基于FF總線實現水箱系統動態矩陣控制

引言

ff現場總線系統是連接智能現場設備和自動化系統的數字式、雙向傳輸、多分支結構的通信網絡，與現行控制系統相比，具有如下技術優勢:① 現場總線用數字信號代替傳統的模擬信號，測量精度高,抗干擾能力強；② 基于總線的現場儀表可以對量程和零點進行遠程設定，具有儀表工作狀態自診斷功能，能進行多參數測量和對環境影響的自動補償;③ 現場設備集檢測、轉換、運算和控制功能于一體,既降低了成本，又增加了安全性和可靠性。④ 所有現場設備直接通過一對傳輸線即現場總線連接，減少了連線的數量,易于安裝和維護，節省費用、調試和維修成本。

本實驗測控系統采用jbs2gk03 過程控制實驗裝置,并采用中科院沈陽自動化研究所開發的ff h1 opc服務器microcyber. ffserver.1作為opc服務器。該服務器符合opc組織制訂的opc da 2.0規范標準。opc客戶端與服務器之間的通訊符合opc的自動化接口規范要求，利用matlab 7.0支持opc規范的新功能，實現了用戶端與服務器端的通訊。動態矩陣控制算法在客戶端通過matlab的m語言實現，充分發揮了矩陣計算語言簡潔、高效的優勢。

控制原理

本實驗測控系統采用的jbs2gk03 過程控制實驗裝置,被控參數變量為液位、流量、溫度和壓力。該過程為自衡非振蕩, 具有相互影響的雙容過程，其數學模型可用如下傳遞函數描述:

式中，kp, tp,τ分別為過程的增益、時間常數和時滯。由上位機的opc服務器實時獲取ff現場總線采集現場設備數據并動態顯示。

opc服務器microcyber .ffserver.1每秒鐘刷新一次,實現設備的實時數據和歷史數據共享以及報警等功能。opc客戶端與服務器之間的通訊符合opc的自動化接口規范要求，利用matlab 7.0支持opc規范的新功能，實現用戶端與服務器的通訊。動態矩陣控制算法通過matlab的m語言在監控端實現，利用其強大的計算與動態顯示能力對水箱系統進行動態矩陣控制。并將opc服務器的歷史數據保存在matlab的數組中，以實現對歷史數據曲線的實時繪制。本文采用的受控對象為device1.flow，組名為 device1。通過matlab編寫的客戶端與sql2000服務器的odbc連接，實時與數據庫交互。從opc服務器讀取選項的值，并可以實時將選項的值插入到數據庫服務器中保存為歷史數據。需要時，可以通過選項隨時將歷史數據進行回調，進行查詢、更新、刪除等操作，或者用于算法控制和繪制歷史曲線圖。從而可以實現opc服務器和歷史數據服務器的分布式管理。本設計中采用的ncs-if105設備可以接收四個通道0~20ma模擬信號，并轉換成ff現場總線信號。而ncs-ld105現場總線網關則可用于各種采用ff h1現場總線設備的控制系統當中，不僅可將ff h1總線設備無縫集成到以太網網絡中，還可擴展ff h1應用。

程序實現

客戶端與opc服務器通訊

首先，matlab客戶端應先生成 opc服務器支持的 opc 對象。opc 數據訪問對象由分層結構構成，即一個 opc 服務器對象具有一個作為子對象的 opc組集合對象(opc groups)。在這個 opc組集合對象里可以添加多個opc組對象。各個opc組對象都具有一個作為子對象的opc標簽集合對象,在這個標簽集合對象里可以添加多個 opc標簽對象。

用matlab m文件編寫opc客戶端程序包含以下步驟：

(1)添加服務器的引用，創建 opc 服務器對象，并將客戶程序與服務器相連；

(2)連接創建的opc 服務器對象；

(3)通過瀏覽整個服務器中所有的項，添加組對象；

(4)添加 opc項，選擇需要的項，將其添加到規定的組中，并顯示其值和狀態；

(5)啟動opc服務器。

程序和注釋如下：

hostinfo = opcserverinfo(遠程/本地服務器名)；%連接遠程/本地服務器

allservers = hostinfo.serverid；

da = opcda(服務器名, opc服務器名)；

connect(da)；

sawtoothitems = serveritems(da, *受控設備名*)；

itmids = {控設備名}；

grp = addgroup(da, demgroup)；%增加組

itm = additem(grp, itmids)； %增加項目

start(grp)； %啟動opc服務器

客戶端與sql數據庫服務器通訊

首先，在sql數據庫中建立一個指定名字的數據庫，并建立一個名為history的表。表中的字段包括選項的值(value)、品質(quality)、時間戳(timestamp)、服務器名(servername)以及設備名(device)。設置odbc數據源，建立一個和前面數據庫名字相同的數據源，該數據源指向sql數據庫中的同名數據庫。測試連接成功后，即可在matlab中通過編寫m文件實現與數據庫的連接，并建立一個工作空間數組存儲來自數據庫的數據，通過執行命令的方式實現選擇、插入數據等操作。關鍵程序及注釋如下所示：

首先，實現建立連接對象，實現與數據庫服務器的連接。

conn = database(數據源名、用戶名、用戶密碼);%連接數據庫

ping(conn)；%檢查連接狀態

curs = exec(conn, select country from 表名)%打開游標執行sql語句

setdbprefs(datareturnformat, cellarray)%說明檢索數據的格式

curs = fetch(curs、10)%將數據導入到matalb

columnnames(curs)%獲取列名

a = curs.data%顯示游標對象里的所有數據元素，data(:,3)為獲取某一字段的元素值

insert(conn、 表名、字段名、 數組名)；%將數組的值插入到表的某一字段中

close(curs)%關閉游標

close(conn)%關閉連接對象

改進的dmc控制程序仿真

受控系統數學模型如公式(1)所示。將階躍信號作為控制信號作用于受控系統，通過ff現場總線，實時獲取一段時間內系統某一受控對象(流量)的階躍響應輸出，通過matlab程序讀取對應時刻的階躍響應值，并將時間和對應值存在一個數組中。通過建立受控對象的數學模型，可辨識受控系統的參數，并得到辨識后系統的輸出。使用matlab 7.0 的opc工具包，實現客戶端程序與opc服務器的通訊，使用get(itm,value)函數來獲取服務器中流量的實時值(其中itm=device1.flow)，然后進行動態矩陣控制。得到控制量后，通過使用write(itm, setvalue)函數將控制量寫入opc服務器，從而控制受控系統。

設置模型的時域長度為n=10，優化時域長度為p=3，誤差校正向量為h，其長度為n，控制向量為d，其長度為p，預測向量存儲在數組y1中。不同的模型時域長度和優化長度對系統性能的影響是不同的，仿真曲線如圖1所示。r過大時，預測向量會明顯偏離真實的系統響應，對預測不利。當r=20，p=3時，預測與實際響應值一致。可見，在dmc控制算法中，應該合理選擇模型時域長度和優化長度才能達到理想的控制效果。

結語

ff 現場總線技術與傳統dcs 相比,系統布線投資明顯減少,而網絡功能則大大加強。而且該系統可以充分利用各種軟件的優勢，大大提高軟件編程的效率和靈活性,實際運行結果表明,基于matlab和opc技術的ff現場總線的測控系統運行穩定,控制效果良好。