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PLC的固件升级方法、装置、计算机设备和存储介质 

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申请/专利权人:深圳市汇辰自动化技术有限公司

摘要:本发明涉及一种PLC的固件升级方法、装置、计算机设备和存储介质,通过获取PLC的配置数据和生产线布局数据,构建初始的PLC生产系统数字孪生模型,使得能够在不干预实际生产系统的情况下进行虚拟模拟。将原始固件的逻辑集成到模型中,运行并获取第一PLC稳定性评估数据以建立性能基准。将升级后的目标固件逻辑整合到模型中,形成第二PLC生产系统数字孪生模型并运行以评估其性能,获取第二PLC稳定性评估数据。通过比较这两次评估数据,可以直观地看到新旧固件的性能表现及新固件可能引入的问题。根据评估结果决定是否执行固件升级。这种方法提供了一种安全、可靠且成本效益高的策略,减少固件升级的风险,确保生产系统的稳定运行。

主权项:1.一种PLC的固件升级方法,其特征在于,包括以下步骤:获取PLC的初始配置数据,将所述初始配置数据中的原始固件的配置信息剔除得到目标配置数据,并基于所述目标配置数据采用数字孪生技术对PLC和所述PLC所管理的所有生产线进行虚拟复制,以构建初始PLC生产系统数字孪生模型,其中,所述初始配置数据中至少包括生产线布局数据;基于所述原始固件的配置信息将原始固件逻辑集成于所述初始PLC生产系统数字孪生模型中,得到第一PLC生产系统数字孪生模型,运行所述第一PLC生产系统数字孪生模型,并对所述第一PLC生产系统数字孪生模型中的PLC和生产线的性能进行评估,得到第一PLC稳定性评估数据;获取所述原始固件升级后的目标固件的配置数据,并基于所述目标固件的配置数据将目标固件逻辑集成于所述初始PLC生产系统数字孪生模型中,得到第二PLC生产系统数字孪生模型,运行所述第二PLC生产系统数字孪生模型,并对所述第二PLC生产系统数字孪生模型中的PLC和生产线的性能进行评估,得到第二PLC稳定性评估数据;以所述第一PLC稳定性评估数据作为所述PLC和所述生产线的稳定性标准,对所述第二PLC稳定性评估数据进行数据分析,评估目标固件引入对所述PLC和所述生产线的稳定性影响,得到最终PLC稳定性评估数值;判断所述最终PLC稳定性评估数值是否处于预设范围,若所述最终PLC稳定性评估数值处于预设范围内,则采用所述目标固件对所述PLC进行固件升级,若所述最终PLC稳定性评估数值未处于预设范围内,则结束流程;其中,运行所述第一PLC生产系统数字孪生模型,并对所述第一PLC生产系统数字孪生模型中的PLC和生产线的性能进行评估,得到第一PLC稳定性评估数据,包括:激活所述第一PLC生产系统数字孪生模型的模拟环境,令所述第一PLC生产系统数字孪生模型中的虚拟传感器模拟输入操作和虚拟执行器模拟输出操作;控制所述第一PLC生产系统数字孪生模型在所述模拟环境中,基于所述原始固件逻辑模拟所述PLC的日常操作,同时收集模拟过程中的所述PLC和所述生产线的运行数据,得到第一PLC运行数据;基于所述第一PLC运行数据的时间序列,将所述第一PLC运行数据转换为第一网格数据,其中,每个时间点作为所述网格中的一个节点,相邻时间点之间的数据相似度决定所述相邻时间点所对应的节点之间的连接强度;计算所述第一网格数据的全局聚类系数,得到第一评估数据,计算所述第一网格数据的平均路径长度,得到第二评估数据,计算所述第一网格数据的网络直径,得到第三评估数据;对所述第一评估数据、第二评估数据和第三评估数据进行整合,得到第一PLC稳定性评估数据;其中,基于所述目标固件的配置数据将所述目标固件逻辑集成于所述初始PLC生产系统数字孪生模型中,得到第二PLC生产系统数字孪生模型,运行所述第二PLC生产系统数字孪生模型,并对所述第二PLC生产系统数字孪生模型中的PLC和生产线的性能进行评估,得到第二PLC稳定性评估数据,包括:在所述初始PLC生产系统数字孪生模型中加载所述目标固件的配置信息,令所述目标固件逻辑集成于所述PLC生产系统数字孪生模型中,得到第二PLC生产系统数字孪生模型;激活所述第二PLC生产系统数字孪生模型的模拟环境,令所述第二PLC生产系统数字孪生模型中的虚拟传感器模拟输入操作和虚拟执行器模拟输出操作;控制所述第二PLC生产系统数字孪生模型在所述模拟环境中,基于所述目标固件逻辑模拟所述PLC的日常操作,同时收集模拟过程中的所述PLC和所述生产线的运行数据,得到第二PLC运行数据;基于所述第二PLC运行数据的时间序列,将所述第二PLC运行数据转换为第二网格数据,其中,每个时间点作为所述网格中的一个节点,相邻时间点之间的数据相似度决定所述相邻时间点所对应的节点之间的连接强度;计算所述第二网格数据的全局聚类系数,得到第四评估数据,计算所述第二网格数据的平均路径长度,得到第五评估数据,计算所述第二网格数据的网络直径,得到第六评估数据;对所述第四评估数据、第五评估数据和第六评估数据进行整合,得到第二PLC稳定性评估数据;其中,对所述第一评估数据、第二评估数据和第三评估数据进行整合,得到第一PLC稳定性评估数据,包括:采用最小-最大规范化公式,对所述第一评估数据、第二评估数据和第三评估数据进行规范化处理;对所述第二评估数据和所述第三评估数据进行分位数映射处理,调整所述第二评估数据和所述第三评估数据的评估方向;对所述第一评估数据、第二评估数据和第三评估数据进行加权聚合,得到第一PLC稳定性评估数据;其中,对所述第四评估数据、第五评估数据和第六评估数据进行整合,得到第二PLC稳定性评估数据,包括:采用最小-最大规范化公式,对所述第四评估数据、第五评估数据和第六评估数据进行规范化处理;对所述第五评估数据和所述第六评估数据进行分位数映射处理,调整所述第五评估数据和所述第六评估数据的评估方向;对所述第四评估数据、第五评估数据和第六评估数据进行加权聚合,得到第二PLC稳定性评估数据;其中,以所述第一PLC稳定性评估数据作为所述PLC和所述生产线的稳定性标准,对所述第二PLC稳定性评估数据进行数据分析,评估所述目标固件引入对所述PLC和所述生产线的稳定性影响,得到最终PLC稳定性评估数值,包括:计算所述第一PLC稳定性评估数据和所述第二PLC稳定性评估数据之间的差值,得到所述最终PLC稳定性评估数值;其中,所述评估方向是指将评估数据表示好或坏的方向,至少包括:评估数据的高值表示好的评估方向。

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