1. Primjena matematike u dizajnu industrijskog kontrolera
Dizajn industrijskih kontrolera uključuje nekoliko aspekata, uključujući dizajn hardvera, dizajn softvera i dizajn arhitekture sustava. U tim dizajnerskim procesima matematika igra ključnu ulogu.
1.1 Primjena matematike u dizajnu hardvera
Dizajn hardvera industrijskih kontrolera uglavnom uključuje procesore, sjećanja, ulazne/izlazne sučelje i druge dijelove. U dizajnu ovih dijelova primjena matematike uglavnom se odražava na sljedeće aspekte:
1.1.1 Procjena performansi procesora
U procesu odabira procesora potrebno je procijeniti njegove pokazatelje uspješnosti, poput brzine obrade, potrošnje energije, pouzdanosti i tako dalje. Procjena ovih pokazatelja često zahtijeva upotrebu matematičkih modela i algoritama, poput modela procjene performansi, modela procjene potrošnje energije i tako dalje.
1.1.2 Izračun kapaciteta memorije
Industrijski kontroleri trebaju pohraniti veliki broj kontrolnih programa i podataka, tako da memorijski kapacitet mora biti razumno izračunati. Ovo zahtijeva upotrebu matematičkih formula i algoritama, poput formula za izračunavanje memorijske sposobnosti, algoritama kompresije podataka i tako dalje.
1.1.3 Dizajn ulaznog/izlaznog sučelja
Industrijski kontroleri moraju komunicirati s raznim senzorima, pokretačima i drugim uređajima, tako da moraju dizajnirati odgovarajuće ulazno/izlazno sučelje. U procesu dizajna sučelja potrebno je koristiti matematičko znanje, poput modela prijenosa signala, komunikacijskih protokola i tako dalje.
1.2 Primjena matematike u softverskom dizajnu
Softverski dizajn industrijskih kontrolera uglavnom uključuje kontrolne algoritme, sučelje interakcije čovjeka i računala, praćenje sustava i ostale dijelove. U dizajnu ovih dijelova primjena matematike uglavnom se odražava na sljedeće aspekte:
1.2.1 Dizajn algoritma kontrole
Algoritam upravljanja temeljni je dio industrijskog kontrolera, koji određuje performanse i stabilnost kontrolera. U procesu dizajniranja algoritma upravljanja potrebno je koristiti matematičko znanje, poput izračuna, linearne algebre, teorije vjerojatnosti i tako dalje.
1.2.2 Dizajn sučelja za interakciju ljudskog računala
Sučelje ljudskog računala most je za razmjenu informacija između industrijskog kontrolera i operatera. U procesu dizajna sučelja potrebno je koristiti matematičko znanje, poput grafike, ergonomije i tako dalje.
1.2.3 Dizajn praćenja sustava
Nadgledanje sustava važan je dio industrijskog kontrolera, koji može realizirati praćenje u stvarnom vremenu i dijagnozu grešaka kontrolera. U procesu dizajna za nadzor sustava potrebno je koristiti matematičko znanje, poput obrade signala, analize podataka i tako dalje.
1.3 Primjena matematike u dizajnu arhitekture sustava
Dizajn arhitekture sustava industrijskih kontrolera mora uzeti u obzir brojne aspekte, kao što su modularizacija dizajna, dizajn pouzdanosti, dizajn skalabilnosti i tako dalje. U tim se dizajnerskim procesima primjena matematike uglavnom odražava na sljedećim aspektima:
1.3.1 Modularizacija dizajna
Modularni dizajn može poboljšati održivost i skalabilnost industrijskih kontrolera. U procesu modularnog dizajna potrebno je primijeniti matematičko znanje, poput teorije grafikona i kombinatorne matematike.
1.3.2 Dizajn pouzdanosti
Pouzdanost je jedan od važnih pokazatelja industrijskih kontrolera. U procesu dizajna pouzdanosti potrebno je koristiti matematičko znanje, kao što su teorija vjerojatnosti, inženjering pouzdanosti i tako dalje.
1.3.3 Dizajn skalabilnosti
Skalabilnost je još jedan važan indeks industrijskog kontrolera. U procesu dizajniranja skalabilnosti potrebno je koristiti matematičko znanje, poput dizajna algoritma, strukture podataka i tako dalje.
2. Primjena matematike u kontrolnim algoritmima industrijskih kontrolera
Algoritam upravljanja temeljni je dio industrijskog kontrolera, koji određuje performanse i stabilnost kontrolera. U procesu dizajniranja algoritma upravljanja, primjena matematike uglavnom se odražava na sljedeće aspekte:
2.1 Algoritam kontrole PID
Algoritam za kontrolu PID -a je najčešće korišteni kontrolni algoritam, koji ostvaruje kontrolu sustava kroz proporcionalne (p), integralne (i), diferencijalne (d) tri veze. U procesu dizajniranja algoritma za kontrolu PID -a potrebno je koristiti matematičko znanje, poput izračuna, linearne algebre i tako dalje.
2.2 Algoritam nejasnog upravljanja
Algoritam nejasnog upravljanja svojevrsni je algoritam kontrole koji se temelji na nejasnoj logici, što može shvatiti kontrolu sustava nesigurnosti. U procesu dizajniranja algoritama nejasnih kontrola, potrebno je koristiti matematičko znanje, poput nejasne matematike, teorije postavljenih i tako dalje.
2.3 Algoritam kontrole neuronske mreže
Algoritam kontrole neuronske mreže svojevrsni je algoritam kontrole koji se temelji na umjetnoj neuronskoj mreži, koji može ostvariti kontrolu složenog sustava. U procesu dizajniranja algoritma za kontrolu neuronske mreže potrebno je koristiti matematičko znanje, poput teorije vjerojatnosti, statistike i tako dalje.
3. Primjena matematike u obradi signala industrijskih kontrolera
Obrada signala važan je dio industrijskih kontrolera, koji mogu ostvariti stjecanje, obradu i analizu signala senzora. U procesu obrade signala, primjena matematike uglavnom se odražava u sljedećim aspektima:
3.1 Nabava signala
Prikupljanje signala prvi je korak obrade signala, koji zahtijeva upotrebu matematičkog znanja, poput teorema uzorkovanja, modeliranja signala i tako dalje.
3.2 Filtriranje signala
Filtriranje signala važan je dio obrade signala, koji može ostvariti označavanje i izglađivanje signala. U procesu filtriranja signala treba koristiti matematičko znanje, kao što su Fourier Transform, Design Filter i tako dalje.