摘    要：文章针对湿法冶炼多单元参数耦合强、动态响应滞后、人工调控精度低等问题，设计了基于 PLC 的多单元协同控制系统。该系统采用现场设备层 -PLC 控制层-监控管理层三级架构，现场设备层负责工艺参数采集与执行机构驱动；PLC 控制层以西门子 S7-1500PLC 为核心，采用模糊 PID 协同控制算法完成多单元参数的闭环调控；监控管理层基于 WinCC 开发可视化监控界面，实现参数实时监测、趋势追溯与远程干预。与传统方法进行对比测试，结果表明该系统对浸出槽 pH 值控制精度达±0.05，沉析单元温度波动≤±0.5℃ , 协同响应时间≤1.2s，金属回收率提升至 98.5%，能耗降低 8.5%，可有效实现湿法冶炼多单元的精准协同调控，显著提升生产稳定性与资源利用率。
       关键词：湿法冶炼；多单元；协同控制；PLC

       湿法冶炼是将矿石、选矿富集的精矿或其他含金属原料，与水溶液、有机相或其他液体介质接触，通过溶解、化学反应、络合等作用使原料中的有用金属转入液相，再经分离、富集、净化等单元操作，最终回收得到金属单质、金属化合物或合金前驱体的冶金方法［1］。PLC （可编程逻辑控制器）是一种以微处理器为核心，用于自动化控制的数字运算控制器 。其核心特征是可以将控制指令随时载入内存进行储存与执行，具备逻辑运算、顺序控制、定时计数、模拟量过程控制及多设备通信交互等功能 。该技术凭借高可靠性、强抗干扰能力、良好扩展性，在工业控制领域得到广泛应用［2］。

       基于此，文章围绕湿法冶炼多单元协同控制需求，设计基于 PLC 的专用控制系统，通过构建控制架构、优化协同控制算法、开发一体化监控平台，旨在解决传统控制模式的局限性，为湿法冶炼工艺的高效稳定运行提供技术方案。

       1   PLC 多单元协同控制系统框架

       结合湿法冶炼多单元串联耦合的工艺特性，设计“ 现场设备层—PLC 控制层—监控管理层”三级协同控制框架，实现全流程数据交互与精准调控，系统框架如图 1 所示。

       现场设备层作为系统与生产过程的交互接口，部署 pH 值、温度、液位、浓度等传感器，实时采集浸出、净化、沉析核心单元的关键工艺参数 。同时驱动搅拌电机、计量泵、温控加热器等执行机构，执行控制指令［3］。 PLC 控制层为系统核心，负责接收现场设备层的采集数据，通过内置协同控制逻辑运算生成调控指令，再下发至执行机构，同时建立与监控管理层的双向数据通道，实现数据上传与指令接收 。监控管理层基于可视化平台，提供工艺参数实时监测、控制参数设置、历史数据追溯及故障报警功能，支持操作人员与系统的交互，形成数据采集—运算控制—指令执行—监测反馈的闭环控制流程 。系统以浸出单元为基准、净化单元为调节枢纽、沉析单元为目标导向构建协同逻辑，当前序单元参数偏离设定值时，PLC 控制层可快速联动后续单元调整，避免参数扰动引发全流程连锁影响，保障冶炼过程稳定运行。

       2   PLC 多单元协同控制系统硬件设计

       系统硬件设计以适配湿法冶炼车间高温、高湿度、强电磁干扰环境为前提，围绕高可靠性 、强抗干扰性与可扩展性原则，构建多单元协同控制的硬件支撑体系［4］。核心硬件包含主 PLC 控制器、分布式 I/O 模块、传感器、执行机构驱动设备、通信设备及监控终端。

       主 PLC 控制器选用西门子S7-1500CPU1511C-1PN，具备 24 点数字量输入、16 点数字量输出、8 点模拟量输入与 4 点模拟量输出，支持 PROFINET 通信，工作温度范围 0~60℃ , 满足多单元数据处理与指令下发需求。各单元现场部署西门子 ET200SPIM155-6PNST 分布式 I/O 模块，通过 PROFINET 与主 PLC 实现高效数据交互。

       传感器配置哈希 OrbisintCPS11DpH 传感器 、西门子 PT100 温度传感器、超声波式液位传感器与激光折射式浓度传感器，覆盖浸出、净化、沉析单元关键参数采集。执行机构驱动采用西门子 G120C 变频驱动器、米顿罗计量泵。通信环节搭配西门子SCALANCEXB005- 1G 工业交换机。监控终端选用研华 IPC-610L 工业计算机，为 WinCC 监控平台提供运行载体。

       通信接口配置 RS485 接口（Modbus-RTU 协议）与现场传感器/执行机构通信，配置以太网接口（TCP/IP协议）连接监控管理层，实现数据双向传输。

       3   PLC 多单元协同控制系统功能设计

       3.1   多单元数据采集

       多单元数据采集与预处理功能是 PLC 协同控制系统实现精准调控的基础，其设计以现场设备层硬件为支撑，通过差异化采样策略与多算法融合的预处理流程，确保浸出、净化、沉析单元关键参数的准确性与有效性，为后续协同控制算法提供可靠数据输入。数据采集环节以现场部署的 pH 值传感器、温度传感器、超声波式液位传感器及激光折射式浓度传感器为硬件核心，结合分布式 I/O 模块的信号转换与传输能力，构建覆盖 12 个关键参数采集点的全流程数据采集网络［5］。数据预处理环节采用“滑动平均滤波+3σ 准则异常检测”的二级处理算法，解决采集数据中的噪声干扰与异常值问题 。滑动平均滤波算法通过对连续 N 个采样值进行均值计算，滤除高频电磁干扰导致的瞬时数据跳变，计算公式如式（1）：

       式中：x 为滤波后的参数有效值；N 为滑动窗口内的采样数据个数；xi 为滑动窗口内第 i 次采集的原始数据。 3σ 准则异常检测算法则基于历史正常运行数据构建参数基准范围，先对不少于 1000 组的正常采样数据计算均值 μ 与标准差 σ , 其中，μ 反映参数正常运行时的中心水平，σ 反映参数正常波动幅度，当某一采样值 x 满足 lx-μ >3σ 时，判定该数据为异常值，此时 PLC 自动切换至对应参数的备用传感器数据，确保数据连续性，同时触发故障信号上传至监控管理层，为设备维护提供依据。整个预处理流程在 PLC 内部实时执行，处理延迟控制在 10ms以内，既保障了数据质量，又不影响系统整体响应速度。

       3.2   基于模糊 PID 的多单元协同控制

      多单元协同控制以 PLC 为主控载体，结合现场设备层传感器采集的实时参数，通过模糊逻辑与 PID 控制的融合，解决传统独立 PID 在多单元强耦合场景下的响应滞后与超调问题，同时构建单元间协同调控机制，保障全流程参数稳定。算法设计首先明确控制对象与输入变量定义，以浸出、净化、沉析单元的关键参数（pH 值、温度、浓度）为核心控制目标，选取参数设定值与经预处理后的实际值差值作为偏差 e，设计公式如式（2）：

      式中：S 为参数设定值；x 为经滑动平均滤波后的参数实际值。

      选取相邻两次采样周期内偏差的变化量与采样周期的比值作为偏差变化率 ec，计算公式如式（3）：

      式中：ek 为第 k 次采样的偏差值；ek-1 为第 k-1 次采样的偏差值；T 为采样周期。

      模糊 PID 控制环节通过模糊控制器实现 PID 参数的动态调整，先将 e 与 ec 划分为｛ 负大（NB）、负小（NS）、零（ZO）、正小（PS）、正大（PB）｝5 个模糊子集，论域均设为［-2，-1，0，1，2］，采用三角形隶属度函数完成精确值到模糊量的转换。再基于湿法冶炼工艺特性与大量实验数据，构建 49 条模糊规则，明确不同 e 与 ec 组合下 PID 参数（比例系数 Kp、积分系数 Ki、微分系数Kd），最后通过重心法将模糊输出量转换为精确的PID参数增量(ΔKp、ΔKi、ΔKd），并代入 PID 控制公式计算最终控制量，如式（4）：

      式中：u（k）为第 k 次采样周期的控制输出量，用于驱动现场执行机构（如酸 / 碱添加泵、变频搅拌电机）；Kp决定系统响应速度；Ki 消除静态误差，Kd 抑制超调。

      多单元协同逻辑以前序基准—中间调节—终端目标为原则设计，当某一单元参数偏离设定值时，PLC 根据单元间耦合关系计算影响系数，向关联单元发送协同调控指令，同步调整对应执行机构参数 。同时实时接收关联单元传感器反馈的参数变化，动态修正控制量，形成闭环协同调控，确保全流程参数始终处于最优范围，该过程通过 PLC 的高速运算能力与通信实现，保障协同响应的实时性。

      3.3   故障诊断与数据追溯

      故障诊断与数据追溯功能以WinCC 监控平台为载体，结合 SQL Server 数据库与 PLC 的实时数据交互能力，构建故障识别-报警触发-数据存储-追溯分析的流程体系，为湿法冶炼多单元协同控制的稳定性与可追溯性提供支撑。

      故障诊断功能采用硬件状态监测+工艺参数阈值判断的双维度诊断逻辑，当硬件设备出现断线、过载等异常时，PLC 立即生成硬件故障代码并上传至监控平台。在工艺参数层面则基于 3σ 准则构建动态阈值模型，先对历史正常运行的工艺参数（如浸出pH 值、沉析温度）进行统计分析，计算均值 μ 与标准差 σ, 再设定动态报警阈值为[μ-3σ,μ+3σ] , 当经预处理后的实时参数  超出该范围且持续时间 t ≥设定阈值（0.5s）时，判定为工艺故障。故障报警触发后，系统自动执行“声光报警 + 故障信息弹窗（含故障类型、发生时间、影响单元、处理建议）+备用设备切换”的联动操作，其中备用设备切换逻辑通过 PLC 的跳转指令实现，确保故障对生产的影响最小化。

      数据追溯以 SQL Server 数据库为存储核心，实时数据采集通过 WinCC 与 PLC 的以太网通信（TCP/IP 协议），按差异化周期存储数据：工艺参数（pH 值、温度、浓度）以 1s 为周期存储，设备运行状态（电流、转速）以 5s 为周期存储，故障记录与操作日志实时存储，存储数据格式采用结构化数据表，包含“采集时间戳、单元编号、参数名称、参数值、数据状态（正常 / 异常）”字段 。数据追溯分析环节支持按“ 时间范围、单元名称（浸出 / 净化 /沉析）、参数类型（连续型 / 离散型）”进行多条件组合查询，并提供数据趋势分析与统计计算功能 。该功能通过精准的故障诊断与完整的数据追溯，不仅保障了 PLC多单元协同控制系统的稳定运行，还为湿法冶炼工艺参数优化与故障根源分析提供了数据支撑，进一步强化了系统对冶炼全流程的管控能力。

      4    系统性能测试

      4.1   实验环境

      实验在某铜湿法冶炼企业生产线开展，测试周期30 天，生产线包含浸出槽、净化槽、沉析槽各 1 台，配套搅拌电机、计量泵等执行机构，硬件配置与系统设计一致 。测试选取参数控制精度、协同响应时间、金属回收率、能耗、故障报警准确率 5 项核心指标，设置两组对照：对照组采用传统单单元独立 PID+人工干预控制系统，实验组为文章设计的 PLC 多单元协同控制系统，通过对比两组运行数据验证系统性能，实验结果如表 1 所示。

      由表 1 中数据可知，实验组浸出单元 pH 值控制精度达±0.05，沉析单元温度波动≤±0.5℃ , 净化后液浓度波动≤±2g/L，相较对照组分别提升 58.3%、58.3%、 60%，表明系统对连续工艺参数的调控能力显著优于传统系统，可有效抑制参数波动 。在协同响应与生产指标方面，实验组协同响应时 间≤1.2s，较对照组缩短79.3%，快速阻断参数扰动的连锁影响；金属回收率提升至 98.5%，能耗降至 1250kW·h，分别优化 3.2%、8.5%，体现系统对冶炼效率与成本的改善作用 。此外，实验组故障报警准确率达 99.2%，较对照组提升 16.7%，保障生产连续性。

      5   结束语

      文章针对湿法冶炼多单元强耦合特性，完成基于PLC 的协同控制系统设计与实现，通过三级控制架构、模糊 PID 协同算法及 WinCC 监控平台的融合，解决传统控制模式下参数调控精度低、单元联动滞后的问题。生产线测试验证了系统在参数控制、协同响应及生产指标优化上的优势，可为湿法冶炼智能化管控提供可行方案。未来可进一步引入工业互联网技术， 实现 PLC 系统与云端平台的深度协同，同时探索结合机器学习的预测性维护算法，以提升系统对工艺波动的前瞻性调控能力，推动湿法冶炼工艺向更高效率 、更低能耗的方向发展 。

参考文献

［1］朱宇诚.浅析 PLC 技术在镍氢电池极片自动焊接机电气控制系统中的运用［J］. 电子元器件与信息技术，2025，9（8）： 28-30.

［2］陈小飞，谢政华，汪昌来.基于 ARM 的 PLC 协同控制系统设计［J］.今日制造与升级，2025（5）：90-92.

［3］张志成，蔡昕钰，殷恺琳，等.分布式探测器平台高精度协同控制系统设计［J］.航天控制，2024，42（6）：62-70.

［4］白山，杨骁，张东阳，等.基于 PLC 控制的多机器人协同系统设计［J］.现代制造技术与装备，2024，60（9）：194-197.

［5］才超.进程可编辑的 NCM 前驱体洗分装置自动控制系统的设计与应用［J］.有色设备，2024，38（2）：52-58.