【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及逻辑控制器plc编程，具体涉及一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法。
技术介绍
1、plc编程的效率和质量直接关系到生产系统的运行效率和稳定性，传统的plc编程方法中，变量管理和复用存在诸多问题，如数据冗余、代码复杂度高、维护困难等。
2、现有技术如公告号为cn113688136b的专利技术专利申请公开了一种基于mvc模型的plc变量表分组方法及系统，包括：建立变量表的结构，包括：抽象一个共同的基类qmydatatype，从该基类中派生出多种基础数据类型，为数据类型表中数据项的子节点提供可选的数据类型，将变量表的数据存储在基类qmyusertype的一个实例中；将分组类作为数据类型派生自qmyusertype，qmyusertype的基类有一个isgroup属性，只有添加分组的时候将其置为1，变量表每添加一个分组则创建一个qmydatatype对象，插入到m_varroottype中；再创建一个model关联到分组数据，变量表维护一个qmap容器的变量，建立分组名称与其model的映射，当检测到用户请求查看分组数据时，在项目树上仅显示分组名称，根据分组名称获取分组的model并关联到视图类上；遍历roottype，存储为分层结构的xml格式，读取的时候解析xml文件生成roottype。
3、针对上述方案，至少存在如下技术问题：1、上述方案缺乏了对plc变量数据在分组结构中位置关系的深入分析，会导致在变量处理与复用过程中难以精准定位和有效管理变量数据，在复杂的plc编程环境里，缺乏
4、2、上述方案缺乏了对变量数据类型依赖顺序的评估，会导致在变量数据处理流程中无法确定合理的数据操作顺序，由于上述方案缺乏依赖矩阵的构建以及依赖强度指数的计算，从而无法确定哪些变量数据类型应先被处理，哪些应后处理，会在数据更新、计算或传输过程中引发错误。
5、3、上述方案缺乏了对数据序列化过程中的细致考量与校验评估，会导致数据序列化的质量和可靠性无法得到保障，以及缺乏根据变量位置关系划分关键数据、非关键数据并设定权重因子和计算数据校验评估指数等内容，使得在数据序列化时不能根据数据的重要性和特性进行针对性处理，会导致存储空间的浪费或数据传输的低效。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供的一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，解决了
技术介绍
中存在的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，包括：s1、通过分析变量数据在mvc模型中的位置索引数据，进而评估各变量数据在分组结构中的位置关系。
3、s2、根据变量数据在分组结构中的位置关系，定位各变量数据对应的初始变量数据类型信息，进而计算各变量数据类型对应的依赖强度指数，由此评估各变量数据类型对应的依赖顺序。
4、s3、根据各变量数据类型对应的依赖顺序，进而将变量数据进行数据序列化。
5、s4、当变量数据完成数据序列化后，评估变量数据能否写入剪贴板。
6、本专利技术的有益效果在于：1、本专利技术提供的一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，在plc编程的变量处理过程中，通过对变量数据在mvc模型中的位置索引数据进行深入分析，有利于精准把握变量在分组结构中的位置关系，进而为整个编程流程带来诸多显著优势，例如在数据组织与管理过程中，通过从数据库获取各变量数据所在变量分组的索引位置信息，包括列位置、行位置、总列数、总行数以及父节点索引层级，并运用特定计算公式，有利于全面且细致地描绘出变量在分组结构中的布局情况。
7、2、本专利技术实施例在确定变量数据类型依赖顺序的过程中，通过定位各变量数据对应的初始变量数据类型信息，包括数据类型种类数、依赖矩阵元素和数据类型的复杂度权重，并构建依赖矩阵，依据函数对变量数据的操作来明确数据类型之间的依赖关系，再通过计算依赖强度指数，有利于在数据处理流程中严格遵循数据间的逻辑关系，避免因数据依赖混乱而导致的错误。
8、3、本专利技术实施例在数据序列化过程中，根据变量数据类型的依赖顺序以及变量在分组结构中的位置关系，将变量数据划分为关键数据和非关键数据，并设定权重因子计算关键数据块数量和非关键数据块数量，同时通过特征函数计算数据校验评估指数并与标准对照数据校验评估指数比较判断序列化是否符合要求，有利于在数据存储与传输时，既能够依据数据的重要性进行合理的块划分，提高存储与传输效率，又能够通过校验评估指数确保数据序列化的准确性。
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1.一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述分析变量在MVC模型中的位置索引数据，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述评估各变量数据在分组结构中的位置关系，具体评估过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述定位各变量数据对应的初始变量数据类型信息，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述计算各变量数据类型对应的依赖强度指数，具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述评估各变量数据类型对应的依赖顺序，具体过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述将各变量数据类型对应的变量数据进行数据序列化，具
8.根据权利要求7所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述计算关键数据块数量和非关键数据块数量，具体过程如下：
9.根据权利要求8所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述判断变量数据进行的数据序列化是否符合要求，具体过程如下：
10.根据权利要求9所述的一种基于MVC模型的PLC编程中变量复用的方法，其特征在于，所述评估变量数据能否写入剪贴板，具体过程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，其特征在于，所述分析变量在mvc模型中的位置索引数据，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，其特征在于，所述评估各变量数据在分组结构中的位置关系，具体评估过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，其特征在于，所述定位各变量数据对应的初始变量数据类型信息，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于mvc模型的plc编程中变量复用的方法，其特征在于，所述计算各变量数据类型对应的依赖强度指数，具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡艳萍，杨万应，路达，丁佳佳，
申请(专利权)人：傲拓科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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