摘要：本文針對FF現場總線中監控軟件實現DMC算法的困難，提出利用Matlab7.0 OPC工具包實現與OPC服務器間通訊并實現DMC控制的方案，充分發揮了矩陣計算語言簡潔、高效的優勢。仿真結果表明，該方案能在很大程度上縮短監控程序的開發周期，并達到了預期的控制效果。 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，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。