基于S7-200 PLC的模糊神经网络算法设计

 (1)初始化下位机初始化首先要把学习过程训练好的θji、σji、η的值，通过PLc指令把其赋给存储单元；其次要对后续Y值计算过程中用到的常数赋值，同样也要赋给存储单元；最后，要把请求数据传送的标志位VB703置位。并发送给上位机。
    (2)接收采集值 首先接收上位机的采集值，接着把采集的值赋给即将进行Y值运算的储存地址。同时将请求数据传输标志位VB703复位，并传送给上位机，要求停止继续向下位机传输采集值。
    (3)输出y值计算利用上一步提供的采集数据、初始化步骤中的权值和模糊神经网络算法，以PLC为平台进行计算，将计算所得值赋给外接输出设备的存储地址．同时根据现场情况控制请求数据接收标志位VB703是否置位。
    (4)VB703判断若VB703=16#FF，那么启动新的数据接收，即跳转到第二步。如果VB703≠16#FF，则跳转到结束。但要知道的是这两种结果是工作人员根据现场情况在第3步中已确定的。

5 结论
    通过对模糊神经网络学习过程和现场工作过程的PLC程序的仿真，结果表明：学习过程的PLC程序，利用模糊神经网络自学习能力，当不满足性能指标时，系统则根据梯度下降策略自动的调整权值、隶属函数的和，直到输出满足要求为止。现场工作过程PLC程序，在采集值确定情况下．能够得出确定的输出值，达到预期效果。

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