风机联动编程通常涉及以下步骤和要素：
确定风机间的关联关系
确定哪些风机需要联动，以及它们之间的优先级关系。
编写启停逻辑编程公式
当需要启动的风机数量小于等于设定值时，全部启动。
当需要启动的风机数量大于设定值时，按照优先级启动，例如选择最大负荷的风机启动。
当需要停止的风机数量小于等于设定值时，全部停止。
当需要停止的风机数量大于设定值时，按照优先级停止，例如选择最小负荷的风机停止。
编写调速逻辑编程公式
当风机负荷小于设定值时，进行降速。
当风机负荷大于设定值时，进行升速。
当风机负荷在设定值范围内时，保持当前速度。
考虑系统负荷预测
根据历史负荷数据和一些预测模型，预测系统的未来负荷需求，以便更精确地控制风机运行。
使用优化算法
根据系统的负荷需求以及风机的特性曲线，计算每台风机的运行速度。这可以通过PID控制算法或其他优化算法来实现。
编写风机运行时间分配算法
根据系统负荷及风机数量的变化，根据一定的优先级顺序，计算每台风机的运行时间分配。
硬件连接和编程语言
使用PLC（可编程逻辑控制器）或其他控制器进行实现。
编程语言通常包括C、C++、Java、Python等，利用这些语言的语法和函数库编写控制风机的逻辑和算法。
获取输入信号
从传感器或用户输入获取信号，例如温度传感器、湿度传感器、气体传感器等，以监测环境条件并据此控制风机的运行。
设定控制逻辑
根据监测到的环境条件设定控制逻辑，例如当温度超过设定值时启动风机，温度恢复正常时停止风机。
测试和调试
进行系统测试和调试，确保联动编程的稳定性和可靠性。
示例代码（伪代码）
```python
定义风机列表
fans = [
{"id": 1, "priority": 1, "load": 0},
{"id": 2, "priority": 2, "load": 0},
{"id": 3, "priority": 3, "load": 0}
]
定义设定值
max_fans_to_start = 2
max_fans_to_stop = 2
load_threshold = 50
定义控制逻辑
def start_fans（fans_to_start）:
for fan in fans:
if fan["load"] == 0 and fans_to_start > 0:
fan["load"] = 1
fans_to_start -= 1
print（f"Fan {fan['id']} started."）
def stop_fans（fans_to_stop）:
for fan in fans:
if fan["load"] == 1 and fans_to_stop > 0:
fan["load"] = 0
fans_to_stop -= 1
print（f"Fan {fan['id']} stopped."）
def adjust_speed（fan）:
if fan["load"] < load_threshold:
fan["speed"] = "slow"
elif fan["load"] > load_threshold:
fan["speed"] = "fast"
else:
fan["speed"] = "medium"
主程序
while True:
获取当前负荷情况
current_loads = [fan["load"] for fan in fans]
启动风机
start_fans（max_fans_to_start）
停止风机
stop_fans（max_fans_to_stop）
调整风机速度
for fan in fans:
adjust_speed（fan）
延时一段时间后再次循环
time.sleep（10）
```
请注意，这只是一个示例代码，实际编程时需要根据具体的风机系统、传感器和控制需求进行调整和优化。