过程控制软件：Honeywell Experion PKS二次开发_（13）.案例分析与实践.docx

PAGE1

PAGE1

案例分析与实践

引言

在前一节中，我们介绍了HoneywellExperionPKS的基本架构和功能模块。本节将通过具体的案例分析和实践，帮助读者更好地理解和应用HoneywellExperionPKS的二次开发技术。我们将从实际项目的需求出发，逐步讲解如何通过二次开发实现特定的功能，包括数据采集、控制逻辑编写、报警处理和报表生成等。

案例一：数据采集与处理

背景

在工业生产过程中，数据采集是实现过程控制的基础。通过采集各种传感器和设备的数据，可以实时监控生产过程的状态，并根据这些数据调整控制策略。本案例将介绍如何使用HoneywellExperionPKS进行数据采集，并通过二次开发实现数据的处理和分析。

数据采集

数据源配置

在HoneywellExperionPKS中，数据采集通常通过配置数据源来实现。数据源可以是PLC、DCS、SCADA系统等。以下是一个配置数据源的步骤：

打开CExP（ConfigurationExpert）：

启动HoneywellExperionPKS的配置工具CExP。

导航到“DataSources”模块，选择“AddDataSource”。

选择数据源类型：

选择合适的数据源类型，例如“OPCServer”。

输入数据源的名称和连接参数，如IP地址、端口号等。

配置数据点：

在数据源中添加需要采集的数据点。

配置数据点的地址和标签，确保与设备的通信正确。

代码示例

以下是一个Python脚本示例，用于从OPC服务器采集数据并进行处理：

#导入OPC库

importopc

fromtimeimportsleep

#配置OPC服务器连接

client=opc.Client(opc.tcp://localhost:4840)

#定义需要采集的数据点

data_points={

Temperature:ns=2;s=TempSensor1,

Pressure:ns=2;s=PressureSensor1,

FlowRate:ns=2;s=FlowSensor1

}

#定义数据处理函数

defprocess_data(temperature,pressure,flow_rate):

处理采集到的温度、压力和流量数据

#计算平均值

avg_temperature=sum(temperature)/len(temperature)

avg_pressure=sum(pressure)/len(pressure)

avg_flow_rate=sum(flow_rate)/len(flow_rate)

#打印结果

print(fAverageTemperature:{avg_temperature:.2f}°C)

print(fAveragePressure:{avg_pressure:.2f}bar)

print(fAverageFlowRate:{avg_flow_rate:.2f}l/min)

#主循环

defmain_loop():

temperature=[]

pressure=[]

flow_rate=[]

whileTrue:

#采集数据

fortag,addressindata_points.items():

value=client.read(address)

iftag==Temperature:

temperature.append(value)

eliftag==Pressure:

pressure.append(value)

eliftag==FlowRate:

flow_rate.append(value)

#处理数据

iflen(temperature)=10andlen(pressure)=10andlen(flow_rate)=10:

process_data(temperature,p