本發(fā)明提出了一種緊湊型plc控制器功能模塊，屬于plc控制器。

背景技術(shù)：

1、在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，隨著物聯(lián)網(wǎng)(iot)、大數(shù)據(jù)和人工智能(ai)技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的可編程邏輯控制器(plc)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。早期的plc主要用于執(zhí)行簡(jiǎn)單的邏輯控制任務(wù)，如開關(guān)邏輯、定時(shí)和計(jì)數(shù)，其設(shè)計(jì)傾向于硬件化、模塊化，雖然可靠穩(wěn)定，但在處理復(fù)雜工況分析、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和智能決策方面顯得力不從心。隨著制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型，對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、靈活性、智能性和安全性提出了更高要求，傳統(tǒng)plc的局限性日益凸顯。

2、近年來(lái)，控制系統(tǒng)向更加集成化、智能化方向發(fā)展。緊湊型plc控制器作為新一代自動(dòng)化控制的核心組件，旨在通過(guò)高度集成的功能模塊，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策執(zhí)行的全鏈條智能化管理。然而，要滿足這一需求，需要克服多重技術(shù)障礙，包括如何在有限的空間內(nèi)高效集成多元化的功能模塊，如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高效處理與分析，如何在保障信息安全的前提下進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理，以及如何在動(dòng)態(tài)變化的生產(chǎn)環(huán)境中自動(dòng)調(diào)整控制策略以達(dá)到最優(yōu)的系統(tǒng)性能。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種緊湊型plc控制器功能模塊，用以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題：

2、本發(fā)明提出的一種緊湊型plc控制器功能模塊，所述功能模塊包括：數(shù)采單元、邊緣計(jì)算單元、中央處理單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、機(jī)器學(xué)習(xí)加速器、通信單元、安全加密單元以及自適應(yīng)控制邏輯單元；所述數(shù)采單元的輸出端與所述邊緣計(jì)算單元的輸入端進(jìn)行連接；所述邊緣計(jì)算單元與所述中央處理器以及機(jī)器學(xué)習(xí)加速器之間進(jìn)行雙向連接；所述中央處理單元與所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、通信單元以及自適應(yīng)控制邏輯單元之間進(jìn)行雙向連接；所述安全加密單元與所述數(shù)采單元、邊緣計(jì)算單元、中央處理單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、機(jī)器學(xué)習(xí)加速器、通信單元以及自適應(yīng)控制邏輯單元之間進(jìn)行雙向連接。

3、進(jìn)一步的，所述plc控制器功能模塊采用高密度集成電路并通過(guò)系統(tǒng)級(jí)封裝技術(shù)進(jìn)行封裝。

4、進(jìn)一步的，所述功能模塊的工作方法，包括：

5、數(shù)采單元通過(guò)i/o接口從傳感器接收原始數(shù)據(jù)，對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳送到邊緣計(jì)算單元；

6、邊緣計(jì)算單元對(duì)接收到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并執(zhí)行基本邏輯判斷和實(shí)時(shí)控制，同時(shí)，對(duì)需要進(jìn)一步分析的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，并通過(guò)高效的數(shù)據(jù)通道轉(zhuǎn)發(fā)給機(jī)器學(xué)習(xí)加速器；

7、機(jī)器學(xué)習(xí)加速器利用預(yù)訓(xùn)練的模型對(duì)篩選出的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，并將分析結(jié)果反饋給邊緣計(jì)算單元，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)控制策略進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化；

8、中央處理單元對(duì)來(lái)自邊緣計(jì)算單元的初步?jīng)Q策、機(jī)器學(xué)習(xí)加速器的智能分析結(jié)果以及遠(yuǎn)程指令進(jìn)行綜合，并制定出最終的控制策略，并將策略數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元；

9、安全加密單元對(duì)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程進(jìn)行全程監(jiān)控，并對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限進(jìn)行管理；

10、自適應(yīng)控制邏輯單元根據(jù)中央處理單元的策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整控制邏輯，控制指令通過(guò)邊緣計(jì)算單元或直接由中央處理單元輸出，驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作，進(jìn)行控制；

11、通信單元與遠(yuǎn)程監(jiān)控中心進(jìn)行通信，上傳系統(tǒng)狀態(tài)、報(bào)警信息和性能數(shù)據(jù)，同時(shí)接收遠(yuǎn)程控制指令或參數(shù)更新。

12、進(jìn)一步的，所述邊緣計(jì)算單元的邊緣計(jì)算方法，包括：

13、邊緣計(jì)算單元從數(shù)采單元接收預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，并通過(guò)自適應(yīng)數(shù)據(jù)分層算法，根據(jù)數(shù)據(jù)的重要程度與實(shí)時(shí)性需求，對(duì)數(shù)據(jù)處理的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配；

14、通過(guò)特征提取算法，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中進(jìn)行關(guān)鍵特征提??；

15、構(gòu)建輕量級(jí)規(guī)則引擎，根據(jù)預(yù)設(shè)邏輯執(zhí)行基本控制指令采用事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，當(dāng)檢測(cè)到特定事件時(shí)，立即觸發(fā)相應(yīng)的處理流程；

16、基于在線性能評(píng)估模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控控制指令執(zhí)行效果，自動(dòng)微調(diào)控制參數(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)流量與計(jì)算需求，通過(guò)動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡策略，根據(jù)邊緣計(jì)算單元內(nèi)各處理單元的負(fù)載情況，對(duì)計(jì)算資源分配進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；

17、基于數(shù)據(jù)特性與模型需求，智能選擇數(shù)據(jù)子集推送給機(jī)器學(xué)習(xí)加速器，通過(guò)模型在線融合機(jī)制，將機(jī)器學(xué)習(xí)加速器的分析結(jié)果與邊緣計(jì)算單元的實(shí)時(shí)控制邏輯融合，形成精確的控制策略；

18、并根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)加速器的反饋結(jié)果，調(diào)整本地決策邏輯，對(duì)控制策略進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與自我優(yōu)化；

19、在數(shù)據(jù)處理前后的傳輸階段，與安全加密單元緊密配合，采用動(dòng)態(tài)密鑰管理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。

20、進(jìn)一步的，所述基于在線性能評(píng)估模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控控制指令執(zhí)行效果，自動(dòng)微調(diào)控制參數(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)流量與計(jì)算需求，通過(guò)動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡策略，根據(jù)邊緣計(jì)算單元內(nèi)各處理單元的負(fù)載情況，對(duì)計(jì)算資源分配進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，包括：

21、根據(jù)控制任務(wù)的特性，動(dòng)態(tài)構(gòu)建多維度性能評(píng)估指標(biāo)體系，通過(guò)內(nèi)置智能監(jiān)控系統(tǒng)，基于時(shí)間序列分析和模式識(shí)別，實(shí)時(shí)跟蹤指標(biāo)的變化趨勢(shì)；

22、采用遺傳算法與梯度下降法相結(jié)合的方法，對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行局部細(xì)致搜索和全局最優(yōu)探索，對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行微調(diào)；

23、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)和歷史優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)生成或更新控制策略模板，利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多個(gè)預(yù)測(cè)模型的輸出，通過(guò)集成學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)邊緣計(jì)算單元未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)流量和計(jì)算需求進(jìn)行預(yù)測(cè)；

24、將物理計(jì)算資源虛擬化，形成資源池，為每項(xiàng)任務(wù)或服務(wù)動(dòng)態(tài)分配虛擬資源塊，通過(guò)融合了任務(wù)優(yōu)先級(jí)、資源消耗和任務(wù)間依賴關(guān)系的自適應(yīng)負(fù)載均衡算法，引入資源預(yù)留機(jī)制，并同時(shí)設(shè)計(jì)搶占機(jī)制，對(duì)資源進(jìn)行調(diào)度。

25、進(jìn)一步的，所述中央處理單元的中央處理方法，包括：

26、中央處理單元接收并整合來(lái)自邊緣計(jì)算單元、機(jī)器學(xué)習(xí)加速器、通信單元及自適應(yīng)控制邏輯單元的多源數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別與語(yǔ)義理解，自動(dòng)分類數(shù)據(jù)類型，解析隱藏關(guān)聯(lián)；

27、基于當(dāng)前工況、歷史數(shù)據(jù)及外部環(huán)境因素，構(gòu)建情境感知模型，對(duì)控制策略的生成邏輯進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；基于遺傳算法，生成控制策略；通過(guò)仿真軟件在虛擬環(huán)境中預(yù)先仿真新策略的效果，評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)與收益；

28、根據(jù)策略執(zhí)行需求和系統(tǒng)資源狀況，動(dòng)態(tài)調(diào)度計(jì)算資源和i/o操作，并對(duì)任務(wù)執(zhí)行順序進(jìn)行優(yōu)化；利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)資源需求，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、計(jì)算資源與通信帶寬的分配進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整；

29、與安全加密單元緊密合作，實(shí)施多層次安全策略；通過(guò)通信單元與遠(yuǎn)程監(jiān)控中心建立安全連接，進(jìn)行遠(yuǎn)程配置更新、指令下達(dá)與數(shù)據(jù)同步，基于反饋數(shù)據(jù)與遠(yuǎn)程更新的算法模型，進(jìn)行在線學(xué)習(xí)。

30、進(jìn)一步的，所述基于當(dāng)前工況、歷史數(shù)據(jù)及外部環(huán)境因素，構(gòu)建情境感知模型，對(duì)控制策略的生成邏輯進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；基于遺傳算法，生成控制策略；通過(guò)仿真軟件在虛擬環(huán)境中預(yù)先仿真新策略的效果，評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)與收益，包括：

31、采用時(shí)間序列分析與數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將邊緣計(jì)算單元、機(jī)器學(xué)習(xí)加速器、通信單元及自適應(yīng)控制邏輯單元的數(shù)據(jù)集成至統(tǒng)一平臺(tái)；

32、運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)工況的關(guān)鍵特征進(jìn)行自動(dòng)提?。?/p>

33、構(gòu)建基于模糊邏輯情境感知模型，利用遺傳算法進(jìn)行策略參數(shù)的優(yōu)化，通過(guò)模擬自然選擇和遺傳機(jī)制，不斷迭代產(chǎn)生更優(yōu)控制策略；

34、搭建基于物理的高保真仿真環(huán)境，在虛擬環(huán)境中預(yù)執(zhí)行候選控制策略，利用蒙特卡洛模擬評(píng)估策略的長(zhǎng)期效果；

35、通過(guò)閉環(huán)控制系統(tǒng)，對(duì)控制策略進(jìn)行在線調(diào)整，集成在線學(xué)習(xí)算法，使控制策略能夠從每次執(zhí)行中學(xué)習(xí)，對(duì)調(diào)整邏輯進(jìn)行逐步優(yōu)化。

36、進(jìn)一步的，所述通信單元的通信方法包括：

37、通信單元啟動(dòng)時(shí)，進(jìn)行自我診斷，自我診斷完成后，根據(jù)預(yù)設(shè)或遠(yuǎn)程配置，動(dòng)態(tài)加載適合的通信協(xié)議棧；

38、采用tls/ssl協(xié)議與遠(yuǎn)程監(jiān)控中心建立安全加密通道，并實(shí)施設(shè)備證書與動(dòng)態(tài)令牌相結(jié)合的身份驗(yàn)證機(jī)制，通過(guò)預(yù)先共享的安全密鑰及實(shí)時(shí)生成的一次性密碼進(jìn)行身份驗(yàn)證；

39、在數(shù)據(jù)上傳前，根據(jù)數(shù)據(jù)類型和重要程度，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和優(yōu)先級(jí)排序，并采用huffman編碼以及run-length?encoding對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，并對(duì)每包數(shù)據(jù)附加時(shí)間戳、數(shù)據(jù)源標(biāo)識(shí)及完整性校驗(yàn)碼；

40、基于網(wǎng)絡(luò)狀況監(jiān)測(cè)和歷史通信質(zhì)量分析，動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)路徑發(fā)送數(shù)據(jù)，若出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障則自動(dòng)切換備份鏈路；集成實(shí)時(shí)通信協(xié)議，并當(dāng)多個(gè)通信單元同時(shí)工作時(shí)，采用分布式負(fù)載均衡算法，對(duì)通信任務(wù)進(jìn)行分配；

41、對(duì)于接收到的遠(yuǎn)程控制指令，執(zhí)行前后均發(fā)送確認(rèn)信號(hào)，包括指令接收確認(rèn)及執(zhí)行結(jié)果反饋；

42、持續(xù)監(jiān)控通信鏈路狀態(tài)，基于ai算法識(shí)別通信異常模式，若檢測(cè)到通信異常，立即觸發(fā)預(yù)設(shè)的恢復(fù)流程，并向監(jiān)控中心報(bào)告故障詳情。

43、進(jìn)一步的，所述自適應(yīng)控制邏輯單元的自適應(yīng)邏輯控制方法，包括：

44、通過(guò)中央處理單元獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，運(yùn)用在線辨識(shí)算法，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新內(nèi)置的系統(tǒng)模型；

45、結(jié)合邊緣計(jì)算單元與機(jī)器學(xué)習(xí)加速器的分析結(jié)果，采用時(shí)間序列分析，預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)的行為趨勢(shì)；

46、基于預(yù)測(cè)結(jié)果與系統(tǒng)目標(biāo)，運(yùn)用遺傳算法，尋找最優(yōu)控制策略，通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)則庫(kù)，根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)、歷史控制效果及新接收的遠(yuǎn)程指令，自動(dòng)調(diào)整控制規(guī)則權(quán)重；

47、整合中央處理單元的全局決策、邊緣計(jì)算的快速響應(yīng)決策以及自適應(yīng)控制邏輯的優(yōu)化策略，采用模糊邏輯、專家系統(tǒng)以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行綜合決策；

48、根據(jù)決策結(jié)果，通過(guò)邊緣計(jì)算單元或直接經(jīng)中央處理單元，選擇控制指令的輸出路徑，對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的精準(zhǔn)控制；

49、通過(guò)反饋回路，收集控制執(zhí)行后的實(shí)際效果數(shù)據(jù)，與預(yù)期目標(biāo)對(duì)比評(píng)估，基于對(duì)比評(píng)估結(jié)果，利用機(jī)器學(xué)習(xí)加速器對(duì)控制邏輯進(jìn)行再訓(xùn)練，不斷調(diào)整和優(yōu)化控制算法參數(shù)，形成閉環(huán)的自學(xué)習(xí)機(jī)制；

50、集成異常檢測(cè)算法，實(shí)時(shí)監(jiān)控控制過(guò)程中的異常行為，當(dāng)檢測(cè)到異?；蚬收蠒r(shí)，則對(duì)預(yù)設(shè)的容錯(cuò)策略進(jìn)行激活。

51、本發(fā)明提出的一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述中任一所述的緊湊型plc控制器功能模塊。

52、本發(fā)明有益效果：通過(guò)采用高密度集成電路和系統(tǒng)級(jí)封裝技術(shù)，該plc控制器實(shí)現(xiàn)了多功能模塊的緊密集成，縮小了體積，提高了空間利用率，適合于各種嚴(yán)苛的工業(yè)環(huán)境；邊緣計(jì)算單元的自適應(yīng)數(shù)據(jù)處理和智能決策功能，能夠即時(shí)響應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)需求，減輕了中央處理單元的負(fù)擔(dān)，降低了延遲，提高了控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和反應(yīng)速度；機(jī)器學(xué)習(xí)加速器的集成不僅提升了數(shù)據(jù)分析的深度和廣度，還使得系統(tǒng)具備了預(yù)測(cè)性維護(hù)、生產(chǎn)優(yōu)化等高級(jí)功能，增強(qiáng)了系統(tǒng)的自主決策能力，提升了生產(chǎn)效率和維護(hù)水平；自適應(yīng)控制邏輯單元與中央處理單元的緊密協(xié)作，實(shí)現(xiàn)了控制策略的在線優(yōu)化與自我學(xué)習(xí)，使系統(tǒng)能動(dòng)態(tài)適應(yīng)工況變化和外部環(huán)境，維持最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)，減少了人為干預(yù)，提高了自動(dòng)化水平；安全加密單元的全鏈條數(shù)據(jù)保護(hù)措施和嚴(yán)格的訪問(wèn)控制，確保了數(shù)據(jù)和指令的安全傳輸，有效防止了外部攻擊和內(nèi)部誤操作，提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性；通過(guò)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度、負(fù)載均衡和預(yù)測(cè)性資源分配，系統(tǒng)能夠高效利用計(jì)算、存儲(chǔ)和通信資源，避免資源瓶頸，保證了在高負(fù)荷下的穩(wěn)定運(yùn)行，降低了運(yùn)營(yíng)成本；通信單元支持多種協(xié)議，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)壓縮和傳輸優(yōu)化機(jī)制，確保了數(shù)據(jù)通信的高效、安全和可靠性，即使在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下也能維持良好的通信質(zhì)量；集成的異常檢測(cè)、故障恢復(fù)策略和自學(xué)習(xí)機(jī)制，使得系統(tǒng)能在遇到問(wèn)題時(shí)迅速響應(yīng)并自我修復(fù)，降低了停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，保證了生產(chǎn)連續(xù)性和安全性。