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Ki2Plc
Die Möglichkeiten einer Programmierung im TIA-Portal, um diese am Geschehen der künstlichen Intelligenz zu beteiligen
Simatic S7-1200 und Snap7 - Teil 1
Die uns bereits bekannte Kommunikation mit den Bausteinen TRCV_C und TSENDE_C aus dem TIA-Portal (Open user communication) habe ich zur allgemeinen Information im Projekt belassen, nutze diese hier aber nicht mehr.
Wir verwenden jetzt python-snap7 um die Kommunikation nun unabhängig der angebotenen Bausteine aus der Open user communication umzusetzen und schaffen so eine kleine Grundlage für ein mögliches Ziel 😁
IEC-61131-3-Python oder Plc-Python zu schaffen
Bevor wir uns damit in der Zukunft beschäftigen können, müssen wir die Grundlage erarbeiten, diese Aufgabe richtig zu verstehen. Erst dann ist eine Lösung bzw. mehrere Teil-Lösungen machbar.
Wir benötigen python-snap7, wie im Link gezeigt und können nun gezielt in einem DB Informationen ablegen, welche in SCL direkt übersetzt werden und eine quasi hardcodierte Lösung anbietet.
Darüber muss man unbedingt nachdenken, denn jetzt kann eine quasi Hardcodierung aufgrund der Daten aus KI2Plc erfolgen, welche bei jedem Training eine neue Datei und somit einen neuen Ablauf ermöglicht.
Ich kannte snap7 noch aus meiner C/C++-Tätigkeit und freue mich sehr über diese neue integrierte Lösung in python-snap7, welche ausserordentlich gut funktioniert, wenn man diese richtig anwendet und dazu die Dinge in der SPS folgerichtig versteht 😎.
Der neue Baustein Cylinder_FB (Main[OB1]) beinhaltet nun alle Dinge welche notwendig sind unsere Matrix aus KI2Plc umzusetzen. Also IPL lesen, Matrix interpretieren und OPL setzen. Sozusagen wie ein Rezept in einem Kochbuch - all in one 😀
Diese Lösung funktioniert, wie im noch ausstehendem Video zu sehen und soll keine komplette Lösung darstellen, sondern den neuen Weg erklären. Schritt für Schritt kommen wir so dem grossen Ziel näher.
Zunächst werden wir einen kleinen Check vornehmen und die gelieferten Daten überprüfen und dann den Input-Layer (IPL) lesen. Danach überprüfen wir die Grundposition und schliesslich den Rest aus der Matrix mit error, no action und action. So entsteht der Ausgangs-Layer (OPL).
Wir verwenden dazu den uns bereits bekannten DB SendReceiveData und davon den Receive-Abschnitt. Dort schreibt unser python-snap7 die Daten der Matrix hin.
In Zeile 3 und 4 sehen wir z. B. die Anzahl der Bytes (84) welche die Matrix umfasst. Dann folgen die Matrix-Daten, welche nun hardcodiert übersetzt werden können.
Das heisst: Die Indizes, wie beim Check zu sehen (Bild unten), werden jeweils speziell in einem DB abgelegt. Hier nicht, hier habe ich diese zur Vereinfachung der Erklärung in den DB unter Constant abgetippt - damit keine Mißverständnissse entstehen -.
So lässt sich das am einfachsten erklären.
Eine Datenprüfung im Sinne einer Checksum ist das nicht und soll es auch nicht sein. Wir sind damit zufrieden und gehen davon aus, wenn Zeile 15 erreicht wird, dass wir im Baustein weiter verfahren können um den IPL einzulesen.
Auch hier kommen wir mit einer einfachen Auswertung zurecht und haben nun einen Wert in #ipl, welcher uns zum Vergleich in der Matrix dient. Wichtig ist, dass die Reihenfolge der Daten der Reihenfolge in KI2Plc entspricht. Also wie hier ist der erste Eingang der V1 für Zyl.-Vor-Zur.
Beginnen wir im nächsten Teil mit der Grundposition 🙋
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