摘要：PLC智能控制系统在复杂工业场景中面临多目标并行驱动的控制需求,传统控制方法难以实现系统级性能最优。本研究以控制目标多样性与系统结构模块化为基础,构建动态目标协调机制,设计适用于工业约束环境的优化调度算法,并提出信息流与控制流深度融合的协同模型。研究结果表明,该策略可提升系统在复杂任务下的调度效率、响应速度与控制精度,具备较强的工程实用性。

　　关键词：PLC控制系统；多目标优化；协同机制；智能调度

　　0引言

　　在生产实践中,在以工业自动化为代表的领域中采用PLC智能控制系统作为控制系统的背景下,生产任务日益复杂,控制目标也不断出现多样化的发展形势,传统的基于单目标的控制系统已经不能满足系统各项性能的总体协同优化等需求。实施多目标协同优化策略以及构建多目标协调、实时、鲁棒性控制,有助于实现系统智能化程度的提升。本文基于多目标控制特征提出一系统优化方法,旨在为工程实践提供一定的理论依据和工程支持。

　　1 PLC智能控制系统多目标协同的特征

　　1.1控制目标多样性

　　从传统简单的逻辑控制到集成感知、判断、执行控制各功能的PLC智能控制系统,随着控制对象边界持续扩大,控制任务目标呈现出多维发展特征,要求控制系统同时应对各工艺流程间的协同任务目标、设备实时工况变化任务目标、能源和资源协调管控任务目标以及产能和质量联动提升任务目标。

　　在制造现场,单一产线控制被跨工段、跨设备联合控制取代的情况下,PLC系统既要保证局部环节的稳定性,又要对整体生产节奏进行均衡调度。于离散制造系统而言,多个设备在同一时段执行不同任务时,需考虑加工效率、能耗成本与设备负载间平衡的问题[1]。若控制系统仅着眼于产出最大化这一目标,就易致使某些设备出现过载运行的状况,进而对设备寿命及系统稳定性造成影响。因此,控制策略必须将效率、稳定性、资源利用率与维护周期等多重目标一并考虑,以保证控制逻辑在多指标约束下达成全局最优。

　　在能源系统控制场景下,多能源之间转化效率与供需动态情况、冷热电联供系统中电负荷、热负荷和燃料消耗之间的耦合关系会导致控制目标呈现非线性与时间耦合特征,PLC需综合调控且响应负载需求变化[2],同时,控制策略要实时调整多目标优先级并对冲突目标进行权重平衡。因此,PLC应具备复杂环境下感知与判断能力,推动控制逻辑从固定参数向自适应参数转型。

　　1.2系统结构模块化

　　PLC智能控制系统适应复杂多变工业现场需求的重要技术路径在于模块化,已演化为由多个功能模块组成的分布式系统架构的现代系统结构（其现代系统结构已由封闭式的集中控制单元演化为由多个功能模块组成的分布式系统架构）,借助标准化通信协议实现各模块逻辑互联与信息共享,且模块结构划分合理性对系统扩展性、维护性与协同控制能力有着直接影响。

　　在实际工程当中,控制任务被划分成多个在逻辑上独立、功能上协同的功能模块,如数据采集模块、执行控制模块、人机交互模块以及远程通信模块,且模块化设计既降低了系统集成难度,又提高了控制流程的清晰度与任务划分的精确性,让系统更易于迭代升级以及故障定位。而在多目标控制背景下,不同模块通常承担着不同优化子目标,比如设备模块着重于动作响应速度,能源模块聚焦于资源消耗平衡,数据模块强化过程可视化与状态预警。目标分工结构为局部优化和全局协同提供了组织基础。

　　模块化结构还增强了系统在多目标约束下的柔性调度能力。当控制对象的负载变化频繁或任务切换速度较快时,系统可借助动态加载或重构模块逻辑适应新的目标配置。柔性制造系统中,不同产品在同一生产单元中快速切换,系统无需整体修改控制程序,仅对特定模块参数进行重载或映射,便可实现新的多目标执行路径。控制器借助模块间的协商接口完成对任务优先级的调整,维持多目标间的平衡关系。优化算法可按功能划分嵌入各控制模块,在本地执行子目标调控任务,由系统调度中心协调全局目标一致性[3]。这种“本地执行—全局协调”的控制模式降低了系统计算负担,也提高了控制的实时性与可控性,使得同一PLC平台在不同控制场景中保持较高的适用性和部署效率。

　　2 PLC智能控制系统多目标协同优化策略

　　2.1目标协调机制构建

　　多目标控制任务本质在于于多个相互关联甚至制约的性能指标间建立动态平衡关系。PLC系统实际运行时需同时应对产量、质量、设备状态、作业节拍、安全性等多维度目标要求,各目标间既相互依赖又可能因资源冲突或执行时序差异形成制约关系。目标协调机制构建要以任务驱动为导向并基于具体工艺流程及控制对象约束条件开展目标建模与结构化拆解,控制目标需按空间维度与时间维度分层归类以明确短期响应类目标与长期维稳类目标间的相互关系,并据此设计主从式或平行式协调逻辑架构。

　　目标协调机制动态响应的关键基础在于引入状态感知能力,需在PLC系统集成状态识别模型,以对温度、压力和任务完成率等关键变量进行采集与趋势分析,从而在微秒级时间粒度内感知系统运行变化[4]。协调机制还需基于这些状态变量构建触发规则与控制边界,动态调整优化算法目标函数结构,一旦感知系统突发阻滞或流量异常,系统便即刻重新评估最优路径与目标排序,以减缓风险传播速度。

　　当批量式生产流水线内单台设备间任务周期存在不一致时,其节拍优先度为优化目标,在工艺性轴上,需针对节拍差造成的瓶颈工位实行动态平衡调节。在该类流程运行环境下,可以设定相应的优先度权重参数,根据工艺节点作业任务的优先等级情况进行动态调整,采用目标灵敏度表的方法反映目标变量的干扰度,以达到有效优先协调控制。如一段时间内某分流水线下存在在制品堆积现象,此时可以通过协调控制来实时调低该流水线前面工序的原料投放速率、调整资源优先使用后期环节,以防止作业任务分布不均造成系统震荡。为避免优先协调控制过程中为追求最优频繁波动控制造成系统振荡不稳定,在各目标上可设置一定的约束范围内的优先度变量,定义优先度范围内约束的容忍度等级,以提升目标性层次协调能力。例如进行优化能耗的过程当中,可以在不损失主要产能的基础上,在一定误差范围内容许对能耗水平进行调整,以避免在进行优化能耗调整过程中频繁开停机电系统造成耗材的大量损失。引入模糊控制方法并针对多个目标的优先级队列模型进行构建,便可得到能够实施灵活调节的目标优先控制模型,使PLC控制系统能够在复杂的工作环境下“弹性响应”。

　　2.2优化调度算法

　　系统在复杂工况下的应对能力由调度算法性能直接决定。PLC控制环境中的调度问题有着任务类型多样、时间约束严格和资源冲突频繁等特征,需采用搜索效率高、参数鲁棒性强且可实时收敛的算法模型。常用的改进型遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等优化算法在标准形式下难以满足工业级PLC控制的实时性要求,面向PLC系统的优化调度需对算法结构进行工程化改造。

　　以改进粒子群算法为例,其收敛速度控制、局部最优陷阱规避与多目标融合路径设计是核心改进方向。实际应用中,PLC系统中的任务调度目标通常涵盖生产效率最大化、能源消耗最小化以及设备负载均衡等,把这些目标函数嵌入算法模型时要设计多目标适应度函数并采用Pareto前沿策略保持解空间多样性。针对调度任务的复杂性,优化算法除了要有多目标融合能力外,还要考虑任务动态变化与资源状态更新频率的问题。在实际工业场景中任务属性常非静态设定,像设备突发故障、订单插单或原材料短缺等都会致使调度路径需临时调整,因此,调度算法应具备实时再优化能力,能在部分调度任务执行过程中依据最新系统状态重新规划后续任务链。因此,可引入滑动窗口优化策略,结合当前任务执行窗口与预测任务数据同步更新以确保调度路径具备连续性与自适应性。调度算法的性能还受控制器的硬件算力与指令执行周期限制,为在控制系统内高效运行,部分算法模块需采用嵌入式轻量化设计,通过将全局优化算法与局部快速搜索策略结合,实现“主—辅”级调度结构。比如主调度中心执行基于多目标优化的全局路径规划,各PLC子单元采用简化的局部优先调度逻辑实现任务的快速匹配与分配。该模式既能顾及系统整体效率又能在突发事件下保持一定调度鲁棒性,就像在汽车焊装车间生产过程中,通过多层次调度算法分级处理不同生产节拍能有效缩短整线停机时间、提高资源利用率。

　　2.3信息流与控制流协同

　　在PLC智能控制系统中,信息流与控制流之间的耦合关系是多目标优化执行效率以及控制质量的直接影响因素。信息流负责数据获取、状态反馈、任务指令的发送等工作,控制流表现为执行动作链的响应反应链路和调节点,信息流与控制流逻辑关系不同极易导致控制动作的延缓、任务误判或状态游移现象。在多目标控制场景下,对信息流的结构提出了快速获取、分布式融合和低延迟上传的要求,各个控制子任务需配置边缘端采集节点,对重要工艺指标与设备状态进行毫秒级获取并就地存储,在此基础上,通过工业以太网或总线系统实现数据的快速上传。信息和控制间的协同关系建议采用以事件驱动为基础的驱动模型,系统各节点部署触发阈值,在节点数据变化达到一定的程度后触发控制逻辑的变化,以防止信息冗余和由于传统循环扫描模式所导致的响应滞后。事件驱动用于实现跨目标间的行为逻辑打通,出现能流的变化引起调速行为,产线堵塞会引起工作任务调度重排的现象。协同的关系以将数据流和控制链在多目标状态下形成低延时、高同步反馈回路为目标,进而对整个系统的流和控制链提出将信息响应链路尽量缩短的目标。通过增设信息层中间件作为数据融合和指令调度的中间媒介层,将中间层部署在PLC系统的上位机或者边缘计算网关层面,并且负责信息统一解析、数据格式转换、数据协议融合工作,以完成对于控制流的指令标准化调度。例如生产控制中的某个环节,该生产环节在不同厂区或控制装置之间可能采用不同的传感器,中间件通过协议转换和时间戳校正来完成多源数据的同步采集和融合,为生产控制提供标准化的统一控制输入,并具有异常信息驱动的协同响应能力,即在各关键的控制装置上布置异常检测模型,当检测出异常的趋势或者行为变化即引发相应的控制流的异常预警修正逻辑。例如电机控制中电机负载电流出现较大程度波动,超出预先设置的正常波动范围,则中间件能够及时暂停相关的执行,并将异常数据反馈到调度系统进行任务的重新执行和能耗的优化控制。该机制能够极大提高控制系统对边缘工况的实时感知能力和调度的灵活度。

　　3结语

　　在多目标协同优化这一背景下所呈现的PLC智能控制系统有着高度的系统集成性以及调度灵活性,其通过构建目标协调机制、设计优化调度算法且实现信息流与控制流协同的方式对系统的响应速度、运行效率以及控制精度予以提升,相关策略具备良好的工程适应性与可推广性,对于推动工业自动化系统的智能化升级有着重要的实践意义。

　参考文献

　　[1]程立英,江龙涛,孟德川,等.基于PLC的高频高压电源控制系统[J].沈阳师范大学学报(自然科学版),2025,43(1):47-52.

　　[2]刘环宇,唐嘉城,邹顺,等.基于多目标优化的策略型自适应农机路径跟踪控制方法[J].农业机械学报,2025,56(3):198-207.

　　[3]王玉.附件装配站PLC控制系统设计与调试[J].工业控制计算机,2025,38(3):162-164.

　　[4]李俊敏,丁振桓.基于PLC的智能自动化产线系统设计[J].工业控制计算机,2025,38(3):165-166+168.