프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러(PLC)에서 정확한 데이터 수집은 입력 및 출력 신호의 적절한 스케일링에 따라 달라집니다. 확장 요인은 정밀한 제어 및 모니터링을 보장하는 의미 있는 엔지니어링 단위로 원시 센서 데이터를 변환합니다.

입력 스케일링 이해

입력 스케일링은 센서에서 사용 가능한 형식으로 수신된 원시 데이터를 변환하는 것을 포함합니다. 원시 신호는 1023에서 1024 비트 아날로그 입력 또는 16 비트 입력을 위해 65535로 배열합니다. 이 신호를 올바르게 해석하려면, 스케일링 요소가 적용됩니다.

입력 스케일링의 일반적인 공식은:

가속도 = (Raw 입력 / 최대 원가) × 엔지니어링 범위 + 상쇄]

산출 Scaling을 계산

출력 스케일링은 액츄에이터나 다른 장치에 적합한 원시값으로 엔지니어링 단위에서 제어 신호를 변환합니다. 이 프로세스는 출력 신호를 정확하게 원하는 물리적 수량을 나타냅니다.

출력 스케일링의 공식은 입력 스케일링과 유사합니다.

Raw 출력 = ((Desired Engineering Value - offset) / 엔지니어링 범위) × 최대 원가

확장 계수

스케일링 요인을 계산하려면 센서의 원료 범위와 해당 물리적 측정 범위를 식별합니다. 예를 들어, 온도 센서가 0-1023을 0-100 °C에 해당하는 경우, 스케일링 요인은 다음과 같습니다.

  • 스케일링 계수 = 100°C / 1023
  • 상쇄 = 0 ~ 0 °C (제로 기반 경우)

이 계산을 적용하면, 원료 데이터가 의미있는 단위로 정확하게 번역되고 자동화 시스템의 정확한 제어를 촉진합니다.