铁岭西门子一级代理

1）接入PLC的三线制接近开关是用NPN型还是用PNP型，这要看PLC的硬件情况，很难说孰多孰少！主要是由PLC输入电路的结构决定的，是日本式还是欧洲式？现先举西门子公司S7-300 PLC为例，常用的数字量输入模块是32点的SM321,DI32×DC24V（6ES7 321-1BL00-0AA0）。

    可以看出，外部开关量输入触点的公共端接到了电源的正端，这种情况应使用PNP型接近开关，接线方法按9楼网友所说的。如果使用NPN型，是不能工作的！

    2）再看三菱公司的FX1N PLC，输入电路的结构是典型的日本式。

    可以看出，外部开关量输入触点的公共端接到了电源的0V端，这种情况应使用NPN型接近开关。同理，三菱PLC如果使用PNP型接近开关，也是不能工作的！

    1）接近开关有两线制和三线制之区别，三线制接近开关又分为NPN型和PNP型，它们的接线是不同的。

    2）两线制接近开关的接线比较简单，接近开关与负载串联后接到电源即可。

    3）三线制接近开关的接线：红（棕）线接电源正端；蓝线接电源0V端；黄（黑）线为信号，应接负载。而负载的另一端是这样接的：对于NPN型接近开关，应接到电源正端；对于PNP型接近开关，则应接到电源0V端。

    4）接近开关的负载可以是信号灯、继电器线圈或可编程控制器PLC的数字量输入模块。

    5）需要特别注意接到PLC数字输入模块的三线制接近开关的型式选择。PLC数字量输入模块一般可分为两类：一类的公共输入端为电源0V，电流从输入模块流出（日本模式），此时，一定要选用NPN型接近开关；另一类的公共输入端为电源正端，电流流入输入模块，即阱式输入（欧洲模式），此时，一定要选用PNP型接近开关。千万不要选错了。

    6）两线制接近开关受工作条件的限制，导通时开关本身产生一定压降，截止时又有一定的剩余电流流过，选用时应予考虑。三线制接近开关虽多了一根线，但不受剩余电流之类不利因素的困扰，工作更为可靠。

    7）有的厂商将接近开关的“常开”和“常闭”信号同时引出，或增加其它功能，此种情况，请按产品说明书具体接线。

目前云模型的硬件实现已成为研究热点，如云模型已被用于TMS320F2812 DSP和STC89C52单片机[2—3]。PLC自1968年问世以来，凭借其可编程性、高可靠性成为工业自动化领域应用广泛的控制设备。在深入研究云模型相关资料时，发现实现云模型的前提条件是能进行四则运算及指数、对数运算和产生任意正态随机数。S7-300 PLC运算功能强大，具有进行四则运算及指数、对数运算功能。但S7-300 PLC并没有产生随机数的硬件模块、系统功能SFC和系统功能块SFB。在深入分析随机数生成相关文献的基础上，用STL语言在SIEMENS编程软件STEP7上编制一个个功能FC实现任意正态随机数的产生，一维正态云模型算法等，后在SIEMENS PLC专用的仿真器PLCSIM上进行调试，并将输出过程值用组态软件WINCC进行归档，然后将归档数据导入EXCEL，再将EXCEL里的数据转换成图形进行直观验证。

1 云模型

1．1 云模型的定义

设U={x}是一个用jingque数值表示的定量论域，T是U上的定性概念即语言子集，CT(x)是U到闭区间[0，1]的映射，对于任意x∈U，都存在一个有稳定倾向的随机数CT(x)，则称式(1)为云模型。

特别地，设R1(E1，E2)表示服从正态分布的随机数，其中E1为期望值，E2为标准差。

数据对drop(xi，mi)(i=1，2，…N)构成的云模型称为一维正态云模型，简称一维正态云，组成云模型的数据对(xi，mi)称为一维云滴。其中，Ex、En和He为云模型的3个重要数字特征，分别成为期望值、熵和超熵，记为[Ex，En，He]。

1．2 一维正态云模型算法

一维正态云模型其输入为表示定性概念的期望值Ex、熵En和超熵He，云滴数量N，输出是N个云滴在数域空间的定量位置及每个云滴代表该概念的确定度。具体算法为输入：(Ex，En，He，N)

输出：drop(x1，m1)，drop(x2，m2)，…，drop(xN，mN)

1)生成以Ex为期望值，En为标准差的一个正态随机数xi=R1(Ex，En)

2)生成以En为期望值，He为标准差的一个正态随机数Pi=R1(En，He)

3)计算：

4)令数据对(xi，mi)为一个一维云滴。

5)重复步骤1)～4)，直至产生N个云滴。

2 正态分布随机数产生器

正态分布又称高斯分布，是重要、常见、应用广泛的一种连续型分布一般来说，具有任意分布的随机数都是由(0，1)区间上的均匀分布随机数来实现的因此，首先要生成(0，1)区间上的均匀分布随机数，然后再利用随机变量函数变换的方法产生正态分布的随机数。

2．1 (0，1)均匀分布随机数生成方法

(0，1)区间上的均匀分布伪随机数产生的方法多种多样，有线性同余法、平方取中法、混沌法、反馈移位寄存器法等，其中常用的是线性同余发生器，它通过如下的线性同余递推关系式来产生数列。

其中，a，c，x0，M均为正整数，x0为种子，使用时需要仔细地挑选模数M和种子x0，使得产生出的伪随机数的循环周期要尽可能长。xi为(0，1)区间上的随机数。

2．2 正态分布随机数的生成方法

生成(0，1)均匀分布随机数后，可以通过反函数法、变换法、舍选法、组合法等各种变换及映射关系来得到任意正态分布随机数。下面具体介绍变换法。 

变换法通过一个变换将一个分布的随机数变换成为不同分布产生的随机数，变换法的典型的例子是Box-Muller变换，它可产生jingque的正态分布随机变量。

X1、X2是在区间[0，1]上均匀分布的随机变量，所得的Y1、Y2相互独立的均匀值，方差的正态分布随机变量。

3 实现过程设计

3．1 程序设计流程

按前面阐述的随机数产生原理、一维正态云模型算法等编写0-1均匀分布随机数发生器、标准正态随机数发生器等核心功能程序。具体程序设计流程如图1所示。 

3．2 部分程序

4 仿真实验及结果分析

打开STEP7编程软件，SIMATIC Manager中的菜单栏上单击“选项”，在下拉菜单中选择“仿真模块”或直接单击工具栏上的仿真器图标打开PIESIM，将整个站点(包括硬件组态和程序块)下载到PLCSIM中，与此同时启动WinCC，并激活WinCC运行系统。再开启仿真器PLCSIM，程序将开始运行起来，此时WinCC自动将输出过程值进行归档，后将过程值的归档记录导入EXCEL，再将EXCEL里的数据转换成直观的图形。 

云模型的特点是改变它的3个数字特征Ex，En和He就可以得到成千上万的云滴构成整个云。云模型的3个数字特征表示了各自不同的意义，只要一个数字特征不同就会产生不同的效果。

5 结论

在深入研究云模型算法的相关文献和西门子S7-300PLC的功能后提出一维正态云模型算法在PLC上实现的思想，并在编程软件STEP7上将这一思想转化成STL语言程序，后通过STEP7、PLCSIM和WINCC进行联合仿真测试，测试结果表明在S7-300 PLC能实现一维正态云模型算法。一维正态云模型算法在S7-300 PLC的成功实现为云模型算法的应用拓宽了道路，同时也为算法在PLC上的应用提供了一种新的思路与方法。

S7-200侧编程

完成以太网向导配置后需要在程序中调用以太网向导所生成的ETHx_CTRL和ETH0_XFR, 然后，将整个项目下载到作客户端的S7-200 CPU上。
1. 调用向导生成的子程序，实现数据传输
对于S7-200的同一个连接的多个数据传输，不能同时激活，必须分时调用。下面的程序就是用前一个数据传输的完成位去激活下一个数据传输，如图11.图12.图13. 所示

图11 S7-200程序段1

图12 S7-200程序段2

图13 S7-200程序段3