每周一个编程小例子：自定义种子生成随机数

jzgkchina 星期六, 10/18/2025 - 20:40 发表

引言

在自动化控制系统中，随机数生成是一项非常有用的功能，尤其是在模拟信号、测试环境或者控制算法中，随机数常常用于模拟不同的工作条件或增加系统的复杂性。本文将介绍如何利用 PLC 编程语言实现一个随机数生成功能块PM_RandomNumber_v2，该功能块可以生成指定范围内的随机数，并可以通过外部信号或硬件输入进行种子的设定（之前介绍过使用系统时间作为随机种子的程序），适应不同的应用需求。

1 程序代码

下面是完整的 PLC 程序代码(代码基于 CodeSys 平台的 ST 语言)：

FUNCTION_BLOCK PM_RandomNumber_v2
VAR_INPUT
Trigger : BOOL; (* 上升沿触发信号 *)
UpperLimit : REAL; (* 随机数上限 *)
LowerLimit : REAL; (* 随机数下限 *)
ExternalSeed : DWORD; (* 外部输入作为种子, 可以是硬件计数器或传感器的值 *)
END_VAR
VAR_OUTPUT
RandomNumber : REAL; (* 输出的随机数 *)
END_VAR
VAR
LastTrigger : BOOL; (* 上一次的触发信号状态 *)
RandomSeed : DWORD; (* 随机种子 *)
END_VAR
// 初始化随机种子
IF RandomSeed = 0 THEN
RandomSeed := ExternalSeed; // 使用外部输入作为种子
END_IF
// 检测上升沿
IF Trigger AND NOT LastTrigger THEN
// 生成 0 到 1 之间的随机数
RandomSeed := RandomSeed * 1664525 + 1013904223;
RandomNumber := TO_REAL(RandomSeed MOD 10000) / 10000.0;
// 缩放到指定的上下限范围
RandomNumber := LowerLimit + RandomNumber * (UpperLimit - LowerLimit);
END_IF
// 更新上一次的触发信号状态
LastTrigger := Trigger;

2 代码说明

此功能块的核心功能是生成一个指定范围内的随机数，具体实现步骤如下：

输入变量说明：

Trigger：一个布尔型输入信号，表示是否触发随机数的生成。程序利用上升沿触发生成。
UpperLimit 和 LowerLimit：控制生成随机数的上下限，决定生成随机数的范围。
ExternalSeed：外部输入的种子值，可以来自硬件计数器或传感器的数据，用于初始化随机数的种子。

内部逻辑：

随机种子初始化：如果RandomSeed为 0，表示未初始化种子，程序将使用ExternalSeed作为初始种子。
上升沿检测：程序检测Trigger信号的上升沿，当Trigger由0变为1时，触发生成随机数的操作。
随机数生成：通过基于线性同余算法（LCG）的方法生成 0 到 1 之间的随机数，然后通过缩放将其转换到指定的上下限范围内。
随机数输出：生成的随机数将通过RandomNumber输出。

种子更新：每次触发时，RandomSeed会根据公式进行更新，从而保证每次生成的随机数具有较好的随机性。

3 应用场景

测试与模拟：在自动化生产线或工业设备的测试过程中，生成随机数可以模拟不同的工作环境或工况。这对于验证设备在各种条件下的稳定性、准确性等非常有帮助。

系统调试：当进行 PLC 控制系统调试时，使用随机数可以测试系统的响应速度、鲁棒性和精确度。例如，模拟传感器的输入信号以测试自动控制系统的反应。

数据加密与安全性：随机数在密码学中也有广泛应用，尤其是生成密钥、随机数种子等，确保数据加密过程的安全性。

4 拓展思考

在实际应用中，生成的随机数质量和种子选择至关重要。尽管本示例使用了较为简单的线性同余算法（LCG），但在某些应用场景中，可能需要更高质量的随机数。例如，可以引入硬件随机数生成器（如基于热噪声或光子噪声的生成器），或者采用更复杂的伪随机数生成算法（如 Mersenne Twister）来提高随机性的可靠性。

此外，外部种子的引入，可以使随机数的生成更加灵活。例如，使用系统的时钟、模拟量传感器的数据或其他动态输入作为种子，可以避免每次启动 PLC 时产生相同的随机数序列，这对于测试和模拟更加有意义。

总结

本文介绍了一个基于 PLC 的随机数生成功能块PM_RandomNumber_v2，该功能块能够根据外部触发信号生成指定范围内的随机数，并通过外部种子确保生成的随机数具有足够的随机性。该功能块的应用场景广泛，既可以用于系统测试与调试，也可以用于更复杂的工业应用或数据加密任务。通过进一步优化算法和种子选择，未来的随机数生成器可以为更多的自动化控制系统提供支持。

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