水处理软件：BioWin二次开发_（20）.实际项目案例分析.docx

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实际项目案例分析

在这一节中，我们将通过实际项目案例来分析如何利用BioWin进行二次开发，以满足特定的工业需求。这些案例将涵盖从需求分析、系统设计到具体实现的全过程，帮助读者更好地理解二次开发的各个环节。

案例一：污水处理厂自动化控制系统的集成

背景

某污水处理厂希望将现有的BioWin模型与自动化控制系统集成，以实现更高效的运行和管理。目前，该厂的自动化控制系统主要基于PLC（可编程逻辑控制器）和SCADA（监控与数据采集系统），需要通过BioWin的API接口实时获取和更新模型数据，以便进行自动化控制和优化。

需求分析

数据同步：将自动化控制系统中的实时数据同步到BioWin模型中。

模型运行：根据实时数据运行BioWin模型，预测处理效果。

控制优化：基于模型预测结果，调整PLC的控制参数。

报警与通知：当模型预测结果超出预设范围时，触发报警并发送通知。

系统设计

为了实现上述需求，我们需要设计一个中间件，负责数据的实时传输和模型的运行。该中间件将使用Python编写，并利用BioWin的COM接口进行数据交互。

实现步骤

1.数据同步

首先，我们需要从PLC和SCADA系统中获取实时数据，并将其传输到BioWin模型中。这可以通过读取PLC寄存器和SCADA数据库来实现。

Python代码示例

importpyodbc

importwin32com.client

#连接SCADA数据库

defconnect_scada_db():

conn_str=(

rDRIVER={ODBCDriver17forSQLServer};

rSERVER=your_server_name;

rDATABASE=your_database_name;

rUID=your_username;

rPWD=your_password;

)

returnpyodbc.connect(conn_str)

#读取SCADA数据库中的实时数据

defread_scada_data(conn):

cursor=conn.cursor()

query=SELECT*FROMRealTimeData

cursor.execute(query)

returncursor.fetchall()

#连接BioWin

defconnect_bio_win():

bio_win=win32com.client.Dispatch(BioWin.Application)

returnbio_win

#将实时数据同步到BioWin模型

defsync_data_to_bio_win(bio_win,data):

forrowindata:

parameter_name=row[0]

value=row[1]

bio_win.Parameter(parameter_name).Value=value

#主函数

defmain():

#连接SCADA数据库

scada_conn=connect_scada_db()

#读取实时数据

scada_data=read_scada_data(scada_conn)

#连接BioWin

bio_win=connect_bio_win()

#同步数据

sync_data_to_bio_win(bio_win,scada_data)

if__name__==__main__:

main()

2.模型运行

获取实时数据后，我们需要在BioWin中运行模型，以预测处理效果。这可以通过调用BioWin的模型运行函数来实现。

Python代码示例

#运行BioWin模型

defrun_bio_win_model(bio_win):

bio_win.RunModel()

#获取模型预测结果

defget_prediction_results(bio_win):

results={}

#假设我们需要获取COD、BOD和NH4-N的预测结果

results[COD]=bio_win.Output(COD).Value

results[BOD]