可编程控制器的工作原理是什么

可编程控制器的基本工作原理：

可编程控制器（PLC）的工作有两个要点：入出信息变换、可靠物理实现，入出信息变换主要由运行存储于PLC内存中的程序实现。这程序既有系统的（这程序又称监控程序，或 *** 作系统），又有用户的。系统程序为用户程序提供编辑与运行平台，同时，还进行必要的公共处理，如自检，I/O刷新，与外设、上位计算机或其它PLC通讯等处理。用户程序由用户按照控制的要求进行设计。什么样的控制，就有什么样的用户程序。

可靠物理实现主要通过输入（I， INPUT）及输出（O， OUTPUT）电路。每一输入点或输出点就有一个I或O电路。而且，总是把若干个这样电路集成在一个模块（或箱体）中，然后再由若干个模块（或箱体）集成为PLC完整的I/O系统（电路）。尽管这些模块相当多，占了PLC体积的大部分，但由于它们都是由高度集成化的，所以，PLC的体积还是不太大的。

输入电路时刻监视着输入点的（通、ON或断、OFF）状态，并将此状态暂存于它的输入暂存器（还可能有别的称谓）中。每一输入点都有一个与其对应的输入暂存器。

输出电路有输出锁存器（还可能有别的称谓）。它也有两个状态，高、低电位状态，并可锁存。同时，它还有相应的物理电路，可把这个高、低电位的状态传送给输出点。每一输出点都有一个与其对应的输出锁存器。

这里的输入暂存器及输出锁存器实际是PLC的I/O电路的寄存器。它们与PLC内存交换信息通过PLC I/O总线及运行PLC的系统程序实现。

把输入暂存器的信息读到PLC的内存中，称输入刷新。PLC内存有专门开辟的存放输入信息的映射区。这个区的每一对应位（bit）称为输入继电器，或称软触点，或称为过程映射输入寄存器（the process-image input register）。这些位（bit）置成1，表示触点通，置成0为触点断。由于它的状态是由输入刷新得到的，所以，它反映的就是输入点的状态。

输出锁存器与PLC内存中的输出映射区也是对应的。一个输出锁存器也有一个内存位（bit）与其对应，这个位称为输出继电器，或称输出线圈，或称为过程映射输出寄存器（the process-image output register）。通过PLC I/O总线及运行系统程序，输出继电器的状态将映射给输出锁存器。这个映射的完成也称输出刷新。

PLC除了有可接收开关信号的输入电路，有时，还有接收模拟信号的输入电路（称模拟量输入单元或模块）。只是后者先要进行模、数转换，然后，再把转换后的数据存入PLC相应的内存单元中。

如要产生模拟量输出，则要配有模拟量输出电路（称模拟量输出模块或单元）。靠它对PLC相应的内存单元的内容进行数、模转换，并产生输出。

这样，用户所要编的程序只是，PLC输入有关的内存区到输出有关的内存区的变换。这是一个数据及逻辑处理问题。由于PLC有强大的指令系统，编写出满足这个要求的程序是完全可能的。

图1对以上叙述作了说明。其中框图代表信息存储的地点，箭头代表信息的流向及实现信息流动的手段。这个图，既反映了PLC实现控制的两个基本要点，同时也反映了信息在PLC中的空间关系。

简单地说，PLC工作过程是：输入刷新---运行用户程序---输出刷新，再输入刷新---再运行用户程序---再输出刷新⋯⋯永不停止地循环反复地进行着。

图2所示的流程图反映的就是上述过程。它也反映了信息间的时间关系。

a- 简化工作流程图              b – 实际工作流程图

图2 PLC工作流程图

有了上述过程，用PLC实现控制显然是可能的。因为：有了输入刷新，可把输入电路监视得到的输入信息存入PLC的输入映射区；经运行用户程序，输出映射区将得到变换后的信息；再经输出刷新，输出锁存器将反映输出映射区的状态，并通过输出电路产生相应的输出。又由于这个过程是永不停止地循环反复地进行着，所以，输出总是反映输入的变化。只是响应的时间上，略有滞后。但由于PLC的工作速度很快，所以，这个“略有滞后”的时间是很短的，一般也就是几毫秒、几十毫秒，最多也不会超过100到200毫秒。

图2a所示的是简化的过程，实际的PLC工作过程还要复杂些。除了I/O刷新及运行用户程序，还要做些其它的公共处理工作。公共处理工作有：循环时间监视、外设服务及通讯处理等。

监视循环时间的目的是避免用户程序“死循环”，保证PLC能正常工作。为避免用户程序“死循环”的办法是用“看门狗”（Watching dog），即设一个定时器，监测用户程序的运行时间。只要循环超时，即报警，或作相应处理。

外设服务是让PLC可接受编程器对它的 *** 作，或向编程器输出数据。

通讯处理是实现与计算机，或与其它PLC，或与智能 *** 作器、传感器进行信息交换的。这也是增强PLC控制能力的需要。

也就是说，实际的PLC工作过程总是：公共处理——I/O刷新——运行用户程序——再公共处理——⋯反复不停地重复着。图2b所示的是实际的过程。

此外，PLC上电后，也要进行系统自检及内存的初始化工作，为PLC的正常运行做好准备。

用这种不断地重复运行程序以实现控制，称扫描方式工作。是PLC基本的工作方式。

此外，为了应对紧急任务，PLC还有中断工作方式。在中断方式下，需处理的任务先申请中断，被响应后停止正运行的程序，转而去处理中断工作（运行有关中断的服务程序）。待处理完中断，又返回运行原来程序。

PLC的中断方式的任务，或称事件，是分等级的。同时出现两个或多个中断事件，则优先级高的先处理，继而处理低的。直到全部处理完中断任务，再转为执行扫描程序。

PLC对大量控制都用扫描方式工作，而对个别急需的处理，则用中断方式。这样，既可做到所有的控制都能照顾到，而个别应急的任务也能及时进行处理。

当然，PLC的实际工作过程比这里讲的还要复杂一些，分析其基本原理，也还有一些理论问题。但如果能弄清上面介绍的思路，也可知到PLC是怎么工作的了。

蚁群算法简介 2006-11-2 12:17:00 程序开始运行，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。 其中，‘F’点表示食物，‘H’表示窝，白色块表示障碍物，‘+’就是蚂蚁了。 预期的结果： 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物！有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果令开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。 原理： 为什么小小的蚂蚁能够找到食物？他们具有智能么？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？下面详细说明： 1、范围： 蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是33个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。 2、环境： 蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。 3、觅食规则： 在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。 4、移动规则： 每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过了，它就会尽量避开。 5、避障规则： 如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。 7、播撒信息素规则： 每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少。 根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直接的关系，但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带，实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁找到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物，而是向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就会感觉到信息素的存在，进而根据信息素的指引找到了食物。 问题： 说了这么多，蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？ 在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。 当然，在有一只蚂蚁找到了食物的时候，其他蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。 蚂蚁如何找到最短路径的？这一是要归功于信息素，另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条路从窝通向食物，开始的时候，走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多，这也无关紧要）。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来，这样，短的路蚂蚁来回一次的时间就短，这也意味着重复的频率就快，因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然也会多，自然会有更多的蚂蚁被吸引过来，从而洒下更多的信息素……；而长的路正相反，因此，越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来，最短的路径就近似找到了。也许有人会问局部最短路径和全局最短路的问题，实际上蚂蚁逐渐接近全局最短路的，为什么呢？这源于蚂蚁会犯错误，也就是它会按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径，这可以理解为一种创新，这种创新如果能缩短路途，那么根据刚才叙述的原理，更多的蚂蚁会被吸引过来。 引申 跟着蚂蚁的踪迹，你找到了什么？通过上面的原理叙述和实际 *** 作，我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行为规则，而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点： 1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环，正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。我们可以把多样性看成是一种创造能力，而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见，而多样性是打破权威体现的创造性，正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了。 引申来讲，大自然的进化，社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西，多样性保证了系统的创新能力，正反馈保证了优良特性能够得到强化，两者要恰到好处的结合。如果多样性过剩，也就是系统过于活跃，这相当于蚂蚁会过多的随机运动，它就会陷入混沌状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为，蚂蚁的行为过于僵硬，当环境变化了，蚂蚁群仍然不能适当的调整。 既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的，既然底层规则具有多样性和正反馈特点，那么也许你会问这些规则是哪里来的？多样性和正反馈又是哪里来的？我本人的意见：规则来源于大自然的进化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合。而这样的巧妙结合又是为什么呢？为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢？答案在于环境造就了这一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了，被环境淘汰了！ 参数说明： 最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量，越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素。信息素消减的速度：随着时间的流逝，已经存在于世界上的信息素会消减，这个数值越大，那么消减的越快。 错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率，越大则表示这个蚂蚁越有创新性。 速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度，也表示这个蚂蚁的感知范围。 记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标，这个值避免了蚂蚁在本地打转，停滞不前。而这个值越大那么整个系统运行速度就慢，越小则蚂蚁越容易原地转圈。

如果是没有学习过的话，有一定的难度，建议先去学习。

人工智能代表的范围太大了 C是必不可少的一部分 不能说是有直接关系 可以说是一个必备的组成部分；

人工智能实际的范围和实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等,

其中几项和C语言、自动化、必不可分。

能力有限，不熟悉人工智能这块。

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