基于 PLC 的多机器人协同装配生产线控制系统设计与调试优化

一、设计背景与总体方案

1.1 行业需求与技术挑战

随着汽车、电子等行业对产品精度和生产效率的要求不断提高，单机器人装配已难以满足复杂工序的需求。多机器人协同装配通过分工协作可完成高精度、高复杂度的装配任务，但在实际应用中面临三大核心挑战：一是多机器人动作同步性差，易出现零件碰撞或对接偏差；二是任务调度缺乏灵活性，某一机器人故障时易导致生产线停滞；三是车间电磁环境复杂，传感器与控制器通信易受干扰，影响系统稳定性。

PLC 作为工业控制的核心设备，具有可靠性高、抗干扰能力强及编程灵活等优势，成为解决上述问题的理想选择。基于 PLC 的控制系统可实现多机器人的实时协同控制，通过精准的逻辑运算与数据处理，确保装配过程的高效与稳定。

1.2 控制系统总体架构

本系统采用 “分布式控制 + 集中监控” 的架构设计，以某汽车发动机缸体装配生产线为应用场景，涵盖 3 台 6 轴工业机器人、2 条输送线、10 个传感器及 1 套 AGV 物料系统。系统总体架构分为三层：

控制层：以西门子 S7-1511PLC 为主控制器，负责全局任务调度、逻辑运算及设备协同控制，通过 PROFINET 总线与各从站设备通信，通信延迟控制在 10ms 以内。

执行层：包括 3 台 ABB IRB 1200 机器人（负责零件抓取、压装、拧紧）、伺服输送线及气动执行机构，接收 PLC 指令并反馈实时状态。

感知层：由基恩士视觉传感器（定位精度 ±0.01mm ）、欧姆龙压力传感器及行程开关组成，实时采集装配过程中的位置、压力等数据，为控制决策提供依据。

监控层采用 WinCC 组态软件，实现生产线状态实时显示、报警记录及数据统计分析，提升系统可操作性与维护效率。

二、控制系统硬件与软件设计

2.1 硬件选型与配置

根据生产线工艺需求，硬件配置需满足高精度、高可靠性及快速响应要求：

主控制器：选用西门子 S7-1511PLC，其处理器运算速度达 0.08μ s/ 指令，支持最多 128 个 PROFINET 节点，可满足多设备协同控制需求。

机 器 人 单 元：3 台 ABB IRB 1200 机 器 人， 重 复 定 位 精 度±0.02mm ，通过 PROFINET 与 PLC 实现数据交互，通信速率 100Mbps。

传感器系统：视觉传感器采用基恩士 CV-X 系列，可实现零件定位与缺陷检测；压力传感器选用欧姆龙 E8F2 系列，测量范围 0-500N，精度 ±1% FS；行程开关采用施耐德 XCK 系列，响应时间 ⩽lms 。

通信模块：配备西门子 ET200SP 分布式 I/O 模块，实现传感器与执行机构的信号采集与控制，支持热插拔，提升系统维护便利性。

硬件布局采用模块化设计，将控制箱、机器人控制柜及传感器节点分区布置，减少电磁干扰，电缆采用屏蔽双绞线并单独走线，确保信号传输稳定。

2.2 软件模块开发

软件设计采用模块化编程思想，基于 TIA Portal 平台开发，主要包含以下核心模块：

初始化模块：系统上电后自动检测各设备状态，包括机器人零点位置、传感器校准值及气压参数，异常时触发声光报警并显示故障位置。

任务调度模块：基于 “负载均衡” 算法分配装配任务，实时监测各机器人负载率（当前任务量 / 最大负载能力），将新任务分配给负载率最低的机器人，当某一机器人故障时，自动将其任务转移至备用机器人，确保生产连续性。

协同控制模块：通过 PLC 与机器人的实时通信实现动作同步，例如机器人 1 完成缸体抓取后，向 PLC 发送 “到位信号”，PLC 随即指令机器人 2 启动轴承压装，两者动作衔接时间控制在 0.5s 以内，避免工位等待。

故障处理模块：预设 16 种常见故障类型（如机器人超时、传感器信号丢失），触发故障时，PLC 立即停止相关设备动作，执行预设处理逻辑（如紧急停机、任务转移），并在监控界面显示故障代码与排除建议。

程序采用梯形图（LD）编写逻辑控制部分，结构化文本（ST）实现任务调度算法，提升代码可读性与可维护性。

三、系统调试与优化策略

3.1 分阶段调试方法

系统调试分为单机调试、联机调试及全流程调试三个阶段，逐步验证系统功能与性能：

单机调试：逐一测试各设备独立运行状态，机器人通过示教器验证各轴运动精度，确保重复定位误差 ⩽0.02mm ；PLC 测试 I/O 点通断与模拟量采集精度，压力传感器采集误差控制在 ±2N 以内；视觉传感器调试零件识别算法，识别成功率 ⩾99.9% 。

联机调试：测试 PLC 与各设备的通信稳定性，连续运行 8 小时监测 PROFINET 通信丢包率，确保 ⩽0.1% ；验证多机器人协同动作，如机器人 1 与机器人 2 的对接精度，通过调整 PLC 指令中的位置补偿值，将对接误差从 ±0.06mm 优化至 ±0.02mm 。

全流程调试：模拟实际生产工况连续运行 500 件产品，记录各工序耗时、故障次数及产品合格率，针对出现的节拍失衡、动作冲突等问题进行针对性优化。

3.2 性能优化策略

针对调试过程中发现的问题，采取以下优化措施：

节拍优化：通过分析各工序耗时数据，发现轴承压装工序（15s）为瓶颈工序。通过 PLC 程序调整压装速度曲线，将快速推进阶段速度从50mm/s 提升至 80mm/s ，保压阶段保持 5mm/s ，将工序耗时缩短至 12s ，使各工序节拍趋于均衡（10-12s）。

抗干扰优化：车间电磁干扰导致视觉传感器信号偶尔丢失，通过在传感器电缆中增加磁环滤波，PLC 程序中加入信号滤波逻辑（连续 3次检测到信号丢失才判定为故障），使信号丢失率从 0.5% 降至 0.01% 。

精度优化：机器人拧紧螺栓时力矩波动较大，通过引入力矩闭环控制，PLC 实时接收 torque 传感器数据并调整机器人输出力矩，将力矩误差从 ±3% 优化至 ±1.5% 。

四、系统应用效果与结论

4.1 应用效果分析

该系统在某汽车发动机缸体装配生产线试运行 3 个月，各项性能指标如下：

装配精度：机器人定位误差均值 0.018mm ，螺栓拧紧力矩误差均值1.2% ，满足设计要求的 ±0.02mm 与 ±2% 。

生产效率：单班产量从传统生产线的 400 件提升至 470 件，生产节拍从 18s 缩短至 15s，提升幅度 18% 。

可靠性：平均无故障运行时间（MTBF）达 1200h ，较预期的 1000h 提升 20% ，故障处理时间从 30min 缩短至 10min 。

4.2 结论

本文设计的基于 PLC 的多机器人协同装配控制系统，通过分布式架构与模块化程序实现了高效协同控制。分阶段调试与针对性优化策略有效解决了节拍失衡、精度偏差及抗干扰等问题，实际应用表明系统性能达到工业级标准。

未来可进一步引入机器视觉在线检测与数字孪生技术，实现装配质量的实时闭环控制与虚拟调试，减少现场调试时间，提升系统智能化水平。该系统为多机器人协同装配生产线的控制提供了可借鉴的工程方案，具有较高的推广价值。

参考文献：

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