plc怎么写json的解析程序

PLC编程实战：解析JSON数据的实用指南**

在现代工业自动化领域,可编程逻辑控制器（PLC）不再仅仅是执行简单逻辑控制的设备，随着工业4.0和工业物联网（IIoT）的兴起，PLC越来越多地需要与上层管理系统、MES系统、云平台或其他智能设备进行数据交互，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级、易读易写的数据交换格式，因其灵活性和通用性，在工业数据通信中得到了广泛应用，在PLC中编写JSON解析程序的方法，已成为许多自动化工程师的必备技能，本文将详细介绍PLC编写JSON解析程序的思路、方法和实用技巧。

为什么PLC需要解析JSON？

在技术细节之前,我们首先要明确PLC解析JSON的必要性：

1. 与IT系统集成：许多企业的MES、ERP等系统采用JSON格式进行数据交换，PLC需要解析来自这些系统的指令或配置信息。
2. 物联网（IIoT）数据上传：PLC采集的现场数据（如设备状态、传感器读数、生产计数等）常需封装成JSON格式上传至云平台或数据分析服务器。
3. 人机界面（HMI）高级交互：一些现代HMI支持通过JSON格式进行更复杂数据的展示和配置，PLC需要解析HMI下发的JSON配置。
4. 第三方设备通信：许多智能传感器、条码阅读器、机器人等设备支持JSON格式的数据接口，PLC需要与其进行数据交互。

PLC解析JSON的基本思路

JSON数据由两种结构组成：

• 对象（Object）：无序的键值对集合，以 包裹，键值对之间用逗号分隔，键和值之间用冒号分隔。{"name":"PLC1", "status":"running", "temperature":65.5}
• 数组（Array）：值的有序集合，以 [] 包裹，值之间用逗号分隔。[{"sensor":"T1", "value":25.1}, {"sensor":"T2", "value":26.3}]

PLC解析JSON的基本思路可以概括为以下几个步骤：

1. 接收JSON数据：PLC通过串口（如RS232/RS485/CANopen）、以太网（TCP/IP, HTTP, MQTT, Profinet等）或总线等方式接收到JSON格式的字符串数据。
2. 数据预处理（可选）：如果接收到的数据包含不必要的字符（如前后空格、BOM头、换行符等），需要进行初步的清理。
3. 遍历与识别：逐个字符或按特定标记遍历JSON字符串，识别出对象、数组、键、值、字符串、数字、布尔值（true/false）和null等基本元素。
4. 提取目标数据：根据已知的JSON结构或约定的协议，定位到需要提取的键（Key）或数组索引，将其对应的值（Value）提取出来。
5. 数据类型转换与存储：将提取出的值（通常是字符串形式）根据其类型（数字、布尔值等）转换为PLC内部可识别的数据类型，并存储到PLC的变量（如输入寄存器、输出寄存器、内部标志位、数据块等）中。
6. 错误处理：在解析过程中，可能会遇到格式错误、数据缺失、类型不匹配等问题，需要加入适当的错误处理机制，保证PLC的稳定运行。

PLC编写JSON解析程序的方法与实现

PLC编程语言（如IEC 61131-3标准的梯形图LD、功能块图FBD、结构化文本ST、指令表IL、顺序功能图SFC）中，结构化文本（ST）因其强大的文本处理能力和类Pascal的语法，最适合编写JSON解析程序，以下将主要基于ST语言进行阐述。

手动解析（字符串分割与查找）

这是最基础的方法,适用于JSON结构简单、固定且数据量不大的场景。

• 原理：利用字符串函数（如FIND, LEFT, RIGHT, MID, DELETE, INSERT, CONCAT等）对JSON字符串进行分割、查找和提取。
• 步骤示例（以解析{"temperature":65.5, "humidity":80}为例）：
  1. 查找键"temperature"的位置。
  2. 找到键后的冒号。
  3. 从冒号后开始,查找下一个逗号或右花括号，确定值的结束位置。
  4. 提取值"65.5"，并将其转换为REAL类型存储到PLC变量中。
  5. 同理提取humidity的值。
• 优点：
  • 不依赖额外库,仅使用PLC基本字符串指令。
  • 容易理解,逻辑直观。
• 缺点：
  • 对于复杂嵌套的JSON,代码量巨大，逻辑复杂，难以维护。
  • 对JSON格式变化的适应性差。
  • 解析效率相对较低。

使用状态机（State Machine）

对于结构稍复杂或需要处理多种JSON元素的情况,可以采用状态机的方法。

• 原理：将解析过程划分为不同的状态（如“初始状态”、“寻找键状态”、“解析值状态”、“处理数组状态”等），根据当前字符和输入条件切换状态，并在特定状态下执行相应操作。
• 实现：在ST中，可以使用CASE语句或IF-ELSE IF结构结合状态变量来实现。
• 优点：
  • 能够处理更复杂的JSON结构,包括嵌套对象和数组。
  • 逻辑相对清晰,易于扩展。
• 缺点：
  • 需要精心设计状态转换逻辑。
  • 代码量仍然较大,开发调试耗时。

使用现成的JSON解析库/函数块（推荐）

这是最推荐、最高效的方法，尤其对于主流品牌的PLC。

• 原理：许多PLC厂商或第三方开发者已经提供了专门用于JSON解析的库文件（.lib, .pkg, .dll等）或标准功能块（FB），这些库通常封装了复杂的解析算法，用户只需进行简单的调用和配置。

• 如何获取：

  • PLC品牌官方资源：例如西门子的TIA Portal博途平台有第三方库支持，罗克韦尔的Studio 5000也有相关Add-on或示例代码。
  • 开源社区：GitHub等平台上有一些为特定PLC平台开发的JSON解析库。
  • 第三方开发商：一些专业的工业软件公司提供功能更强大的JSON解析工具库。

• 使用示例（以假设的JSON_PARSER功能块为例）：

  VAR
      jsonParser : JSON_PARSER; // JSON解析功能块实例
      jsonDataToParse : STRING; // 待解析的JSON字符串
      temperatureValue : REAL;   // 存储温度值
      humidityValue : INT;      // 存储湿度值
      parseDone : BOOL;         // 解析完成标志
      parseError : BOOL;        // 解析错误标志
  END_VAR
  // 假设jsonDataToParse已经接收到数据
  jsonDataToParse := '{"temperature":65.5, "humidity":80}';
  // 调用解析功能块（具体接口根据实际库而定）
  JSON_PARSER(
      ENABLE := TRUE,
      JSON_STRING => jsonDataToParse,
      // 指定要提取的键和对应的PLC变量
      // KEY1 => 'temperature', VALUE1 => temperatureValue,
      //      KEY2 => 'humidity', VALUE2 => humidityValue,
      DONE => parseDone,
      ERROR => parseError
  );
  IF parseDone AND NOT parseError THEN
      // 解析成功，可以使用temperatureValue和humidityValue
      ...
  ELSIF parseError THEN
      // 解析错误，进行错误处理
      ...
  END_IF

• 优点：

  • 开发效率极高,代码量少。
  • 功能强大,支持复杂JSON结构、嵌套、多种数据类型。
  • 通常经过充分测试,稳定性和可靠性有保障。
  • 错误处理机制完善。

• 缺点：

  • 可能需要额外安装或购买库/功能块。
  • 对库的依赖性较强。

利用高级语言或脚本（适用于支持脚本运行的PLC）

一些高端PLC或边缘计算网关支持使用高级语言（如Python, JavaScript）或脚本进行编程。

• 原理：这些语言通常有成熟的JSON解析库（如Python的json库，JavaScript的JSON对象），可以直接调用其强大的解析功能。

• 示例（Python在PLC中的伪代码）：

  import json
  json_string = '{"temperature":65.5, "humidity":80}'
  data = json.loads(json_string)  # 将JSON字符串解析为Python字典
  temperature_value = data