西门子200Smart加Smart 1000 IE水处理程序画面案例。 采用成熟、可靠、先进、...

西门子200Smart加Smart 1000 IE水处理程序画面案例。 采用成熟、可靠、先进、自动化程度高的反渗透+精混床除盐水处理工艺,确保处理后的超纯水水质确保处理后出水电阻率达到18.2MΩ.cm, 高纯水制取设备关键设备及耗材采用国际主流先进可靠产品,采用PLC+触摸屏控制,全套系统自动化程度高,系统稳定性高 内有电气图纸供参考


最近在折腾工业水处理项目,发现西门子S7-200 Smart系列PLC配Smart 1000 IE触摸屏的组合是真香。这次做个超纯水系统的案例解析,重点聊聊界面设计和PLC控制逻辑里那些有意思的细节。

先看触摸屏的骚操作

系统主界面直接怼上四个动态仪表盘:原水电导率、RO膜前压力、混床树脂状态、成品水电阻率。这里用WinCC Smart的指针控件实现,关键点在于把PLC传来的整型数据转成角度值。比如电阻率18.2MΩ的满量程对应270度旋转:

' 电阻率仪表角度转换 Dim rawData As Integer = Data_Read(DB10.DBW20) Dim angle As Integer = CInt((rawData / 18200.0) * 270) Pointer1.Angle = angle

别小看这段代码,实际调试时发现原厂树脂性能波动会导致量程溢出,后来加了个钳位判断才稳住。搞工业HMI的兄弟应该懂,这种细节处理不好现场绝对炸锅。

PLC里的黑魔法

反渗透膜的保护逻辑是核心。当高压泵启动时,S7-200 Smart的模拟量模块实时采集压力值。这段STL代码处理突波特别有意思:

LD SM0.0 MOVW AIW0, VW100 //读取压力原始值 ITD VW100, VD102 //转双整型 DTR VD102, VD106 //转浮点 /R 32000.0, VD106 //归一化处理 *R 10.0, VD106 //量程0-10MPa MOVR VD106, VD110 //滤波处理 LPS A VD110 > 8.5 //压力超高触发 = M10.0 //报警标志位 LRD A VD110 < 0.5 //低压保护 = M10.1 LPP AN M10.0 AN M10.1 = Q0.0 //允许高压泵运行

这波操作把模拟量滤波、量程转换、保护逻辑三合一。实测发现用浮点运算比整数处理更能抗干扰,毕竟现场变频器带来的噪声不是开玩笑的。

西门子200Smart加Smart 1000 IE水处理程序画面案例。 采用成熟、可靠、先进、自动化程度高的反渗透+精混床除盐水处理工艺,确保处理后的超纯水水质确保处理后出水电阻率达到18.2MΩ.cm, 高纯水制取设备关键设备及耗材采用国际主流先进可靠产品,采用PLC+触摸屏控制,全套系统自动化程度高,系统稳定性高 内有电气图纸供参考

树脂再生那点事儿

混床系统的定时再生功能最烧脑。用S7-200 Smart的TONR指令搞了个累计产水量触发机制,但实际运行发现纯靠流量计容易误触发。后来改成流量+电导率双条件判断:

LD SM0.0 TONR T37, 产水量累计值, 600 //10分钟累计 LD T37 A 电导率阀值超标 = M20.0 //触发再生 MOVD 0, 产水量累计值 //复位累计

调试时发现TONR的时基要和流量脉冲匹配,否则累计值会抽风。这个坑至少让老子喝了三罐红牛才爬出来...

说点人话

这套系统最骚的是把设备运行参数和耗材寿命绑定。触摸屏上的树脂状态条其实是个反向计时器——每产出1吨水扣减0.05%寿命,结合电导率超标自动校正。这种操作比固定时间更换科学多了,毕竟树脂的实际损耗跟水质波动关系太大。

随附的电气图纸里有组网彩蛋:PROFIBUS转MODBUS RTU网关的接线图暗藏玄机。仔细看会发现DI点留了冗余接口,估计是为后期臭氧杀菌预留的扩展位。搞自控的都知道,这种前瞻性设计能让甲方爸爸少骂娘。

最后说个冷知识:18.2MΩ的水质要求意味着每厘米水柱的电阻相当于把30节5号电池串联的电压怼上去。所以那些标榜实验室级纯水的设备,本质上就是在跟欧姆定律死磕。

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/1174487.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

震惊!这家浙江头部AI科技公司,竟然藏着这样的秘密!

震惊&#xff01;这家浙江头部AI科技公司&#xff0c;竟然藏着这样的秘密&#xff01;当前行业内对AI技术的认知多聚焦于技术迭代&#xff0c;却鲜少关注落地环节的“适配成本”问题。尤其在中小微企业中&#xff0c;这一痛点尤为突出。许多企业在推进AI转型时&#xff0c;常常…

计算机毕业设计 java 疫苗预约系统 基于 Java 的智能疫苗接种预约管理平台 Java 疫苗接种全流程管理系统

计算机毕业设计 java 疫苗预约系统 9&#xff08;配套有源码 程序 mysql 数据库 论文&#xff09;本套源码可以先看具体功能演示视频领取&#xff0c;文末有联 xi 可分享随着网络科技的飞速发展和人们健康意识的提升&#xff0c;疫苗预约需求日益增长&#xff0c;传统线下预约模…

PERFORMANCE TEST - WebPerf Test

PERFORMANCE TEST - WebPerf TestNo web browser Organize your test early on -could be base on user stories Small granularity so you know what is slowAdding Validatation Rule All have LEVEL to indicate im…

震惊!浙江这家头部AI公司光景泽创,究竟藏着啥秘密?

震惊&#xff01;浙江这家头部AI公司光景泽创&#xff0c;究竟藏着啥秘密&#xff1f;当多数AI企业还在卷技术参数时&#xff0c;浙江光景泽创科技公司&#xff08;以下简称“光景泽创”&#xff09;却用一组数据刺痛了行业神经&#xff1a;服务企业超500家&#xff0c;帮助广州…

震惊!浙江这家AI科技头部公司光景泽创,究竟有何过人之处?

跨境生意的“效率革命”&#xff1a;解码光景泽创的AI破局之道当前跨境电商行业正陷入一场“效率焦虑”——多语言素材人工翻译成本高、海外直播时区适配难、客户咨询响应慢导致流失率超30%&#xff0c;这些隐性痛点正在吞噬企业的利润空间。浙江光景泽创科技有限公司&#xff…

Dev Mentor - RabbitMq

Dev Mentor - RabbitMqBus is to be used to inform or broadcast the mutated state and command that need to be processed by multiple servicesScenario 1 ProductService received rest post message to persist…

PyTorch 自动微分:超越 `backward()` 的动态图深度探索

PyTorch 自动微分&#xff1a;超越 backward() 的动态图深度探索 引言&#xff1a;自动微分的范式之争 在深度学习的工程实践中&#xff0c;自动微分&#xff08;Automatic Differentiation, AD&#xff09;已成为模型训练的基石。与符号微分和数值微分不同&#xff0c;自动微分…

计算机毕业设计 java 疫情物资管理系统 Java 疫情物资智能管理与调配平台 基于 Spring Boot 的疫情物资申请捐赠系统

计算机毕业设计 java 疫情物资管理系统 v5rne9&#xff08;配套有源码 程序 mysql 数据库 论文&#xff09;本套源码可以先看具体功能演示视频领取&#xff0c;文末有联 xi 可分享在疫情防控常态化背景下&#xff0c;疫情物资的高效管理、精准调配与供需对接成为关键需求&#…

震惊!浙江这家AI科技公司,竟是光景泽创!

浙江光景泽创科技&#xff1a;AI 企服领域的创新引领者在当今数字化浪潮汹涌的时代&#xff0c;AI 技术在企业服务领域的应用正成为行业发展的关键驱动力。然而&#xff0c;企业在引入 AI 服务时&#xff0c;往往面临着诸多挑战。从行业实操反馈来看&#xff0c;许多企业在 AI …

Dev Mentor - Seq Serilog

Dev Mentor - Seq Serilog {"app": {"name": "order-service"},"elk": {"enabled": false,"url": "http://10.89.24.148:9200","indexFo…

基于深度学习的棉花分类检测系统(YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型)

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法&#xff0c;开发了一套高效、精准的棉花品种智能分类检测系统。该系统能够自动识别并分类四种主要棉花品种&#xff1a;亚洲棉&#xff08;G. arboreum&#xff09;、海岛棉&#xff08;G. barbadense&#xff09;、…

基于深度学习的手势识别检测系统(YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型)

一、项目介绍 摘要 本项目基于先进的YOLOv8深度学习算法&#xff0c;开发了一套高效精准的实时手势识别检测系统。系统能够准确识别10种常见手势&#xff0c;包括字母手势&#xff08;A、D、I、L、V、W、Y&#xff09;、数字手势&#xff08;5、7&#xff09;以及特殊手势&am…

Dev Mentor - Distributed tracing

Dev Mentor - Distributed tracingOpenTrace take a tracer instance (e.g. Jaeger) to post the metrics via UDP to the remote Jaeger instance for display OpenTrace then can be acquired in DI manner and get …

基于深度学习的火焰烟雾检测系统(YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型)

一、项目介绍 项目背景 火焰与烟雾的检测在很多领域中都至关重要&#xff0c;特别是在火灾监控、工业安全、环境保护等领域。准确、实时地识别火焰和烟雾的存在&#xff0c;不仅可以有效减少灾害发生的损失&#xff0c;还能够为相关部门提供及时的预警信息。因此&#xff0c;…

VIRTUALIZATION - Dev Mentor - Kubernates (Continue)

VIRTUALIZATION - Dev Mentor - Kubernates (Continue) kubectl apply -f /home/Asdf1234/pod.ymlkubectl get podskubectl port-forward nanoservice-pod 5000:5000kubectl describe pod nanoservice-pod kubectl de…

VIRTUALIZATION - Dev Mentor - Docker

VIRTUALIZATION - Dev Mentor - Docker Remove all inactive dockers : docker container prune -f Copy files in inactive docker to host server: docker container cp 5f9c2f1893c4:/app/migrator/ ./ VS.NET doc…

无需专业技能!AI小程序一句话高效改图出片

拍照总遇尴尬&#xff1f;自拍眼镜泛绿光、风景照路人乱入&#xff0c;修图又难又费钱&#xff1f;别慌&#xff01;安利小程序AI生图&#xff0c;小白也能一键精准修图&#xff0c;轻松拯救废片。实战演示&#xff1a;两大拍照痛点&#xff0c;一键解决▶场景一&#xff1a;人…

【性能测试】9_JMeter _JMeter录制脚本(了解)

文章目录一、录制脚本原理二、应用场景三、操作步骤四、jmeter问题不能联网五、过滤规则和Cookie管理器一、录制脚本原理 Jmeter在客户端和服务器之间做代理。收到所有的请求和响应数据后&#xff0c;Jmeter再进行逆向解析的动作&#xff0c;将数据报文转化为脚本。 二、应用…

【性能测试】8_JMeter _JMeter跨线程组关联

文章目录一、跨线程组关联1.1 说明1.2 实现原理二、Jmeter属性的配置方法三、场景四、操作方法一、跨线程组关联 当有依赖关系的两个请求&#xff08;一个请求的入参是另一个请求返回的数据&#xff09; &#xff0c; 放入到不同的线程组中时&#xff0c; 就不能使用提取器保存…