本发明专利技术公开了一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，涉及PLC控制领域，本发明专利技术通过结合时间序列分析、机器学习和优化算法，提高过程控制的智能化和精准度；根据实时数据和模型预测自动调整控制策略，以适应复杂和变化的操作条件；并能够实时监测和评估系统的安全风险，确保操作的安全性，通过本发明专利技术的控制系统，能够实现更高级别的自动化和智能化，有效地提高工业过程的效率和安全性，同时降低运维成本。
1、可编程逻辑控制器（plc）是工业自动化领域的核心技术，广泛应用于控制生产线、机械设备和工业过程。plc系统通过输入/输出（i/o）模块接收来自各种传感器和执行器的信号。其中，数字输入（di）模块在plc系统中扮演着重要角色，它负责读取来自传感器的数字信号，如开关状态、安全装置的触发等。di配置可调"通常是指“依赖注入（dependencyinjection, di）配置的可调整性”。在软件开发中，依赖注入是一种设计模式，用于降低程序组件之间的耦合度。通过这种方式，组件的依赖关系不是在组件内部硬编码，而是通过外部方式（例如配置文件）注入。在典型的工业控制环境中，plc根据来自di模块的信号执行特定的逻辑操作，控制机械运动、流程顺序或安全逻辑。例如，当一个“急停”开关被激活时，相应的di信号会触发plc执行紧急停机程序。有效的di配置对于确保系统的正确响应和运行至关重要。
2、尽管plc和di模块在工业控制系统中广泛应用，但在di配置控制方面仍存在一些挑战和不足之处，在某些现有系统中，di配置与plc的其他功能（如数据处理、设备监控）集成度不够高。这可能导致数据处理延迟、信息传递不畅和操作效率低下；在一些旧的或传统的plc系统中，修改di配置可能既费时又复杂，特别是在需要实时调整配置以响应不断变化的工业环境时；许多现有的plc系统在di配置方面缺乏智能化的决策支持，不能根据历史数据和实时反馈自动优化配置。
r/>技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，旨在提高工业自动化的效率性和灵活性，通过引入更先进的数据处理算法、机器学习技术，提出一种基于多参数独立调配的plc产品标准化控制系统。
2、其中，一种基于多参数独立调配的plc产品标准化控制系统，包括前端di配置模块和后端di控制模块，所述后端di控制模块用于通过前端di配置模块的di状态的变化触发相应的控制动作，所述后端di控制模块包括：
3、arima故障预测单元，用于通过arima故障预测模型对di信号进行分析，预测潜在的设备故障或过程异常；
4、线性规划参数优化单元，用于通过线性规划模型，求解优化问题，通过求解结果调整do配置；
5、贝叶斯风险评估单元，用于通过贝叶斯网络对di状态的关键参数进行风险评估；
6、决策树操作决策单元，用于通过决策树，分析di信号，提供操作建议。
7、进一步的，所述arima故障预测单元具体包括：
8、数据采集子单元，用于通过di信号收集时间序列数据；
9、特征提取子单元，用于将时间序列数据中的关键特征进行提取，所述关键特征至少包括平均运行时间、故障间隔；
10、模型训练子单元，用于通过arima时间序列预测模型，对提取的特征进行训练；
11、故障预测子单元，用于训练后的arima时间序列预测模型预测未来的故障发生时间。
12、进一步的，所述arima时间序列预测模型的具体算法为：
13、;
14、其中，所述表示滞后算子，所述表示差分阶数，所述表示自回归项，所述表示滑动平均项的阶数，所述表示时间序列数据的一个观测值，所述表示时间序列，所述表示时间点，所述表示滞后的观测值的时间单位，即滞后了个时间单位的观测值，所述表示第阶自回归项的系数，用于量化过去的观测值对当前值的影响，所述表示将时间序列向后移动个时间单位，所述表示第阶移动平均项的系数，所述表示时间点的预测误差项。
15、进一步的，所述线性规划参数优化单元具体包括：
16、变量定义子单元，用于确定优化目标和约束；
17、模型构建子单元，用于对优化目标和约束建立优化模型；
18、优化问题求解子单元，用于通过线性规划求解优化问题；
19、参数调整子单元，用于根据求解结果调整do配置，所述do配置至少包括阀门、釜体设备位置和温度、压力参数配置。
20、进一步的，所述线性规划的具体算法为：
21、，使；
22、其中，所述表示成本系数，所述表示约束矩阵，所述表示约束值，所述表示决策变量。
23、进一步的，所述贝叶斯风险评估单元具体包括：
24、风险参数识别子单元，用于识别和记录影响安全的关键参数，至少包括故障、急停、高压；
25、风险模型构建子单元，用于通过贝叶斯网络构建风险评估模型；
26、风险计算子单元，用于计算系统的总体风险水平；
27、风险响应子单元，用于当总体风险水平超过阈值，进行安全响应。
28、进一步的，所述贝叶斯网络的具体模型算法为：
29、；
30、其中，所述表示在给定的条件下的条件概率，所述表示控制动作，所述表示di状态。
31、进一步的，所述总体风险水平的具体算法为：
32、；
33、其中，所述表示在给定的条件下的条件概率，所述表示在给定的条件下的影响。
34、进一步的，所述决策树操作决策单元具体包括：
35、数据分析子单元，用于对di信号提取状态数据；
36、决策模型构建子单元，用于构建决策树决策模型；
37、决策子单元，用于通过决策树决策模型的模型输出对do配置进行决策。
38、进一步的，所述决策树模型的具体算法为：
39、；
40、其中，所述表示信息熵，所述表示父节点，所述表示第个子节点的数据集，所述表示第个子节点中的数据点总数，所述表示父节点中的数据点总数，所述表示特征，所述表示使用特征分裂父节点时的信息增益，所述表示子节点的数量。
41、本专利技术的有益效果是：
42、本专利技术通过结合时间序列分析、机器学习和优化算法，提高过程控制的智能化和精准度；根据实时数据和模型预测自动调整控制策略，以适应复杂和变化的操作条件；并能够实时监测和评估系统的安全风险，确保操作的安全性，通过本专利技术的控制系统，能够实现更高级别的自动化和智能化，有效地提高工业过程的效率和安全性，同时降低运维成本。
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【技术保护点】
1.一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，包括前端DI配置模块和后端DI控制模块，所述后端DI控制模块用于通过前端DI配置模块的DI状态的变化触发相应的控制动作，其特征在于，所述后端DI控制模块包括：
2.如权利要求1所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述ARIMA故障预测单元具体包括：
3.如权利要求2所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述ARIMA时间序列预测模型的具体算法为：
4.如权利要求1所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述线性规划参数优化单元具体包括：
5.如权利要求4所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述线性规划的具体算法为：
6.如权利要求1所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述贝叶斯风险评估单元具体包括：
7.如权利要求6所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述贝叶斯网络的具体模型算法为：
8.如权利要求6所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述总体风险水平的具体算法为：
9.如权利要求1所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述决策树操作决策单元具体包括：
10.如权利要求9所述的一种基于多参数独立调配的PLC产品标准化控制系统，其特征在于，所述决策树模型的具体算法为：
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【技术特征摘要】
1.一种基于多参数独立调配的plc产品标准化控制系统，包括前端di配置模块和后端di控制模块，所述后端di控制模块用于通过前端di配置模块的di状态的变化触发相应的控制动作，其特征在于，所述后端di控制模块包括：
2.如权利要求1所述的一种基于多参数独立调配的plc产品标准化控制系统，其特征在于，所述arima故障预测单元具体包括：
3.如权利要求2所述的一种基于多参数独立调配的plc产品标准化控制系统，其特征在于，所述arima时间序列预测模型的具体算法为：
4.如权利要求1所述的一种基于多参数独立调配的plc产品标准化控制系统，其特征在于，所述线性规划参数优化单元具体包括：
5.如权利要求4所述的一种基于多参数独立调配的plc产品标准化...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭玉江，冯春，刘小龙，
申请(专利权)人：成都苔岑智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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