主控站S7-300 CPU任務(wù)較多，通過合理設(shè)計(jì)程序結(jié)構(gòu)能大大減少程序的掃描時(shí)間，提高CPU的工作效率。主循環(huán)程序OB1結(jié)構(gòu)簡單清晰，因?yàn)樗膫€(gè)角的等離子發(fā)生器的邏輯控制完全一樣，可用循環(huán)程序來調(diào)用同一個(gè)子程序（FC功能塊）的辦法來完成重復(fù)的四個(gè)角的等離子發(fā)生器啟弧的邏輯控制，其他輔助系統(tǒng)的控制分別由四個(gè)功能塊來完成，在OB1內(nèi)調(diào)用這些功能塊。主控站S7-300 CPU與從站S7-200 CPU交換數(shù)據(jù)需要調(diào)用系統(tǒng)功能塊SFC14、SFC15，主控站CPU與4個(gè)從站交換的數(shù)據(jù)分別放在4個(gè)DB數(shù)據(jù)塊中，在調(diào)用各功能塊之前打開各自的數(shù)據(jù)塊，完成參數(shù)的傳遞。
5等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)與電廠分散控制系統(tǒng)(DCS)的接口 分散控制系統(tǒng)DCS在的火電廠的應(yīng)用已經(jīng)很普及，作為鍋爐點(diǎn)火的重要部分的等離子點(diǎn)火系統(tǒng)的控制要結(jié)合到DCS系統(tǒng)的控制中，由DCS操作員站來完成對(duì)等離子點(diǎn)火的監(jiān)控。等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)可以采用硬接線方式或通信方式方便的接入電廠的DCS系統(tǒng)。 5.1等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)的控制信號(hào)通過硬接線的方式接入DCS系統(tǒng) 等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)的控制信號(hào)通過硬接線的方式接入DCS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)電廠DCS對(duì)等離子點(diǎn)火的監(jiān)控，可以采用如下兩種方式。 一種方式是，等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)設(shè)主控站，通過主控站的PLC的I/O擴(kuò)展模塊，采用標(biāo)準(zhǔn)的4~20ma和無源節(jié)點(diǎn)信號(hào)接入到電廠DCS的I/O模塊上，從而完成DCS系統(tǒng)對(duì)等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)信號(hào)的采集與控制，實(shí)現(xiàn)DCS對(duì)等離子點(diǎn)火的監(jiān)控。很多電廠的等離子點(diǎn)火改造都采用這種方式，例如：軍糧城4X200MW機(jī)組的等離子點(diǎn)火系統(tǒng)的改造。 另一種方式是，等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)不設(shè)主控站，通過電源柜的S7-200 PLC的I/O擴(kuò)展模塊，采用標(biāo)準(zhǔn)的4~20ma和無源節(jié)點(diǎn)信號(hào)直接接到電廠DCS的I/O模塊上，從而完成DCS系統(tǒng)對(duì)等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)信號(hào)的采集與控制。因?yàn)闆]有主控PLC，等離子點(diǎn)火的控制邏輯要由DCS來完成，實(shí)現(xiàn)DCS對(duì)等離子點(diǎn)火的控制。DCS的軟件工作量相對(duì)比較大。這種方式工程已有應(yīng)用，例如：鎮(zhèn)江電廠等離子點(diǎn)火系統(tǒng)改造。 采用這種硬接線的方式將等離子控制系統(tǒng)的控制信號(hào)接入DCS系統(tǒng)，適用于所有的電廠的等離子點(diǎn)火的改造，實(shí)施起來簡單易行。但是，這種方式存在著很多缺點(diǎn)，因?yàn)樾盘?hào)都采用硬接線的方式接入DCS，不論是等離子點(diǎn)火控制系統(tǒng)和DCS系統(tǒng)都需要增加很多I/O模塊，相應(yīng)得需要增加大量的接線端子和電纜，大大地增加了硬件成本，增加了等離子改造的初投資。而且，采用傳統(tǒng)的硬接線的方式將信號(hào)接入系統(tǒng)進(jìn)行控制，信號(hào)的精度和速度都較差，容易受到外界plc
控制器。隨著LOGO!OBA6系列控制器以及LOGO!TD文本的出現(xiàn)，完美的解決了這一問題。從而在很多通過LOGO！控制器可以達(dá)到控制要求，卻因?yàn)長OGO!人機(jī)界面不友好等因素而選擇PLC控制器的控制系統(tǒng)也出現(xiàn)了LOGO!以及LOGO!TD的身影。
In addition, the structure of a time-varying fuzzy controller based on on on-off control technology is analytically connected with the nonlinear PD controller, and it is proved that it is a nonlinear PD controller with nonlinear control bias [19].
Recently, we began to discuss the analytical structure of TS fuzzy controller × 2 fuzzy rule set structure is used to analyze the nonlinearity of a class of TS fuzzy PI (or PD) controllers [20]. The explicit expression of the gain of TS fuzzy PI (or PD) controller is derived, and the variation range and geometry of the gain are studied. TS fuzzy PI (or PD) controller is actually a nonlinear PI (or PD) controller. The analytical results of the above simple TS fuzzy PI (or PD) controller structure are also extended to more typical and complex TS fuzzy controllers [21-23]. These TS fuzzy controllers are composed of three or more trapezoidal (or arbitrary) input fuzzy sets, TS fuzzy rules with linear afterterms, Zadeh fuzzy
