主控站S7-300 CPU任務(wù)較多，通過(guò)合理設計程序結構能大大減少程序的掃描時(shí)間，提高CPU的工作效率。主循環(huán)程序OB1結構簡(jiǎn)單清晰，因為四個(gè)角的等離子發(fā)生器的邏輯控制完全一樣，可用循環(huán)程序來(lái)調用同一個(gè)子程序（FC功能塊）的辦法來(lái)完成重復的四個(gè)角的等離子發(fā)生器啟弧的邏輯控制，其他輔助系統的控制分別由四個(gè)功能塊來(lái)完成，在OB1內調用這些功能塊。主控站S7-300 CPU與從站S7-200 CPU交換數據需要調用系統功能塊SFC14、SFC15，主控站CPU與4個(gè)從站交換的數據分別放在4個(gè)DB數據塊中，在調用各功能塊之前打開(kāi)各自的數據塊，完成參數的傳遞。
5等離子點(diǎn)火控制系統與電廠(chǎng)分散控制系統(DCS)的接口 分散控制系統DCS在的火電廠(chǎng)的應用已經(jīng)很普及，作為鍋爐點(diǎn)火的重要部分的等離子點(diǎn)火系統的控制要結合到DCS系統的控制中，由DCS操作員站來(lái)完成對等離子點(diǎn)火的監控。等離子點(diǎn)火控制系統可以采用硬接線(xiàn)方式或通信方式方便的接入電廠(chǎng)的DCS系統。 5.1等離子點(diǎn)火控制系統的控制信號通過(guò)硬接線(xiàn)的方式接入DCS系統 等離子點(diǎn)火控制系統的控制信號通過(guò)硬接線(xiàn)的方式接入DCS系統，實(shí)現電廠(chǎng)DCS對等離子點(diǎn)火的監控，可以采用如下兩種方式。 一種方式是，等離子點(diǎn)火控制系統設主控站，通過(guò)主控站的PLC的I/O擴展模塊，采用標準的4~20ma和無(wú)源節點(diǎn)信號接入到電廠(chǎng)DCS的I/O模塊上，從而完成DCS系統對等離子點(diǎn)火控制系統信號的采集與控制，實(shí)現DCS對等離子點(diǎn)火的監控。很多電廠(chǎng)的等離子點(diǎn)火改造都采用這種方式，例如：軍糧城4X200MW機組的等離子點(diǎn)火系統的改造。 另一種方式是，等離子點(diǎn)火控制系統不設主控站，通過(guò)電源柜的S7-200 PLC的I/O擴展模塊，采用標準的4~20ma和無(wú)源節點(diǎn)信號直接接到電廠(chǎng)DCS的I/O模塊上，從而完成DCS系統對等離子點(diǎn)火控制系統信號的采集與控制。因為沒(méi)有主控PLC，等離子點(diǎn)火的控制邏輯要由DCS來(lái)完成，實(shí)現DCS對等離子點(diǎn)火的控制。DCS的軟件工作量相對比較大。這種方式工程已有應用，例如：鎮江電廠(chǎng)等離子點(diǎn)火系統改造。 采用這種硬接線(xiàn)的方式將等離子控制系統的控制信號接入DCS系統，適用于所有的電廠(chǎng)的等離子點(diǎn)火的改造，實(shí)施起來(lái)簡(jiǎn)單易行。但是，這種方式存在著(zhù)很多缺點(diǎn)，因為信號都采用硬接線(xiàn)的方式接入DCS，不論是等離子點(diǎn)火控制系統和DCS系統都需要增加很多I/O模塊，相應得需要增加大量的接線(xiàn)端子和電纜，大大地增加了硬件成本，增加了等離子改造的初投資。而且，采用傳統的硬接線(xiàn)的方式將信號接入系統進(jìn)行控制，信號的精度和速度都較差，容易受到外界plc
控制器。隨著(zhù)LOGO!OBA6系列控制器以及LOGO!TD文本的出現，完美的解決了這一問(wèn)題。從而在很多通過(guò)LOGO！控制器可以達到控制要求，卻因為L(cháng)OGO!人機界面不友好等因素而選擇PLC控制器的控制系統也出現了LOGO!以及LOGO!TD的身影。
In addition, the structure of a time-varying fuzzy controller based on on on-off control technology is analytically connected with the nonlinear PD controller, and it is proved that it is a nonlinear PD controller with nonlinear control bias [19].
Recently, we began to discuss the analytical structure of TS fuzzy controller × 2 fuzzy rule set structure is used to analyze the nonlinearity of a class of TS fuzzy PI (or PD) controllers [20]. The explicit expression of the gain of TS fuzzy PI (or PD) controller is derived, and the variation range and geometry of the gain are studied. TS fuzzy PI (or PD) controller is actually a nonlinear PI (or PD) controller. The analytical results of the above simple TS fuzzy PI (or PD) controller structure are also extended to more typical and complex TS fuzzy controllers [21-23]. These TS fuzzy controllers are composed of three or more trapezoidal (or arbitrary) input fuzzy sets, TS fuzzy rules with linear afterterms, Zadeh fuzzy
