度，主控制器通过SPI接口读取温度传感器内部寄存器获取温度信息，所述湿度采集模块可以采集模拟量输出模块环境湿度，主控制器通过SPI接口读取湿度传感器内部寄存器获取湿度信息，所述主控制器内部RTC在外部晶振和供电情况下实时运行，可用于记录模块运行总时间，所述DAC模块将主控制器发送的数字量转换成模拟量，所述VI转换模块将DAC模块输出的模拟电压信号转换成电流信号，然后经模块输出接口输出，消除线损、干扰信号对信号传输的影响，所述断线检测电路对输出电流进行断线检测，用于判断外部接线情况。
作为本发明方案的进一步描述，所述温度采集模块通过温度传感器将温度模拟信号转换成数字信号，用于采集模拟量输出系统的环境温度，主控制器通过SPI接口读取温度传感器内部寄存器获取温度信息；
所述湿度采集模块通过湿度传感器将湿度模拟信号转换成数字信号，用于采集模拟量输出模块环境湿度，主控制器通过SPI接口读取湿度传感器内部寄存器获取湿度信息。
作为本发明方案的进一步描述，所述主控制器通过内部RTC在外部晶振和供电情况下实时运行，可用于记录模块运行总时间。
作为本发明方案的进一步描述，所述断线检测电路对输出电流进行断线检测，用于判断外部接线情况。
一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统的使用方法，所述方法包括如下步骤：
步骤一、所述模拟量输出系统在实验箱中运行，将实验箱湿度设为定值，通过控制实验箱温度变化，采集不同温度条件下模拟输出系统的输出偏移量；
步骤二：所述模拟量输出系统在实验箱中运行，将实验箱温度设为定值，通过控制实验箱湿度变化，采集不同湿度条件下模拟输出系统的输出偏移量；
步骤三：所述模拟量输出系统在实验箱中运行，分别将实验箱温度和湿度设为定值，长时间运行，采集模拟输出系统的输出偏移量；
步骤四：将步骤一～步骤三采集的数据合并成样本数据，并进行样本扩充；
步骤五：使用线性回归算法对步骤四的样本进行训练，得出温度、湿度和时间对输出信号影响的特征系数参数；
步骤六：取出训练好的模型的温度、湿度、时间特征系数参数，根据特征系数计算模块当前影响量，最后模拟量输出扣除各影响量，即为当前模块输出值。
设最后模拟量输出信号为I，温度、湿度和时间对输出信号影响的特征系数参数分别为μ、π、ρ；当前温度、湿度和时间分别为T、R和t，则当前影响量Q为：
Q＝μ*T+π*R+ρ*t；
从而得出当前模块输出值I0＝I-Q，工作人员根据I、Q和I0的值对I0进行补偿，降低模拟量信号受环境因素、元器件使用时间因素影响。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤一中，设定多种湿度值，在每种湿度下温度设定值从下限到上限，记录各湿度时，不同温度对输出影响。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤二中，设定多种温度值，在每种温度下湿度设定值从下限到上限，记录各湿度时，不同温度对输出影响。
通过上述技术方案，本发明依次采集湿度不变时，不同温度对输出影响；温度不变时，不同湿度对输出影响；温度、湿度不变时，时间对输出的影响，然后，通过机器学习算法有效消除温度、湿度、时间对模拟量输出的影响，依赖大数据建模进行输出预测，有效提高模拟量输出模块输出准确性。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (8)

1.一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统，其特征在于，包括主控制器，所述主控制器用于控制整个模拟量输出系统正常工作；
所述主控制器通过SPI接口连接有温度采集模块和湿度采集模块；
所述温度采集模块用于采集模拟量输出系统的环境温度；
所述湿度采集模块用于采集模拟量输出系统的环境湿度；
所述主控制器通过SPI接口还连接有DAC模块；
所述DAC模块用于将数字信号转换成模拟信号输出，并以电压的方式长距离传输；
所述DAC模块连接有VI转换模块；
所述VI转换模块用于在DAC以电压的方式长距离传输模拟信号时，把电压输出转换成电流输出；
所述主控制器还连接有外部晶振、电池和断线检测模块；
所述断线检测模块与与VI转换模块输出接口连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统，其特征在于，所述温度采集模块通过温度传感器将温度模拟信号转换成数字信号，用于采集模拟量输出系统的环境温度，主控制器通过SPI接口读取温度传感器内部寄存器获取温度信息；
所述湿度采集模块通过湿度传感器将湿度模拟信号转换成数字信号，用于采集模拟量输出模块环境湿度，主控制器通过SPI接口读取湿度传感器内部寄存器获取湿度信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统，其特征在于，所述主控制器通过内部RTC在外部晶振和供电情况下实时运行，可用于记录模块运行总时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统，其特征在于，所述断线检测电路对输出电流进行断线检测，用于判断外部接线情况。
5.一种如权利要求1-4所述的基于机器学习的PLC模拟量输出系统的使用方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤一、所述模拟量输出系统在实验箱中运行，将实验箱湿度设为定值，通过控制实验箱温度变化，采集不同温度条件下模拟输出系统的输出偏移量；
步骤二：所述模拟量输出系统在实验箱中运行，将实验箱温度设为定值，通过控制实验箱湿度变化，采集不同湿度条件下模拟输出系统的输出偏移量；
步骤三：所述模拟量输出系统在实验箱中运行，分别将实验箱温度和湿度设为定值，长时间运行，采集模拟输出系统的输出偏移量；
步骤四：将步骤一～步骤三采集的数据合并成样本数据，并进行样本扩充；
步骤五：使用线性回归算法对步骤四的样本进行训练，得出温度、湿度和时间对输出信号影响的特征系数参数；
步骤六：取出训练好的模型的温度、湿度、时间特征系数参数，根据特征系数计算模块当前影响量，最后模拟量输出扣除各影响量，即为当前模块输出值。
6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统的使用方法，其特征在于，所述步骤六的具体过程为：
设最后模拟量输出信号为I，温度、湿度和时间对输出信号影响的特征系数参数分别为μ、π、ρ；当前温度、湿度和时间分别为T、R和t，则当前影响量Q为：
Q＝μ*T+π*R+ρ*t；
从而得出当前模块输出值I0＝I-Q，工作人员根据I、Q和I0的值对I0进行补偿，降低模拟量信号受环境因素、元器件使用时间因素影响。
7.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统的使用方法，其特征在于，所述步骤一中，设定多种湿度值，在每种湿度下温度设定值从下限到上限，记录各湿度时，不同温度对输出影响。
8.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的PLC模拟量输出系统的使用方法，其特征在于，所述步骤二中，设定多种温度值，在每种温度下湿度设定值从下限到上限，记录各湿度时，不同温度对输出影响。
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