一种基于工业物联网的PLC远程监测控制方法及系统与流程

本发明涉及plc控制，尤其涉及一种基于工业物联网的plc远程监测控制方法及系统。

背景技术：

1、随着工业自动化水平的提高，工厂和生产线中广泛应用的plc（可编程逻辑控制器）系统成为了实现自动化运行的关键设备，plc系统负责控制和监测工业设备的运行状态和生产过程，确保生产线的稳定性和效率，然而，在长期连续运行的过程中，plc系统会受到各种内外部因素的影响，例如设备故障、传感器异常、通信中断等，这些因素导致设备停机、生产中断以及安全风险，传统的plc监测方法主要依赖于人工观察和手动测试，存在着plc资源控制利用效率不高的问题，无法满足现代工业生产的需求，因此，为了解决传统方法的局限性，需要一种智能化的plc远程监测控制方法。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于工业物联网的plc远程监测控制方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于工业物联网的plc远程监测控制方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取plc设备结构图；对plc设备进行组件多级分解，得到设备组件节点；对设备组件节点进行空间拓扑结构分析，以得到组件拓扑结构数据；对组件拓扑结构数据进行拓扑分布重构，构建组件逻辑拓扑结构图；

4、步骤s2：获取plc设备通信交互数据；基于plc设备通信交互数据生成组件通信逻辑数据；根据组件通信逻辑数据对组件逻辑拓扑结构图进行组件间稳定通信链路学习，以得到组件通信路径；

5、步骤s3：基于对组件通信路径以得到路径延迟跳频数据；对组件逻辑拓扑结构图进行临间组件最短路径分析，生成组件间最短路径数据；基于路径延迟跳频数据及组件间最短路径数据对组件逻辑拓扑结构图进行动态路径优化，构建组件拓扑优化结构图；

6、步骤s4：对plc设备进行实时状态监测，获取plc设备实时状态数据；对plc设备实时状态数据进行状态变化趋势分析，生成设备状态变化趋势数据；

7、步骤s5：基于设备组件节点生成微服务组件包；基于组件拓扑优化结构图对微服务组件包进行分布式流计算架构拟合，构建分布式流计算框架；

8、步骤s6：基于设备状态变化趋势数据利用分布式流计算框架对plc设备进行动态计算资源调度，以得到plc动态计算资源调度数据；基于plc动态计算资源调度数据构建plc动态调度模型，以执行plc动态控制作业。

9、本发明通过获取plc设备结构图和进行组件多级分解，深入了解plc设备的内部组成和层次结构，从而为后续的远程监测和控制提供基础，进行空间拓扑结构分析和拓扑分布重构，建立组件之间的关联关系和拓扑结构，为后续的通信和路径优化提供依据，构建组件逻辑拓扑结构图清晰地展示组件之间的逻辑关系，为系统设计和故障排查提供可视化的参考，获取plc设备通信交互数据了解组件之间的通信模式和通信需求，为后续的通信优化和路径规划提供依据，基于通信交互数据生成组件通信逻辑数据描述组件之间的通信规则和方式，帮助理解系统的通信流程，通过学习组件间稳定通信链路，确定可靠的通信路径，确保信息的准确传递和系统的稳定运行，通过获取路径延迟跳频数据，评估通信路径的延迟情况和跳频频率，为通信性能的优化提供依据，进行临间组件最短路径分析，确定组件之间的最短路径，缩短通信距离和减少通信延迟，提高通信效率，动态路径优化根据实时的路径延迟跳频数据和最短路径数据，调整组件逻辑拓扑结构图，优化通信路径，使系统的通信更加高效和稳定，实时状态监测获取plc设备的实时工作状态，包括温度、压力、电流等参数，帮助实时监控设备的运行情况，通过对实时状态数据进行状态变化趋势分析，发现设备状态的变化规律和趋势，及时预测设备故障或异常情况，采取相应的监测和控制措施，基于设备组件节点生成微服务组件包将plc设备的功能和模块进行抽象和封装，形成独立的微服务组件，提高系统的可维护性和扩展性，通过对微服务组件包进行分布式流计算架构拟合，将组件包与分布式流计算框架相结合，实现高效的数据流处理和分布式计算，提高系统的性能和并发处理能力，基于设备状态变化趋势数据和分布式流计算框架，实现对plc设备的动态计算资源调度，根据设备状态的变化情况，合理分配计算资源，提高系统的运行效率和响应能力，通过构建plc动态调度模型，根据plc动态计算资源调度数据，制定相应的调度策略和控制作业，实现对plc设备的动态控制和优化。

10、优选地，步骤s1包括以下步骤：

11、步骤s11：获取plc设备结构图；

12、步骤s12：对plc设备进行组件多级分解，得到设备组件节点；

13、步骤s13：基于plc设备结构图对设备组件节点进行实体位置标记，以得到组件位置坐标；

14、步骤s14：基于组件位置坐标对设备组件节点进行空间拓扑结构分析，以得到组件拓扑结构数据；

15、步骤s15：对组件拓扑结构数据进行拓扑连接逻辑关联分析，得到组件间拓扑逻辑关系数据；

16、步骤s16：根据组件间拓扑逻辑关系数据对设备组件节点进行拓扑分布重构，构建组件逻辑拓扑结构图。

17、本发明通过获取plc设备结构图，全面了解设备的组成和层次结构，结构图提供了设备各个组件之间的关系和连接方式，为后续分析和控制提供基础，组件多级分解将plc设备分解为更小的组件单元，使得设备结构更清晰、模块化，得到的设备组件节点更方便地进行后续的分析和控制操作，通过实体位置标记，确定每个设备组件在实际物理空间中的位置，得到的组件位置坐标提供了设备组件之间的空间关系，为后续的空间拓扑分析和路径规划提供依据，空间拓扑结构分析通过考虑组件之间的物理位置关系，揭示了组件之间的空间拓扑结构，得到的组件拓扑结构数据为后续的通信优化、路径规划和布局优化提供了基础，拓扑连接逻辑关联分析揭示了组件之间的逻辑关系，包括连接方式、通信需求等，得到的组件间拓扑逻辑关系数据为后续的通信路径优化和控制逻辑设计提供了依据，拓扑分布重构基于组件间的逻辑关系和空间位置，重新组织和布置设备组件节点，构建的组件逻辑拓扑结构图能够直观地展示组件之间的连接关系和布局，为plc远程监测和控制提供可视化的参考。

18、优选地，步骤s2的具体步骤为：

19、步骤s21：获取plc设备通信交互数据；

20、步骤s22：对设备组件节点进行功能抽象分析，以得到组件通信接口类型数据；

21、步骤s23：基于plc设备通信交互数据对组件通信接口类型数据进行组件间通信逻辑分析，生成组件通信逻辑数据；

22、步骤s24：根据组件通信逻辑数据对组件逻辑拓扑结构图进行组件间稳定通信链路学习，以得到组件通信路径。

23、本发明通过获取plc设备的通信交互数据，了解设备之间的通信方式、协议和数据传输需求，通信交互数据提供了设备之间信息传递的基础，为后续的功能抽象和通信逻辑分析提供了数据支持，功能抽象分析将设备组件节点从具体实现转化为功能模块，抽取出组件的功能特性和接口要求，得到的组件通信接口类型数据描述了每个组件的输入输出接口类型，为后续的通信逻辑分析提供了基础，组件间通信逻辑分析基于设备的通信交互数据和组件的通信接口类型数据，分析组件之间的通信逻辑关系，生成的组件通信逻辑数据描述了组件之间的通信需求、通信方式和数据传递关系，为后续的通信路径学习提供了依据，组件间稳定通信链路学习基于组件间的通信逻辑数据，分析和学习组件之间的稳定通信路径，得到的组件通信路径描述了在plc设备中不同组件之间稳定的通信链路，为远程监测和控制操作建立可靠的通信路径。

24、优选地，步骤s24的具体步骤为：

25、对plc设备通信交互数据进行组件通信频次计算，得到组件通信频率；

26、基于组件通信频率对设备组件节点进行频繁通信组件识别，以提取频繁通信组件节点；

27、根据组件通信逻辑数据对频繁通信组件节点进行节点连接分析，当频繁通信组件节点为直接连接，则基于组件逻辑拓扑结构图进行节点通信路径识别，得到组件直连通信路径；

28、当频繁通信组件节点为间接连接，则基于组件逻辑拓扑结构图进行中转组件节点识别，得到中转组件节点；

29、基于中转组件节点对组件逻辑拓扑结构图进行节点通信路径识别，得到组件中转通信路径；

30、基于组件通信频率对组件逻辑拓扑结构图进行低频次路径识别，以提取组件低频次路径；

31、基于组件低频次路径进行对组件逻辑拓扑结构图进行低频路径剔除，并基于组件直连通信路径及组件低频次路径对组件逻辑拓扑结构图进行稳定通信链路识别，以得到组件通信路径。

32、本发明通过对plc设备通信交互数据进行分析，计算出各个组件之间的通信频次，组件通信频率提供了各个组件之间通信的活跃程度，为后续的频繁通信组件识别提供依据，频繁通信组件识别根据组件通信频率，识别出在plc设备中频繁进行通信的组件节点，提取的频繁通信组件节点具有重要性，对于后续的通信路径识别和稳定通信链路构建具有指导作用，节点连接分析根据组件通信逻辑数据，判断频繁通信组件节点之间是否存在直接连接关系，通过基于组件逻辑拓扑结构图进行节点通信路径识别，得到频繁通信组件节点之间的直连通信路径，为远程监测和控制提供直接的通信路径，当频繁通信组件节点之间不存在直接连接时，中转组件节点识别根据组件逻辑拓扑结构图，识别出在频繁通信组件节点之间扮演中转角色的组件节点，中转组件节点的识别有助于后续的组件中转通信路径的构建，基于中转组件节点对组件逻辑拓扑结构图进行节点通信路径识别，得到频繁通信组件节点之间经过中转组件节点的通信路径，组件中转通信路径提供了频繁通信组件之间间接通信的路径信息，为远程监测和控制提供了中转通信路径的参考，低频次路径识别根据组件通信频率，识别出在plc设备中通信频率较低的路径，提取的组件低频次路径用于后续的路径剔除和稳定通信链路识别，减少通信负载和优化通信效率，基于组件低频次路径进行低频路径剔除，去除plc设备中通信频率较低的路径，减少通信负载和优化通信效率，基于组件直连通信路径和组件低频次路径对组件逻辑拓扑结构图进行稳定通信链路识别，确定稳定通信路径，确保远程监测和控制操作的可靠性和稳定性。

33、优选地，步骤s3的具体步骤为：

34、步骤s31：基于plc设备通信交互数据对组件通信路径进行通信延迟跳频计算，以得到路径延迟跳频数据；

35、步骤s32：对组件逻辑拓扑结构图进行临间组件最短路径分析，生成组件间最短路径数据；

36、步骤s33：基于路径延迟跳频数据及组件间最短路径数据进行最优通信路径分析，从而得到组件最优通信路径；

37、步骤s34：通过组件最优通信路径对组件逻辑拓扑结构图进行动态路径优化，构建组件拓扑优化结构图。

38、本发明通过对plc设备通信交互数据进行分析，计算出组件之间的通信延迟和跳频频率，路径延迟跳频数据提供了不同组件之间通信延迟和跳频的信息，为后续的最优通信路径分析提供依据，临间组件最短路径分析根据组件逻辑拓扑结构图，计算出各个组件之间的最短路径，生成的组件间最短路径数据提供了不同组件之间最短路径的信息，为后续的最优通信路径分析提供依据，最优通信路径分析结合了路径延迟跳频数据和组件间最短路径数据，通过综合考虑延迟和跳频的影响，找到组件之间的最优通信路径，组件最优通信路径是经过优化计算的，在保证通信质量的前提下，选择最佳的路径来进行远程监测和控制操作，通过组件最优通信路径对组件逻辑拓扑结构图进行动态路径优化，调整原有拓扑结构图中的路径，使其更加适应最优通信路径，构建的组件拓扑优化结构图反映了经过路径优化后的组件之间的通信关系，为实现plc远程监测和控制提供了优化后的拓扑结构。

39、优选地，步骤s4的具体步骤为：

40、步骤s41：对plc设备进行实时状态监测，获取plc设备实时状态数据；

41、步骤s42：对plc设备实时状态数据进行执行设备动作行为分析，得到执行设备行为状态数据；

42、步骤s43：对plc设备实时状态数据进行性能峰值量化，生成plc性能数据；

43、步骤s44：基于执行设备行为状态数据对plc性能数据进行状态变化趋势分析，生成设备状态变化趋势数据。

44、本发明通过实时状态监测及时获取plc设备的当前状态信息，包括各个组件的状态、连接状态、传感器数据等，获取plc设备实时状态数据为后续的设备行为分析和性能评估提供了基础数据，通过对plc设备实时状态数据进行分析，识别出设备的动作行为模式，例如开关状态、传感器触发情况等，得到的执行设备行为状态数据反映了设备的实际工作状态，为后续的状态变化趋势分析提供了依据，对plc设备实时状态数据进行性能峰值量化评估设备的性能水平，包括响应时间、吞吐量、资源利用率等指标，生成的plc性能数据提供了对设备性能的客观评估，为后续的状态变化趋势分析和性能优化提供依据，通过分析执行设备行为状态数据和plc性能数据，识别出设备状态的变化趋势，例如性能下降、故障预警等，生成的设备状态变化趋势数据提供了对设备运行状态的监测和分析，及时发现潜在问题并采取相应的措施进行远程监测和控制。

45、优选地，步骤s43的具体步骤为：

46、对plc设备实时状态数据进行cpu利用率计算，得到设备cpu利用率；

47、对plc设备实时状态数据进行内存占用分析，生成设备内存占用数据；

48、对plc设备实时状态数据进行i/o响应态势分析，得到设备i/o响应态势数据；

49、基于设备cpu利用率对设备i/o响应态势数据进行响应延迟分析，生成设备响应延迟数据；

50、基于设备内存占用数据进行任务并发峰值计算，生成设备任务并发峰值参数；

51、对设备响应延迟数据及设备任务并发峰值参数进行性能峰值量化，生成plc性能数据。

52、本发明通过计算cpu利用率，评估plc设备的处理器负载情况，了解cpu的工作状况和资源利用情况，得到的设备cpu利用率数据提供了对设备cpu性能的量化指标，为后续的性能评估和优化提供依据，内存占用分析评估plc设备的内存资源使用情况，了解内存的分配和利用情况，生成的设备内存占用数据提供了对设备内存使用情况的量化指标，为后续的性能评估和资源管理提供依据，i/o响应态势分析评估plc设备的输入输出响应情况，了解设备对外部输入输出信号的响应能力，得到的设备i/o响应态势数据反映了设备对输入输出信号的响应速度和稳定性，为后续的响应延迟分析提供依据，响应延迟分析结合了设备cpu利用率和i/o响应态势数据，评估了设备对输入输出信号的响应延迟情况，生成的设备响应延迟数据提供了设备响应速度和延迟的量化指标，为后续的性能评估和优化提供依据，任务并发峰值计算根据设备内存占用数据，评估了设备能够同时处理的任务数量的峰值，生成的设备任务并发峰值参数提供了设备并发处理能力的量化指标，为后续的性能评估和资源管理提供依据，性能峰值量化综合考虑设备响应延迟和任务并发能力，评估了plc设备的性能峰值水平，生成的plc性能数据提供了对设备整体性能的量化指标，为远程监测和控制的性能评估和优化提供依据。

53、优选地，步骤s5的具体步骤为：

54、步骤s51：对设备组件节点进行组件间动态关联分析，从而生成组件状态关联数据；

55、步骤s52：基于组件状态关联数据对设备组件节点进行微服务功能划分，生成微服务组件包；

56、步骤s53：基于组件拓扑优化结构图对微服务组件包进行分布式流计算架构拟合，构建分布式流计算框架。

57、本发明通过组件间动态关联分析，了解设备中各个组件节点之间的相互关系，并识别它们之间的状态依赖关系，生成的组件状态关联数据提供了组件之间状态传递和相互作用的信息，为后续的微服务功能划分和分布式流计算架构提供依据，基于组件状态关联数据进行微服务功能划分将设备的功能划分为独立的微服务组件，提高系统的可维护性和灵活性，生成的微服务组件包包含了相互关联的组件节点，将功能划分为独立的模块，为后续的分布式流计算架构提供了基础，基于组件拓扑优化结构图进行分布式流计算架构拟合将微服务组件包部署到合适的计算节点上，实现分布式计算和流计算，构建的分布式流计算框架能够提高系统的并发性、可扩展性和容错性，提供高效的数据处理和实时响应能力。

58、优选地，步骤s6的具体步骤为：

59、步骤s61：对设备状态变化趋势数据进行异常状态预测，得到设备异常状态预测数据；

60、步骤s62：利用分布式流计算框架对plc设备进行任务流分布式运行处理，以得到任务流运行数据；

61、步骤s63：基于设备异常状态预测数据对任务流运行数据进行动态计算资源调度，以得到plc动态计算资源调度数据；

62、步骤s64：基于plc动态计算资源调度数据对分布式流计算框架进行框架动态扩缩容优化，构建plc动态调度模型，以执行plc动态控制作业。

63、本发明通过对设备状态变化趋势数据进行异常状态预测，提前检测设备出现的异常情况，实现故障预警和预防性维护，得到的设备异常状态预测数据为后续的任务流运行和计算资源调度提供了预测依据，有助于优化plc的远程监测和控制效果，采用分布式流计算框架对plc设备进行任务流分布式运行处理，提高计算效率和数据处理能力，实现实时的数据分析和决策，得到的任务流运行数据包含了设备的实时状态和运行信息，为后续的动态计算资源调度提供了基础，基于设备异常状态预测数据进行动态计算资源调度根据设备的实时状态和异常预测结果，灵活分配计算资源，优化计算任务的执行效率，得到的plc动态计算资源调度数据包含了各个计算节点的负载情况和任务分配情况，为后续的框架动态扩缩容优化提供了依据，基于plc动态计算资源调度数据进行框架动态扩缩容优化根据计算节点的负载情况和任务需求，自动调整计算资源的分配和规模，提高系统的资源利用率和性能，构建的plc动态调度模型能够实现自动化的plc动态控制作业，根据实时的计算资源需求和设备状态变化，动态调整任务流的执行和控制策略。

64、在本说明书中，提供一种基于工业物联网的plc远程监测控制系统，用于执行如上所述的基于工业物联网的plc远程监测控制方法，包括：

65、拓扑结构模块，获取plc设备结构图；对plc设备进行组件多级分解，得到设备组件节点；对设备组件节点进行空间拓扑结构分析，以得到组件拓扑结构数据；对组件拓扑结构数据进行拓扑分布重构，构建组件逻辑拓扑结构图；

66、通信链路识别模块，获取plc设备通信交互数据；基于plc设备通信交互数据生成组件通信逻辑数据；根据组件通信逻辑数据对组件逻辑拓扑结构图进行组件间稳定通信链路学习，以得到组件通信路径；

67、动态路径优化模块，基于对组件通信路径以得到路径延迟跳频数据；对组件逻辑拓扑结构图进行临间组件最短路径分析，生成组件间最短路径数据；基于路径延迟跳频数据及组件间最短路径数据对组件逻辑拓扑结构图进行动态路径优化，构建组件拓扑优化结构图；

68、状态变化趋势模块，对plc设备进行实时状态监测，获取plc设备实时状态数据；对plc设备实时状态数据进行状态变化趋势分析，生成设备状态变化趋势数据；

69、分布式计算模块，基于设备组件节点生成微服务组件包；基于组件拓扑优化结构图对微服务组件包进行分布式流计算架构拟合，构建分布式流计算框架；

70、动态调度模块，基于设备状态变化趋势数据利用分布式流计算框架对plc设备进行动态计算资源调度，以得到plc动态计算资源调度数据；基于plc动态计算资源调度数据构建plc动态调度模型，以执行plc动态控制作业。

71、本发明通过获取plc设备的结构图，了解设备的组成部分和它们之间的连接方式，这有助于建立全面的设备模型，为后续的远程监测和控制提供基础，组件多级分解将设备分解为更小的组件节点，使得对设备进行分析和管理更加灵活和精细化，空间拓扑结构分析揭示组件之间的空间布局和相对位置，有助于理解设备的物理结构和布线，这对于故障排除、优化和调整设备配置非常有用，拓扑分布重构能够构建组件逻辑拓扑结构图，展示组件之间的逻辑关系，这有助于理解设备的功能模块、数据流动和控制逻辑，为远程监测和控制的设计提供基础，获取plc设备的通信交互数据了解组件之间的通信方式、通信协议和数据交换方式，这是远程监测和控制的基础，有助于建立通信框架和规划数据传输，基于通信交互数据生成组件通信逻辑数据明确组件之间的通信关系和数据交换要求，这有助于建立组件间的通信模型，为后续的稳定通信链路学习提供依据，组件间稳定通信链路学习能够确定组件之间的稳定通信路径，保证通信的可靠性和稳定性，这对于远程监测和控制的实时性和可靠性至关重要，路径延迟跳频数据用于评估组件之间的通信性能，帮助选择最佳的通信路径和优化通信延迟，这有助于提高远程监测和控制的效率和响应时间，组件间最短路径数据的生成确定组件之间的最短路径，为远程监测和控制提供最佳的数据传输路径，这有助于减少数据传输的延迟和能耗，提高系统的性能，动态路径优化和组件拓扑优化结构图的构建根据路径延迟跳频数据和组件间最短路径数据，优化组件之间的通信路径和拓扑结构，这有助于提高通信的效率、稳定性和可扩展性，对plc设备进行实时状态监测获取设备当前的工作状态和性能参数，这有助于实时监控设备的运行情况，及时发现异常和故障，设备状态变化趋势数据的生成分析设备状态的变化趋势，预测设备的工作状态和未来出现的问题，这有助于提前采取措施，防止设备故障和减少停机时间，基于设备组件节点生成微服务组件包将设备的功能划分为独立的微服务组件，提供灵活的模块化设计，这有助于实现功能的独立开发、部署和维护，提高系统的可扩展性和可维护性，基于组件拓扑优化结构图对微服务组件包进行分布式流计算架构拟合根据组件之间的通信和数据流动特点，设计适合分布式流计算的架构，这有助于实现高效的数据处理和实时响应，提升系统的性能和可靠性，基于设备状态变化趋势数据利用分布式流计算框架对plc设备进行动态计算资源调度根据设备的实时状态和需求，动态地分配计算资源，确保系统的稳定性和高效性，基于plc动态计算资源调度数据构建plc动态调度模型建立对plc设备的动态控制模型，根据实时数据和控制策略进行作业调度和执行，这有助于实现远程监测和控制，优化系统的运行效率和性能。