Cómo implementar el control de redes neuronales en plc

El método básico para que PLC implemente el control de redes neuronales es el siguiente:

1. Diseñar y entrenar el modelo de red neuronal en software externo, como usar la caja de herramientas de red neuronal en Matlab. construir y capacitar la red.

2. Utilice herramientas para convertir el modelo de red neuronal entrenado a un formato que pueda ser importado por PLC, como código de lenguaje C o biblioteca de funciones.

3. Importe la biblioteca de funciones de red neuronal convertida al PLC y llame a la interfaz de función de predicción de la red neuronal para implementar el control.

4. Llame a la función de predicción de la red neuronal en función de los datos de entrada en la lógica del PLC para obtener el resultado de salida.

5. De acuerdo con los resultados de predicción generados por la red neuronal, las acciones de control correspondientes se implementan en la lógica del PLC.

6. La actualización iterativa del modelo de red neuronal se logra reentrenando la red en software externo e importando el modelo actualizado al PLC.

7. El algoritmo de red neuronal también se puede implementar directamente en el PLC mediante bloques de funciones, pero es más complicado.

En general, al utilizar un modelo de programación híbrido, entrenar la red en software externo y encapsular el modelo en una función invocable por el PLC para lograr el control, la capacidad de predicción de la red neuronal se puede integrar de manera más flexible en el PLC.