循序渐进CMS机器控制系统

循序渐进CMS机器控制系统第1章（CMS）紧凑型机器控制系统

1.1CMS的组成

1.1.1CompactLogix系统

1.1.2PowerFlex40变频器

1.1.3PanelViewPlus人机界面

1.1.4分布式PointI/O

1.2CMSDEMO箱

1.2.1CMSDEMO箱组成结构

1.2.2CMSDEMO箱的硬件接线

循序渐进CMS机器控制系统第2章RSLogix5000编程软件

2.1RSLogix5000组件

2.2RSILogix5000项目结构

2.3数据文件

2.3.1标签变量

2.3.2标签别名

2.3.3数据类型

2.3.4数组与结构体

2.4程序文件

2.4.1任务

2.4.2任务组态

2.4.3设备阶段管理器

2.5RSLogix5000编程示例

2.5.1创建工程

2.5.2创建程序文件

2.5.3创建数据文件

2.5.4编写梯形图程序

2.5.5趋势图

2.6I/O模块组态

2.7RSLogix5000辅助功能

2.7.1在线编辑

2.7.2文件归档

2.7.3帮助功能

循序渐进CMS机器控制系统第3章CompactLogix系统组成

3.11769-L35E控制器

3.1.11769-L35E控制器面板

3.1.21769-135E控制器系统内务处理

3.1.31769-L35E控制器的网络组态

3.2电源及模块

3.2.1计算系统电源容量

3.2.2本地I/O模块的安装

3.3模拟量I/O模块

3.3.1模拟量I/O模块简述

3.3.2模拟量模块种类及硬件特点

3.3.3模拟量模块的组态

3.4热电偶及热电阻模块

3.4.1热电偶及热电阻模块的测温原理

3.4.21769-IT6热电偶模块硬件特性及组态

3.4.3热电偶模块应用举例

3.5高速计数模块

3.5.1高速计数模块的接线及操作

3.5.2高速计数原理及速度测量方法

3.5.3高速计数模块的组态方法

3.5.4高速计数模块应用举例

3.6设备网模块

3.6.1设备网简介

3.6.2设备网扫描器的组态

3.6.3设备网适配器的组态

3.6.4通过设备网组态远程I/O及E3过载继电器应用举例

3.71769-MODULE模块

3.7.11769-SM2DSI/Modbus的硬件特点

3.7.21769-SM2DSI/Modbus的组态方法

3.7.31769-SM2DSI/Modbus应用举例

3.7.4通过显性信息操作变频器

循序渐进CMS机器控制系统第4章PowerFlex40变频器

4.1PowerFlex40变频器应用

4.1.1PowerFlex40变频器选型

4.1PowerFlex40变频器应用

4.1.1PowerFlex40变频器选型

4.1.2PowerFlex40变频器的I/O端子接线

4.1.3PowerFlex40变频器内置键盘操作

4.2PowerFlex40变频器设备级控制实验

4.2.1计数器和定时器功能

4.2.2基本逻辑功能

4.2.3步序逻辑功能

4.3PowerFlex40变频器的EtherNet/IP网络控制实验

4.4PowerFlex40变频器的DeviceNet网络控制实验

4.5PowerFlex40多变频器模式

循序渐进CMS机器控制系统第5章项目开发及应用.

5.1PanelViewPlus操作员终端

5.1.1硬件特性

5.1.2基本单元配置

5.1.3通信模块

5.1.4显示屏与输人选项

5.2FactoryTalkViewME的使用

5.2.1FactoryTalkViewStudio开发平台

5.2.2通信设置

5.2.3初始化系统设置

5.2.4图形显示

5.2.5画面切换功能

5.2.6输入与输出功能

5.2.7趋势图

5.2.8报警

5.2.9测试显示画面

5.3PanelViewPlus使用设置模式

5.3.1启动设置模式

5.3.2加载ME应用项目

5.4PanelViewPlus应用项目开发实例

5.4.1PanelViewPlus应用项目的组成

5.4.2PanelViewPlus应用项目的开发

循序渐进CMS机器控制系统第6章组态软件

6.1FactoryTalkViewSE应用项目

6.1.1FactoryTalkViewSE的架构

6.1.2FactoryTalkViewSE分布式应用项目

6.1.3FactoryTalkViewSE冗余系统

6.1.4创建FactoryTalkViewSE应用项目

6.2组态数据服务器

6.2.1RSLinxEnterprise数据服务器

6.2.2组态OPC数据服务器

6.3HMI标签数据库

6.3.1标签变量

6.3.2创建标签

6.4组态报警

6.5组态数据日志

6.6组态系统安全

6.7使用VBA显示代码

6.8组态FactoryTalkViewSE客户端

循序渐进CMS机器控制系统第7章电梯模型的逻辑控制

7.1CMS层电梯控制系统

7.1.1CMS四层电梯控制系统组成

7.1.2CMS四层电梯控制系统功能

7.2CMS四层电梯控制系统设计

7.2.1电梯模型的网络结构和I/O组态

7.2.2程序设计

7.2.3PowerFlex40变频器参数设置

7.2.4电梯模型操作界面开发

循序渐进CMS机器控制系统第8章锅炉水箱的过程控制

8.1锅炉水箱控制系统

8.1.1锅炉水箱设备结构

8.1.2过程控制系统基础

8.2功能块编程基础

8.2.1功能块的属性

8.2.2功能块的使用

8.3单回路过程控制系统设计

8.3.1CompactLogix水箱液位控制系统

8.3.2PIDE功能块

8.3.3单回路系统程序设计

8.3.4PIDE功能块自整定的应用

8.4串级过程控制系统设计

8.4.1串级系统

8.4.2串级控制系统的设计

8.5复合控制系统设计

8.5.1前馈控制系统

8.5.2比值控制系统

8.5.3选择控制系统

参考文献

……2100433B

《循序渐进CMS机器控制系统》以CMS的DEMO(演示版)实验平台为对象，设计出有针对性的实验题目。其中第1章介绍了由DEMO产品的组成；第2章介绍了RSLogixS000编程软件的使用；第3章介绍了CompactLogix硬件系统的组成和特点；第4章讲述了PowerFlex40变频器的功能；第5章介绍了Panel-ViewPlus操作员终端的开发；第6章介绍了组态软件FactoryTalkViewSE的设计方法；第7章结合电梯模型的例子讲述了CMS在逻辑控制中的应用；第8章以锅炉水箱过程系统控制为例，将PIDE功能块结合到多回路控制中。

《循序渐进CMS机器控制系统》立足于提高从事自动化专业的工程技术人员和自动化专业的学生对罗克韦尔自动化公司中小型产品的综合运用能力。《循序渐进CMS机器控制系统》也可作为涉及罗克韦尔自动化公司技术应用的高级培训教材。

本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。

全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。每种方法都给出了算法推导，实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

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第1章 绪论

1.1 机器人控制方法简介

1.1.1 机器人常用的控制方法

1.1.2 不确定机器人系统的控制

1.2 机器人动力学模型及其结构特性

1.3 基于S函数的SIMULINK仿真

1.3.1 S函数简介

1.3.2 S函数使用步骤

1.3.3 S函数的基本功能及重要参数设定

第2章 机器人独立PD控制

2.1 机器人独立PD控制

2.1.1 控制律设计

2.1.2 收敛性分析

2.1.3 仿真实例

2.2 基于重力补偿的机器人PD控制

2.2.1 控制律设计

2.2.2 控制律分析

2.3 机器人鲁棒自适应PD控制

2.3.1 问题的提出

2.3.2 机器人动力学模型及其结构特性

2.3.3 控制器的设计

2.3.4 机器人动态方程的线性推导

2.3.5 仿真实例

第3章 机器人神经网络自适应控制

3.1 定理与引理

3.1.1 全局不变集定理

3.1.2 用Barbalat引理作类Lyapunov分析

3.1.3 一种微分方程不等式的收敛性分析

3.2 RBF网络的逼近

3.2.1 RBF神经网络

3.2.2 网络结构

3.2.3 逼近算法

3.2.4 参数对逼近效果的影响

3.2.5 仿真实例

3.3 基于模型不确定补偿的RBF网络机器人自适应控制

3.3.1 问题的提出

3.3.2 模型不确定部分的RBF网络逼近

3.3.3 控制器的设计

3.3.4 仿真实例

3.4 基于模型分块逼近的机器人RBF网络自适应控制

3.4.1 问题的提出

3.4.2 控制律的设计

3.4.3 稳定性分析

3.4.4 仿真实例

3.5 工作空间中机械手的神经网络自适应控制

3.5.1 工作究竟直角坐标与关节角位置的转换

3.5.2 机械手的神经网络建模

3.5.3 控制器的设计

3.5.4 仿真实例

3.6 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制

3.6.1 问题的提出

3.6.2 基于RBF神经网络逼近的控制器

3.6.3 针对f(x)中各项分别进行神经网络逼近

3.6.4 仿真实例

3.7 基于死区补偿的神经网络自适应鲁棒控制

3.7.1 死区非线性特性

3.7.2 系统描述

3.7.3 GL矩阵和GL乘法算子

3.7.4 RBF神经网络死区补偿器的设计

3.7.5 系统的稳定性分析

3.7.6 仿真实例

3.8 机器人神经网络数字控制

……

第4章 机器人模糊自适应控制

第5章 机器人迭代学习控制及重复控制

第6章 机器人反演控制

第7章 机器人滑模控制

第8章 机器人自适应鲁棒控制

第9章 机器人参数观测、辨识及控制

第10章 机器人路径规划2100433B