Анализ влияния технологии искусственного интеллекта на парадигму проектирования логики управления ПЛК

Категории

блог

Последний блог

Emerson Introduces Next-Gen Industrial PCs to Boost Automation and Spare Parts Management
Emerson Launches PACSystems™ RX3i CPS400: A New SIL2 Safety Controller for Modern Industrial Protection
ABB Strengthens China's Robotics Leadership with Three New AI-Powered Robot Families
ABB Releases First EPD for Its DCS Controllers
ABB Introduces Ethernet-APL Connectivity to ProcessMaster Flowmeters, Transforming Data Access in Hazardous Industries
Исследование оптимизации промышленных коммуникационных систем на основе протоколов Modbus и OPC UA: создание интеллектуального и взаимосвязанного промышленного будущего
Анализ влияния технологии искусственного интеллекта на парадигму проектирования логики управления ПЛК
Продвижение Индустрии 4.0 с помощью решений облачных вычислений

ТЕГИ

CC-PUIO31 51454220-176 330180-12-00 16710-13 CI840A 3BSE041882R1 Т9451 330103-02-06-10-02-05 DSQC663 3HAC029818-001 SPW481-13 S1

Анализ влияния технологии искусственного интеллекта на парадигму проектирования логики управления ПЛК

Nov 01, 2025

На волне Индустрии 4.0 и интеллектуального производства традиционные системы управления автоматизацией претерпевают беспрецедентные изменения. Программируемые логические контроллеры (ПЛК) долгое время были основой систем промышленной автоматизации, широко применяемых в обрабатывающей промышленности, энергетике, транспорте, металлургии и других отраслях благодаря своей высокой надежности, высокой производительности в режиме реального времени и превосходной помехоустойчивости. Однако, с быстрым развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ), концепции проектирования логики, методы программирования и архитектуры управления традиционных ПЛК сталкиваются с новыми вызовами и возможностями. Искусственный интеллект меняет парадигму проектирования логики управления ПЛК, открывая новую главу в развитии интеллекта для промышленной автоматизации.

I. Ограничения традиционной логики управления ПЛК
Традиционные системы ПЛК основаны на логическом анализе и последовательном выполнении. Их программы в основном пишутся с использованием релейно-контактных схем, функциональных блок-схем (ФБС) или структурированного текста (СТ). Несмотря на стабильность и надёжность такого подхода, логическая схема в значительной степени опирается на человеческий опыт и ручное программирование, что затрудняет управление сложными, многопараметрическими и нелинейными промышленными процессами.
Например, на практике операторам необходимо постоянно корректировать параметры ПИД-регулятора и оптимизировать стратегии управления для адаптации к изменениям условий эксплуатации. Эти корректировки часто основаны на эмпирических выводах и не обладают адаптивными и прогнозными возможностями. В условиях крупномасштабных производственных линий и изменяющихся в реальном времени условий традиционный режим логического управления с помощью ПЛК оказывается неэффективным.

II. Расширение возможностей ИИ: интеллектуальная трансформация проектирования логики ПЛК
Внедрение искусственного интеллекта постепенно изменило подход к построению логики управления ПЛК с «управляемой правилами» на «управляемую данными». Благодаря таким алгоритмам, как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, ИИ может автоматически изучать закономерности данных в процессе производства, тем самым достигая динамической оптимизации и адаптивной настройки логики управления.
Например, в системе ПЛК с искусственным интеллектом алгоритм управления может автоматически корректировать логические пороги на основе данных в реальном времени, реализуя «самообучающееся управление». Это означает, что ПЛК больше не полагается на фиксированную логику, а обладает определённой степенью «интеллектуального суждения», способного автоматически генерировать оптимальные стратегии управления на основе входных сигналов и исторических данных. Такое преобразование значительно повышает скорость реагирования и устойчивость системы в сложных условиях эксплуатации.

III. Три основных направления развития ИИ, преобразующего парадигмы проектирования ПЛК
От ручного программирования к автоматизированной генерации логики: традиционные программы для ПЛК требуют от инженеров построчного написания логики. Однако технология искусственного интеллекта может автоматически генерировать или рекомендовать логические структуры на основе исторических данных и целей управления.
От статической логики к адаптивной: модели ИИ могут анализировать состояние оборудования и изменения внешней среды в режиме реального времени, самонастраивая логику ПЛК. Например, при регулировании температуры или расхода ИИ может динамически оптимизировать параметры ПИД-регулятора на основе исторических данных об ошибках, реализуя замкнутый контур обучения. Эта «адаптивная логика» позволяет системе ПЛК непрерывно оптимизироваться.
От локального управления до принятия решений в рамках интеллектуальной системы: используя возможности предиктивной аналитики ИИ, ПЛК могут не только управлять отдельными устройствами, но и осуществлять глобальную оптимизацию всей производственной системы. Алгоритмы ИИ выявляют узкие места в производстве, прогнозируют отказы оборудования и оптимизируют распределение энергии, обеспечивая интеллектуальное принятие решений в рамках всей системы, что позволяет системам автоматизации
В настоящее время некоторые международные гиганты в области автоматизации начинают изучать возможности глубокой интеграции ИИ и ПЛК. Например, Siemens выпустила контроллеры серии SIMATIC со встроенными функциями анализа на основе ИИ, поддерживающими автоматическую оптимизацию логики управления посредством облачного обучения моделей; ABB и Rockwell Automation также продвигают применение ИИ в управлении технологическими процессами и предиктивном техническом обслуживании.
На интеллектуальных производственных предприятиях модели ИИ могут работать совместно с контроллерами ПЛК для прогнозирования состояния оборудования, самонастройки параметров процесса и раннего оповещения о неисправностях, что значительно сокращает время простоя и повышает эффективность производства и однородность продукции.

V. Проблемы и перспективы
Хотя ИИ открывает новые возможности для интеллектуальных ПЛК, его интеграция по-прежнему сталкивается с некоторыми трудностями.
Во-первых, производительность в режиме реального времени остаётся ключевым узким местом при внедрении алгоритмов ИИ на ПЛК. Ключевым аспектом инженерной реализации является обеспечение выполнения расчётов модели за миллисекунды.
Во-вторых, безопасность промышленных данных и надёжность моделей также являются серьёзными проблемами при внедрении ИИ. Недостаток данных для обучения или алгоритмические ошибки в моделях ИИ могут привести к ошибкам в логике управления, что скажется на безопасности производства.
Наконец, отрасли еще предстоит разработать единый стандарт интерфейса AI-PLC и механизм проверки для обеспечения совместимости и стабильности между устройствами разных производителей.
Однако в долгосрочной перспективе интеграция ИИ и ПЛК — необратимая тенденция. С развитием периферийных вычислений и промышленного интернета вещей (IIoT) алгоритмы ИИ станут более лёгкими и смогут работать в режиме реального времени, способные работать непосредственно на аппаратном уровне ПЛК. В будущем ПЛК, возможно, будут представлять собой не просто «логические контроллеры», а интеллектуальные управляющие ядра с функциями обучения, рассуждения и принятия решений.

Заключение
Технология искусственного интеллекта выводит разработку логики управления ПЛК от «фиксированных правил» к «саморазвитию». Она не только меняет способ программирования, но и переопределяет интеллектуальные границы систем автоматизации. От традиционного управления к интеллектуальному принятию решений, от ручной настройки параметров до автономной оптимизации — ИИ выводит промышленную автоматизацию на новый уровень.
В будущем ПЛК под управлением искусственного интеллекта станут центральной нервной системой умных заводов, что позволит промышленным системам управления по-настоящему достичь замкнутого цикла «восприятие — мышление — решение — действие», открыв новую эру автоматизированного программирования.