台达温控器接入 ThingsCloud

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本例中，我们将分享如何将台达温控器 DTC 系列通过 DTU 接入 ThingsCloud，并实现以下目标：

采集当前温度和状态信息
可远程修改设备配置参数
搭建可视化看板
生成 App 设备面板
创建告警策略

关于温控器

包括台达温控器在内的大多数温控器，都支持多种热电阻或热电偶温度传感器，当温控器采集到当前环境温度后，它会将这个温度值（PV）与预设的目标温度（SV）进行比较。如果当前温度高于或低于目标温度，温控器会通过特定的输出方式，触发相应的加热或制冷设备来调整温度。当温度达到预设目标范围时，温控器会停止加热或制冷设备的工作，以节省能源和防止温度过度波动。

具体而言，温控器的工作原理可以细分为以下几个关键步骤：

温度采集：温控器使用输入传感器（如PT100热电阻或热电偶）持续监测当前的环境温度。不同传感器有不同的测温精度和响应时间。
目标温度设定：用户可以手动设定所需的目标温度，或通过自动控制系统设定不同时间段的目标温度。
温度比较与控制输出：温控器将当前温度与目标温度进行比较，依据偏差启动加热或制冷设备。如果当前温度低于设定值，温控器输出触发加热器开启；如果高于设定值，则触发冷却系统。
反馈调节：为了支持更高级的反馈调节，温控器通常支持PID（比例-积分-微分）控制算法，同时支持模拟量输出或脉冲信号输出，通过连续调节输出信号，减少温度波动，达到更稳定的控制效果。

本例中的 DTC1000R 温控器中，采用继电器输出，为了方便演示，我们用继电器输出控制两个指示灯。

通过 DTU 透传接入 ThingsCloud

台达温控器支持 RS485/Modbus RTU，可使用支持 RS485 的 DTU 快速连接到 ThingsCloud。ThingsCloud 是开放的物联网平台，几乎支持任何厂商的 DTU 接入，并内置了完善的 Modbus 协议支持。

如果您还不了解 DTU 和 Modbus 设备接入和数据通讯的基本操作，请务必先学习以下教程：

添加属性定义

首先，在温控器设备类型中，找到 功能定义，添加属性定义。

我们根据台达温控器的 RS485 Modbus 通讯手册，可以看到所有支持的寄存器信息，本例中我们实现了一些常用的寄存器数据采集和控制。

添加好的属性定义如下：

其中的控制方式，我们采用枚举数据类型，在控制台或 App 上控制时方便直接选择，如下图：

输出控制选择，也采用枚举数据类型，如下图：

配置 Modbus 寄存器

接下来，在温控器设备类型的 Modbus 配置中，设置以上属性对应的 Modbus 寄存器参数。记得确保设备类型的接入协议设置为 Modbus RTU 透传。

我们参考台达温控器 DTC 系列手册的 Modbus 寄存器表，如下图：

设备类型的 Modbus 寄存器设置如下：

记得开启 属性智能转换，并设置正确的自定义数据流标识符，自定义数据流用于云平台和 DTU 之间收发 Modbus RTU 报文，通常默认创建的自定义数据流标识符为 stream，请您根据实际情况为准。

通过任务查询数据

在使用透传 DTU 接入时，Modbus 设备的数据需要从云平台下发查询指令。

我们来创建几个自定义数据下发的任务，选择 Modbus RTU 查询，如下图：

其中读取温度的任务，Modbus RTU 请求参数设置如下：

其它几个任务，只要对照寄存器手册，就可以举一反三。

保存任务后，我们可以手动点击单次运行任务，也可以在任务的定时选项中，设置定时时间间隔，例如 5 分钟，这样便可以每 5 分钟获得最新的数据。

查看数据

通过云平台的智能 Modbus 解析，在设备概要页面的属性中，我们可以实时看到设备最新上报的属性数据，如下图：

如果数据无法显示，可以在设备调试日志中排查故障，正常的设备消息日志如下图：

快速下发控制

在设备概要页面的属性面板中，我们可以对支持下发的属性，快速修改属性值完成下发，ThingsCloud 会自动转换为 Modbus RTU 指令通过 DTU 发送给温控器。

修改温控器的目标温度，如下图：

修改温控器的控制方式，如下图：

修改输出控制选择，如下图：

搭建可视化看板

利用 ThingsCloud 可视化看板，我们可以在3分钟内自行搭建一个设备数据和控制看板，如下图：

搭建过程非常容易，看板提供了几十种可视化组件，您可以选择设备属性作为数据源，并设置自定义的样式。

编辑 App 设备界面

接下来就是必不可少的 App 设备面板，方便我们随时随地在手机上查看设备最新状态，调整设备配置参数。

这个设备面板我们开启了分页功能，在顶部显示分页导航栏。我们一共使用到三个分页，首页用来展示当前温度和继电器输出状态，并且可以快速修改目标温度下发到设备。如下图：

在第二页中，展示了温度的历史趋势图表，以及继电器的变化时间历史，如下图：

在第三页中，放置了一些高级配置功能，包括温控器的控制模式，以及PID算法的参数。如下图：

完成编辑后点击保存，在 ThingsX App 上便可以实时生效。

告警通知

接着我们来为温控器设置云平台的告警规则和通知方式。

虽然温控器在本地实现了输出调节温度的功能，但是如果温度调节效果不佳，或者由于现场制热和制冷设备故障导致温度无法调节，怎么办呢？

我们可以利用 ThingsCloud 告警通知功能，设置一个温度上限，一旦温控器采集的温度超过预设的安全上限，平台就会触发告警规则，推送告警通知到指定的用户手机，例如短信、公众号通知、电话等。接收到超温告警，相关人员可以及时采取应对措施，如手动调整制冷设备或调整控制策略。

同时，平台还可以记录历史温度数据和告警日志，便于后续的分析和排查。

在 ThingsCloud 中创建告警规则非常容易，如下图：

在告警通知选项中，开启对用户的多种通知方式，如下图：

规则创建后，当温控器采集的温度超过上限时，触发了告警，如下图：

还可以看到告警历史消息，告警历史消息帮助用户发现设备潜在的风险和趋势。持续或频繁的告警可能意味着设备老化或环境条件变化，用户可以根据告警频率和内容进行预防性维护，避免设备损坏或重大故障发生。

另外，您还可以使用动态阈值功能，比如将温控器的目标温度设置为上限，如下图：

扩展篇：设置 PID 参数

为温控器使用 PID 控制方式时，需要不断迭代测试最佳的参数，通过 ThingsCloud 快速修改参数，大大节省设备调试时间。

这里介绍 PID 参数设置的一些基本概念。

Ti（积分时间常数）和Td（微分时间常数）是PID控制算法中的两个关键参数，它们与比例系数Kp一起构成了PID控制器的核心。

积分时间常数Ti：这个参数与误差累积的时间有关。在PID控制中，积分作用是为了消除系统的稳态误差，确保输出最终能够达到设定值。Ti的值越大，积分作用越弱，系统消除误差的速度越慢，但可以减少因积分作用引起的超调和振荡。反之，Ti的值越小，积分作用越强，可以更快地消除误差，但可能会导致系统稳定性下降。
微分时间常数Td：这个参数与系统偏差变化的速率有关。微分作用可以预测系统的未来行为，有助于减少系统的超调和振荡，加快系统的响应速度。Td的值越大，微分作用越弱，对快速变化的误差响应越慢。Td的值越小，微分作用越强，可以更快地响应误差的变化，但可能会放大噪声，导致系统对噪声敏感。

选择合适的Ti和Td数值通常需要根据系统的动态特性和控制要求进行调整。这个过程称为PID参数整定，可以通过经验试凑法、临界比例法、衰减曲线法等方法进行。整定过程通常包括以下步骤：