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2. AI+PLC架构设计：传感器、模型、PLC和上位机分工

共计 30 章节

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AI+PLC架构的行业背景 · 学习目标 · 课程整体框架与预期收益

课程导入AI+PLC

PLC基础回顾

PLC的工作原理 · 扫描周期 · I/O映射

PLC基础回顾

传感器与数据采集

常见工业传感器类型（温度 · 压力 · 视觉

传感器数据采集

机器学习与深度学习基础 · 工业AI典型应用（预测性维护 · 质量检测

上位机（SCADA/HMI）角色

上位机功能 · 数据可视化 · 历史存储

SCADA/HMI上位机

AI+PLC架构总览

分层架构（感知层 · 网络层 · 计算层

AI+PLC架构总览

传感器到PLC的数据链路

传感器选型 · 信号调理 · PLC模拟量模块配置

PLC传感器到

PLC到AI模型的数据传输

PLC数据上送方式（OPC UA · Modbus TCP · MQTT）

AI模型部署位置选择

云端 · 边缘网关 · PLC内嵌（如AI协处理器）的优缺点…

AI模型部署位置选择

AI模型与PLC的交互模式

离线训练/在线推理 · PLC触发AI推理 · AI结果反馈至PLC控制逻辑

PLC程序中的AI调用实现

使用功能块（FB）封装AI接口 · 通过HTTP/REST或MQTT调用… · 处理返回结果并映射到控制指令

上位机与AI模型的集成

上位机展示AI预测结果 · 模型管理界面 · 数据可视化仪表盘

数据治理与存储

工业数据清洗 · 缺失值处理 · 数据标注

数据治理存储

模型训练与验证流程

数据划分 · 特征工程 · 模型选择

模型训练验证流程

实时性与确定性保障

PLC硬实时要求 · AI推理延迟预算 · 缓存与预计算策略

实时性确定性保障

通信协议与中间件

OPC UA · MQTT · Modbus

通信协议间件

边缘计算与AI推理优化

边缘设备选型（如NVIDIA Jet… · 树莓派） · 模型量化

基于振动数据的预测性维护——传感器部… · 数据采集 · 模型训练

案例实战基于振动数据的预…

视觉质检系统——工业相机 · 图像预处理 · 深度学习模型（YOLO/CNN）

案例实战视觉质检系统

工艺参数优化——PLC采集工艺数据 · AI模型推荐最优参数 · PLC自动调整设定值

案例实战PLC

安全与可靠性

工业网络安全（防火墙 · VPN · 访问控制）

安全可靠性

系统调试与测试

集成测试方法 · 模拟数据注入 · 故障注入测试

系统调试测试

常见问题与解决方案

通信延迟抖动 · 数据不同步 · 模型过拟合

常见问题解决方案

项目规划与实施

需求分析 · 架构选型 · 团队分工

项目规划实施

标准化与规范

OPC UA配套规范 · PLCopen · ISA-95

标准化规范

性能优化与扩展

系统瓶颈分析 · 水平扩展（多PLC · 多边缘节点）

性能优化扩展

人机交互与用户体验

上位机界面设计原则 · AI结果的可解释性展示 · 操作员培训与反馈机制

人机交互用户体验

综合实战项目

从零搭建一个完整的AI+PLC系统（… · 涵盖传感器 · PLC

综合实战项目AI+PLC

前沿趋势与展望

数字孪生 · 5G+工业互联网 · PLC内置AI芯片

前沿趋势数字孪生

课程总结与进阶路径

核心知识点回顾 · 常见误区 · 推荐工具与学习资源

课程总结进阶路径