西门子1200 PLC与威伦触摸屏三轴单平台螺丝机程序详解:博图V15软件下的电机轴定位运动控...

用博图V15软件写的,西门子1200 PLC和威伦触摸屏的三轴单平台螺丝机程序,主要控制电机做轴定位运动(程序有回原点,点动,定位功能),程序注释详细,特别适合想用西门子1200控制电机的新手

三轴螺丝机的PLC程序最让人头疼的就是轴之间的协调控制。去年做那个单平台螺丝机项目时,我蹲在设备前调试了两天半才把三个轴的运动逻辑理顺。今天就拿这个实际案例来聊聊西门子1200的轴控制要点,保证你看完能少踩几个坑。

先说硬件配置:CPU1214C带三个步进电机驱动器,X/Y/Z三个直线轴负责移动螺丝刀头。威伦MT8102iE触摸屏上做了三个方向的点动按钮和坐标输入框。重点看PLC程序里的三个功能块:

  1. 回原点处理用了个取巧的方法:
// 轴回原点功能块 #Home_Trigger := HMI.Home_Start; // 触摸屏触发信号 IF #Home_Trigger THEN MC_Home( // 运动控制库函数 Axis := gAxis_X, // 绑定X轴 Execute := TRUE, Position := 0.0, Done => #Done_X, // 完成状态位 Busy => #Busy_X, // 运行状态位 Error => #Error_X); // Y/Z轴同理... END_IF;

这里有个新手常犯的错误——直接在主程序里调用MC_Home。正确的做法是放在上升沿触发里,否则会反复执行导致异常。调试时用Watch Table监控Done和Busy状态特别重要,有次卡在Busy状态就是因为驱动器报警没处理。

  1. 点动功能看似简单,但要注意方向互锁:
// 点动控制逻辑 IF HMI.Jog_X_Forward THEN MC_MoveVelocity( // 速度模式运动 Axis := gAxis_X, Execute := TRUE, Velocity := 50.0, // 毫米/秒 Direction := MC_Positive); ELSIF HMI.Jog_X_Backward THEN MC_MoveVelocity( Axis := gAxis_X, Execute := TRUE, Velocity := 50.0, Direction := MC_Negative); ELSE MC_MoveVelocity( // 松开按钮时停止 Axis := gAxis_X, Execute := FALSE); END_IF;

重点在方向切换时的急停处理,遇到过按钮信号抖动导致轴突然反转的情况。后来在HMI程序里加了50ms延时滤波才解决。建议新手在调试点动时先把速度设低点,我刚开始设成200mm/s结果螺丝刀头直接飞出去了...

  1. 定位运动的核心是坐标系转换:
// 坐标转换功能块 // 将平台坐标转换为各轴脉冲量 #Target_X := (HMI.Input_X - gOffset_X) * gScaleFactor_X; #Target_Y := (HMI.Input_Y - gOffset_Y) * gScaleFactor_Y; MC_MoveAbsolute( // 绝对定位指令 Axis := gAxis_X, Execute := HMI.Start_Move, Position := #Target_X, Velocity := 100.0, Done => #Done_X); // 同步处理Y/Z轴

这里藏着个关键参数——gScaleFactor(脉冲当量)。记得当时机械工程师给的导程算错了,导致移动1mm实际走了3mm。建议新手用千分表实测,用这个公式校准:脉冲当量 = 电机每转脉冲数 / (导程mm*减速比)

触摸屏与PLC的交互要注意数据映射。在威伦屏的元件属性里,数值输入框要关联PLC的Real型变量,按钮对应Bool变量。有次把Real型绑到Word地址上,坐标值直接乱跳,排查了三个小时才发现。

调试建议:

  1. 先单轴调试再联动
  2. 每次上电先回零
  3. 用Trace功能录轴运动曲线
  4. 紧急停止信号要直连驱动器

这个项目最终用了20个FB块,但核心就是这三个运动控制功能。新手最容易陷入的误区是追求复杂功能,其实把基础动作做稳定了,后面加视觉定位、压力检测都是水到渠成的事。程序里我特意加了这样的注释:

// 重要!更换螺丝刀头后必须重新校准Z轴零点 // 校准方法:长按HMI的ALT键进入维护菜单 // 调试日期:2023.5.12 王工

这种现场维护注释比技术说明更重要,毕竟半年后自己都可能忘记当时怎么处理的。完整的项目文件我放在GitHub上了,需要可以私信,里面连驱动器报警代码对照表都整理好了。记住,好的PLC程序不是写得有多高级,而是让三个月后的自己还能快速看懂。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1129686.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

JY-DAM-DI08-AC8路交流状态采集模块

JY-DAM-DI08-AC8路交流状态采集模块

remix框架和next.js框架有什么不同?

大家好,我是jobleap.cn的小九。 Remix 和 Next.js 都是目前最流行的 React 全栈框架,但在设计哲学、数据处理和渲染策略上有显著不同。 简单来说:Next.js 像是一个全能的“瑞士军刀”,提供了各种黑科技(如 ISR、RSC&am…

欧盟 CE 认证的材料要求与有效期

一、 材料补充:优先级排序 数字化实操细节(一) 所有产品:材料准备 “先基础、再新规、最后过渡”,避免盲目投入基础材料优先级(缺一不可,先落地)第一优先级:企业资质与 …

从零开始:使用M2FP构建人体解析WebUI全流程

从零开始:使用M2FP构建人体解析WebUI全流程 🌟 技术背景与学习目标 在计算机视觉领域,人体解析(Human Parsing) 是一项细粒度的语义分割任务,旨在将人体图像划分为多个具有明确语义的身体部位,如…

8个降AI率工具推荐!本科生高效降AIGC神器合集

8个降AI率工具推荐!本科生高效降AIGC神器合集 AI降重工具:论文写作的高效助手 随着人工智能技术的不断发展,越来越多的本科生在论文写作中开始使用AI工具来辅助完成初稿。然而,AI生成的内容往往存在明显的“AI痕迹”,不…

2026年营销全案咨询公司权威推荐:专业方案与高效执行口碑

2025 年品牌咨询市场规模突破 320 亿元,服务企业超 22 万家,同比分别增长 14.3% 和 22.2%,成为华东地区品牌服务产业核心聚集地。据《2025 中国品牌战略发展报告》指出,当前 78% 的企业在品牌建设中遭遇 “定位模糊、战略缺失、效…

BQB 蓝牙资格认证的材料分类和有效期核

一、 材料补充:分路径明确细节要求(避免初审驳回)(一) 列名认证:核心材料的 “合规性验证细节”列名认证虽流程简单,但材料的真实性、关联性是 SIG 审核的重点,需补充关键细节&#…

无需深度学习背景:普通开发者也能驾驭的大模型应用

无需深度学习背景:普通开发者也能驾驭的大模型应用 🌐 AI 智能中英翻译服务 (WebUI API) 📖 项目简介 本镜像基于 ModelScope 的 CSANMT (神经网络翻译) 模型构建,提供高质量的中文到英文翻译服务。相比传统机器翻译,…

模型压缩对比:Pruning vs Quantization效果

模型压缩对比:Pruning vs Quantization效果 📌 背景与挑战:M2FP 多人人体解析服务的部署瓶颈 在实际落地场景中,M2FP(Mask2Former-Parsing) 作为当前最先进的多人人体解析模型之一,凭借其强大…

盘点RAD Studio 13 中广受好评的13 个VCL新特性

RAD Studio 13发布已有一段时间,本文将聚焦 VCL(Visual Component Library)。虽然 RAD Studio 13 并未引入全新的 VCL 组件,但在现有核心组件、UI 体验和 Windows 11 适配能力方面带来了大量实用增强,为开发现代化 Win…

零代码实现人体解析:M2FP Web界面操作完全指南

零代码实现人体解析:M2FP Web界面操作完全指南 🌟 为什么需要多人人体解析? 在计算机视觉领域,人体解析(Human Parsing) 是一项比普通目标检测更精细的任务。它不仅识别“人”这个整体,还要将人…

基于单片机的等离子消毒保鲜点餐柜

基于单片机的等离子消毒保鲜点餐柜设计 第一章 系统整体架构设计 基于单片机的等离子消毒保鲜点餐柜以“无菌存储、新鲜保鲜、智能点餐”为核心目标,采用“感知-控制-消毒-交互”的四层架构。系统核心包含六大功能模块:环境感知模块、单片机控制模块、等…

2026超级App开发选型指南:选对技术平台,决胜数字时代

在数字化转型浪潮下,越来越多的企业不再满足于开发单一功能App,而是致力于构建聚合多方服务、内容与交互的“超级应用平台”。这类平台的核心在于能否高效集成与管理内外部生态应用,实现业务的敏捷迭代与用户的统一体验。本文将基于技术能力、…

Docker镜像大小优化:仅1.2GB,传输部署更快速

Docker镜像大小优化:仅1.2GB,传输部署更快速 🌐 AI 智能中英翻译服务 (WebUI API) 📖 项目简介 本镜像基于 ModelScope 的 CSANMT (神经网络翻译) 模型构建,提供高质量的中文到英文翻译能力。相比传统统计机器翻译或通…

X(Twitter)被 Shadowban 限流?2026 最新判断方法与解决方案

在 X(原 Twitter)平台运营账号时,很多用户都会遇到一种“说不清、但明显不对劲”的状态:账号可以正常登录、发帖、评论,但内容几乎没有曝光,话题页里也找不到自己的推文。这种情况,往往并不是内…

M2FP模型在智能零售中的顾客行为分析

M2FP模型在智能零售中的顾客行为分析 📌 引言:从人体解析到商业洞察的跃迁 在智能零售场景中,理解顾客的行为模式是提升转化率、优化商品陈列和改善用户体验的关键。传统监控系统仅能提供“谁出现在哪里”的基础信息,而无法深入解…

基于单片机的智能小车设计

基于单片机的智能小车设计 第一章 系统整体架构设计 基于单片机的智能小车以“灵活控制、多模式运行、低成本实现”为核心目标,采用“感知-决策-驱动-交互”的四层架构。系统核心包含五大功能模块:单片机控制模块、驱动模块、避障模块、循迹模块及交互模…

实时视频流处理:M2FP多人解析性能极限测试

实时视频流处理:M2FP多人解析性能极限测试 📖 项目背景与技术挑战 在智能监控、虚拟试衣、人机交互等前沿应用中,多人人体解析(Multi-person Parsing) 正成为计算机视觉领域的重要基石。与传统目标检测不同&#xff0c…

M2FP+Flask:快速搭建人体解析API服务

M2FPFlask:快速搭建人体解析API服务 🧩 M2FP 多人人体解析服务 (WebUI API) 在计算机视觉领域,人体解析(Human Parsing) 是一项关键的细粒度语义分割任务,旨在将人体图像中的每个像素精确分类到具体的身体…

M2FP模型在健身APP中的应用:动作标准度评分

M2FP模型在健身APP中的应用:动作标准度评分 随着智能健身设备和移动健康应用的普及,用户对个性化、实时化、科学化的运动指导需求日益增长。传统健身APP多依赖视频播放或静态图示进行教学,缺乏对用户实际动作的反馈机制。如何通过AI技术实现“…