📚 课程目录第2章 PLC基础回顾

2. PLC基础回顾

在AI+PLC项目交付中，AI并不是替代PLC，而是围绕PLC的确定性控制能力，补足感知、预测、优化与决策辅助。因此，做AI落地前必须先把PLC的底层运行逻辑重新梳理清楚：它如何扫描、如何读写I/O、如何执行程序、不同品牌和语言有什么差异，以及AI究竟能接在哪一层。本节从工程交付视角回顾PLC基础，并给出AI介入的典型切入点。

一、PLC工作原理：循环扫描与映像区

PLC最核心的特征是循环扫描执行，而不是像PC那样按事件随机执行。一个完整扫描周期通常包含四个阶段：输入采样、程序执行、输出刷新、系统通信与自诊断。关键点在于：输入采样阶段把物理输入状态读入输入映像区，程序执行阶段只访问映像区，输出刷新阶段再把输出映像区结果一次性送到物理输出模块。这意味着在一个扫描周期内，程序看到的输入是“冻结”的，输出也不会立即变化。

这个机制带来两个工程后果：第一，扫描周期直接影响响应实时性，周期越长，信号捕捉越容易漏掉窄脉冲；第二，AI若通过外部接口读写PLC，必须理解映像区与物理I/O之间的时间差，否则会出现“AI算得对、现场动作慢半拍”的交付问题。

二、扫描周期与实时性：AI必须尊重的硬约束

扫描周期由程序规模、指令类型、通信负载和硬件性能共同决定。小型逻辑控制可能只有1~5ms，复杂运动或大量模拟量处理可能达到20~50ms甚至更长。对于AI应用，必须区分三类任务：

硬实时任务：急停、安全门、伺服使能等，必须由PLC本地逻辑保证，AI不得直接干预。
软实时任务：温度调节、速度给定、配方切换，可由AI输出建议值，经PLC限幅和斜坡处理后执行。
非实时任务：报表、趋势分析、模型训练、排产优化，可在上位机或云端完成。

常见误区：把AI推理结果直接写入PLC输出点，绕过原有互锁与安全逻辑。正确做法是AI只写“设定值/建议值”寄存器，由PLC程序做合法性判断、限幅、延时和互锁后再驱动输出。

三、I/O类型与AI数据接入

PLC的I/O分为数字量输入DI、数字量输出DO、模拟量输入AI、模拟量输出AO，以及温度、称重、编码器等特殊模块。AI项目最常接触的是模拟量输入和通信数据。模拟量涉及量程、分辨率、滤波和工程值换算，若量纲不统一，模型输入会严重失真。

I/O类型	典型信号	AI接入方式	注意事项
DI 数字量输入	按钮、限位、光电开关	状态采集、事件触发	注意去抖与扫描周期漏脉冲
DO 数字量输出	继电器、指示灯、阀	一般不直接由AI驱动	必须保留PLC互锁与安全回路
AI 模拟量输入	4-20mA、0-10V、PT100	模型特征输入、趋势预测	量程、滤波、采样周期要统一
AO 模拟量输出	变频器给定、比例阀	AI优化值经PLC限幅后输出	设置变化率限制，防止冲击
通信数据	Modbus、OPC UA、Profinet	批量采集与指令下发	关注地址映射、字节序、超时

四、常见品牌与编程语言

不同品牌PLC在编程习惯、通信协议和工程工具上差异明显。交付AI项目时，先确认品牌与协议，再决定数据采集方案。

西门子：S7-1200/1500，TIA Portal，支持LAD、FBD、SCL、GRAPH，OPC UA与Profinet生态成熟。
三菱：FX、Q、iQ-R系列，GX Works，梯形图为主，CC-Link与MC协议常用。
欧姆龙：CP、CJ、NJ/NX，Sysmac Studio，支持ST与运动控制。
罗克韦尔：ControlLogix、CompactLogix，Studio 5000，LAD、FBD、ST、SFC。
汇川、台达、信捷：国产主流，性价比高，Modbus与以太网通信普遍。

IEC 61131-3定义的五大语言中，LAD适合电气逻辑，FBD适合信号流，SCL/ST适合算法与数据处理，SFC适合流程状态机，IL已逐步淘汰。AI工程师若要与PLC程序协同，至少应能读懂LAD和SCL，并理解变量表、DB块和地址映射。

// SCL示例：AI建议值限幅后写入AO
IF aiSpeedSet > 1500.0 THEN
    aiSpeedSet := 1500.0;
ELSIF aiSpeedSet < 0.0 THEN
    aiSpeedSet := 0.0;
END_IF;

aoSpeed := aiSpeedSet * 27648.0 / 1500.0; // 归一化到模拟量输出

五、案例场景：AI视觉分拣与PLC协同

某包装线使用PLC控制输送带与气缸分拣，新增AI视觉识别瑕疵品。交付方案是：相机与边缘盒子运行视觉模型，识别结果通过数字量I/O或Modbus写入PLC；PLC在下一个扫描周期读取该信号，结合编码器位置触发气缸动作。这里AI不直接控制气缸，只提供“判断结果”，PLC负责时序与安全。调试时重点检查扫描周期是否小于物料经过检测工位的时间，以及信号保持时间是否足够被PLC采样到。

交付建议：AI与PLC之间至少保留一层“信号保持与握手”逻辑，例如AI输出结果后置位一个“结果有效”位，PLC读取后回一个“已接收”位，避免因扫描周期错位导致漏检或重复动作。

六、复盘：AI介入PLC项目的四个常见坑

把AI当实时控制器：AI推理有延迟和抖动，不能替代PLC的硬实时逻辑。
忽略扫描周期：窄脉冲信号、快速事件可能被漏采，需用中断或高速计数模块。
量纲与地址映射错误：模拟量未换算、字节序不一致，导致模型输入完全错误。
缺少安全边界：AI输出未限幅、未互锁，异常值直接下发可能造成设备损坏。

总结来看，PLC提供确定性的执行底座，AI提供数据驱动的优化能力。理解扫描周期、映像区、I/O类型和品牌语言差异，是设计AI介入方案的前提。只有把AI放在合适的层级，并保留PLC的安全与实时职责，项目才能稳定交付。