子VI的创建与调用说起来比较抽象,但是真正看过怎么实现之后至少会觉得在技能操作上并不难。
创建后的子VI一般是一个功能块儿,相当于C语言或者Python中的函数。而对创建的子VI进行调用,在功能类比上也就相当于调用自己写的一个函数。
功能相关的操作一般是在程序框图部分进行操作,而输入与显示的部分一般会涉及到前面板的操作,这是学习Labview总结出来一点小小的技巧。
示例:
创建新的VI,切换到程序框图,选择前面提到的那个创建好的子VI放到程序框图如下:
如同函数对功能的抽象,子VI也是对功能的一个抽象。创建的子VI放置到程序框图中之后显示比较简洁。继续实现以下功能:
前面板:
程序框图:
执行效果:
关键字:Labview自 子VI调用
引用地址:Labview自己创建的子VI调用
创建后的子VI一般是一个功能块儿,相当于C语言或者Python中的函数。而对创建的子VI进行调用,在功能类比上也就相当于调用自己写的一个函数。
功能相关的操作一般是在程序框图部分进行操作,而输入与显示的部分一般会涉及到前面板的操作,这是学习Labview总结出来一点小小的技巧。
示例:
创建新的VI,切换到程序框图,选择前面提到的那个创建好的子VI放到程序框图如下:
如同函数对功能的抽象,子VI也是对功能的一个抽象。创建的子VI放置到程序框图中之后显示比较简洁。继续实现以下功能:
前面板:
程序框图:
执行效果:
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推荐阅读最新更新时间:2024-03-30 23:19
基于LabVIEW与MATLAB的模糊参数自整定PID控制
1 引言 传统的PID控制器结构简单,稳定性好,可靠性高,制造技术成熟,已广泛应用于工业生产过程的控制中。但它主要适用于控制具有确切模型的线性过程,而对于具有非线性、大滞后和时变不确定的系统,则无法达到理想的控制效果。人工智能的兴起和快速发展为控制领域提供了全新的方法。模糊控制是人工智能控制的一个重要分支,它是运用模糊数学的基本理论和方法,把规则的条件、操作用模糊集表示,并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中,然后计算机根据控制系统的实际响应情况,运用模糊推理决定系统控制量的大小。将模糊理论与PID控制策略相结合,可实现对PID参数在线自适应调整,使系统既具有模糊控制的灵活、适应性强的优点,又具有PID控制
[工业控制]