人工智能在工业电气自动化PLC 技术中的应用

一、传统PLC 技术面临的挑战

现阶段 PLC 技术已在工业电气自动化控制领域广泛应用，但是随着时代的发展，传统PLC 技术在实际应用中存在局限性。一方面，柔性制造、智能生产线等新场景的出现给 PLC 的应用提出了新挑战，由于传统 PLC技术以逻辑门电路与顺序控制逻辑为基础，在复杂工业场景中可能无法存在效率低下、程序臃肿的问题；另一方面，传统PLC 技术无法有效适应动态环境下的参数调节困境。据悉在 PLC 技术的应用中，对预设阈值与 PID控制算法比较依赖，往往无法基于环境变化自动调整[1]。总之，传统 PLC技术在目前工业电气自动化 PLC 技术中的应用已有所不足，无法满足复杂场景的应用需求。

二、人工智能在工业电气自动化控制中的应用优势

（一）智能化

将人工智能用于工业电气自动化控制可以提高智能化水平。以往在应用 PLC 技术时，依靠程序完成控制，但在目前，传统 PLC 技术在复杂场景中的应用有一定的局限性，已无法满足现实需求。基于对人工智能技术的应用，可以在 PLC 技术中加入对机器学习算法的应用，使 PLC 控制系统可深度学习，使其控制模式从“预设逻辑执行”转向“动态决策优化”，使整个控制系统更具智能化、动态化。

（二）优化控制策略

在工业自动化控制中，基于对 PLC 技术的应用，整个控制系统具有精准、高效的特点。基于 PLC 技术进行控制需要依赖精确的物理模型，这使其有一定的局限性。现如今，复杂的工业场景中，需要借助人工智能技术构建黑箱模型，这对优化控制水平有重要意义。例如在永磁同步电机矢量控制中，可以介入对人工智能的应用，引入神经网络算法，借助各传感器实时监测电机的影响整体，并基于数据变化动态调整 PI 参数，以此提高控制精度。总之，将人工智能技术融入 PLC，能够进一步优化控制策略，进一步提高控制精度。

（三）增强系统适应性

增强系统适应性是人工智能融入 PLC 技术的又一优势。通过在 PLC控制系统中融入人工智能，能够实时监测、学习，使控制系统能够增强适应性。例如在半导体晶圆检测产线中，若需要切换产品型号，往往需要重新编写 PLC 程序，以适应不同产品型号的检测需求。但通过对人工智能技术的应用，可借助检测装置的相机实时感知，精准识别，在切换产品型号后能够无缝衔接，大幅提高检测效率。

三、人工智能技术在工业电气自动化PLC 技术中的具体应用

（一）故障诊断

目前人工智能技术发展迅速，能够广泛用于 PLC 控制系统，故障诊断便是主要应用场景。基于对人工智能技术的应用，可在故障诊断中构建多源数据融合诊断模型。在工业电气自动化控制中，故障类型较多且复杂，基于常见故障的特点以及对各种数据参数的记录，有助于人工智能快速学习并构建故障诊断模型 [2]。例如风电齿轮箱是风电厂的常用设备，在长期运行后可能出现故障。若通过 PLC 技术进行故障诊断，主要依托温度阈值报警，对其他参数的监测相对不足。而目前在应用人工智能技术后，可将卷积神经网络为基础构建智能诊断系统，对风电齿轮箱的运行状态进行实时监控，尤其监控其振动信号，分析时频域特征，能够更为准确地进行故障预警；此外，人工智能技术的加入也可快速定位故障，并为故障维修决策提供支持。现如今，工业电气自动化控制领域随着人工智能技术的应用，早已构建专门的故障诊断模型，人工智能能够深度学习各种故障案例，一旦发生故障，或存在故障风险，可立即进行故障定位，并可提供维修支持。

（二）优化控制

前文提到，当前工业领域的工作场景较多，给电气自动化控制提出了更高要求。通过加入对人工智能技术的应用，可以借助先进的人工智能算法动态优化工艺参数。例如在注塑成型领域，以往的 PLC 技术关注保压时间、注射压力等参数，随着对人工智能技术的应用，于其中融入遗传算法系统，能够动态优化生产工艺参数，大幅提高良品率，提高资源利用率，对降低成本也有积极意义。与此同时，在面对多输入多输出系统时，人工智能技术的应用同样可以给出高效的解决方案。对传统 PLC 技术而言，该场景下往往面临解耦控制难题，但人工智能技术支持下，可构建完善的动态监测系统，基于先进算法自动化控制多参数，使其相互耦合，同时控制多个变量，实现多变量之间的协同控制。

（三）智能机器人

智能机器人是人工智能在工业电气自动化 PLC 技术中的又一应用。当前复杂的工业生产场景越来越多，智能机器人正逐步被应用于工业生产。通过人工智能技术的应用，能够进一步为机器人赋能，弥补其过于依赖编程且精度不足的局限性。期间可以在机器人中搭载深度学习算法、语义分割算法等多种先进算法，与力控传感器灵活结合，使智能机器人能够快速适应复杂生产场景，妥善应对各种复杂的工业生产装配需求。另外，在工业机器人的应用中，人机协作同样是主要应用方向。可对机器人应用人工智能技术，增加摄像头、激光雷达等，通过先进算法训练，增强动态避障功能、人机协同效率。现如今此类方法的应用主要集中于物流仓储、汽车工业等场景。

（四）图像和视觉识别

PLC 控制技术在人工智能技术加持下，可被深度用于图像和视觉识别。在生产期间，可借助基于人工智能技术的 PLC 控制系统进行生产质量实时监测。在印刷电路板的工业生产中，需要对产品进行检测，据悉传统PLC 技术支持下的检测，漏检率为 5% 。通过加入对人工智能技术的应用，可识别缺陷高达 20 多种，检测精度相比传统 PLC 的 0.05mm 级短路，进一步提升至 0.02mm ，漏检率大幅降低，而且整体检测效率也更高；也可应用于场景理解和动态监控。在工业生产时，可通过人工智能技术与摄像头的融合，提升智能化感知水平，可对工作人员、生产线等进行全方位监测。例如在工作人员的监测方面，可准确识别工作人员进入生产车间后是否规范佩戴安全头盔，再如化工园区内，可以基于人工智能视觉系统，快速、准确识别集装箱堆垛状态，并借此为优化吊装顺序提供支持，能够降低成本、提高集装箱周转效率。

四、结束语

目前人工智能技术发展迅速，已逐步被用于工业电气自动化，两者的结合，能够助力工业控制向智能化方向转型。就现实而言，人工智能技术与工业电气化 PLC 技术的融合不仅是技术层面的转变，也是适应复杂场景的必然要求，相信在未来随着人工智能技术应用的持续深入，控制效力将会得到进一步的提升，彻底改变传统PLC 技术的应用模式。

参考文献：

[1] 程继涛 . 信息化技术在自动控制中的应用 [J]. 电子技术 , 2024, 53(12): 258-259.

[2] 周志坤 . 人工智能技术在电气自动化控制中的应用实践 [J]. 电子元器件与信息技术 , 2024, 8 (11): 108-111.

[3] 周菲 . 电气自动化技术在机械设备中的应用 [J]. 造纸装备及材料 ,2024, 53 (10): 58-60.