基于PLC控制的汽車生產線自動化系統設計與實現

中圖分類號：U468.22 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0128-03

Designand Implementationof AutomobileProductionLine Automation System BasedonPLCContro

DongHuijie，Lu Xiaohui，ZhangQian

（School of Inteligent Manufacturing，Zhengzhou Universityof Economicsand Business，Zhengzhou 45ooo，China）

【Abstract】The automation of automotive production lines is constrained by thecontradiction betweenscale and personalization.Withtheriseofnewenergyvehicle models，traditional production linesaredificult toadapttomultiplatformco-lineproduction，and theexisting PLC control systemshavemanydrawbacks.Withtheaidof industrial InternetofThingsandedgecomputing technologies，thisarticleproposesadistributedPLCcontrolarchitectureof \"edgecloud\"collaboration，integrates theOPC UAunifiedcommunication framework，developsaself-learning algorithmfor process parametersbasedonmachinevision，andbuildsavirtualdebuggngsystemdrivenbydigitaltwins.Byrationally selectingequipmentand sensors，designing communicationand human-machine interfaces，andachieving hardware setup，program writingand debugging，as wellassystem operationoptimization，the interconnection and model change eficiencyofproductionlineequipmentcanbeeffctivelyimproved，providinga feasiblesolutionforintelligent automotive manufacturing and facilitating thereduction of manual interventionand costs.

【Key Words】 PLC control；automobile production line；automation system；system design

0 引言

汽車生產線自動化面臨規模化與個性化的矛盾。新能源車型占比上升，傳統單一車型產線難以滿足多平臺共線生產，頻繁換夾具、調參數導致設備利用率低。現有PLC（可編程邏輯控制器）控制系統多為分層架構，底層設備靠硬接線與私有協議通信，產線重組調試周期長，制約柔性化。焊接機器人路徑規劃、涂膠機流量控制等核心工藝依賴人工預設參數，無法隨來料公差、環境溫濕度動態調整。工業物聯網與邊緣計算技術成熟，為PLC系統向分布式智能控制發展提供契機。本文集成OPCUA統一通信框架，開發基于機器視覺的工藝參數自學習算法，構建數字孿生驅動的虛擬調試系統，提升生產線設備互聯與換型效率，為汽車智能制造提供方案。

1汽車生產線自動化系統概述

1.1汽車生產線的工作流程與組成

汽車生產線涵蓋原材料加工至整車下線流程，由沖壓、焊接、涂裝、總裝4大工藝工段構成。沖壓工段用壓力機沖壓鋼板成車身覆蓋件，焊接工段借機器人集群組焊部件保障車身剛性，涂裝工段經電泳等工序實現車身防腐與裝飾，總裝工段負責零部件裝配與調試。各工段由傳送帶、AGV及升降機銜接，形成生產節拍。核心設備為沖壓機，配備視覺檢測等品質控制裝置。物流系統靠立體倉庫等模塊保障零部件供應。自動化系統通過設備協同與數據貫通，實現從離散到連續生產的升級，面臨多設備協議兼容等挑戰。

1.2 PLC控制技術概述

PLC是汽車生產線自動化控制核心，通過邏輯運算與實時控制實現設備協同。它基于模塊化設計，由中央處理器等模塊組成，能與傳感器、執行器通過數字或模擬量信號交互。在汽車生產線中，PLC承擔工藝邏輯控制、設備狀態監控、生產節拍優化3大任務。其具有高可靠性與強擴展性，采用冗余電源與抗干擾電路，可在惡劣環境運行，支持梯形圖編程，便于工程師修改邏輯。現代PLC系統通過工業以太網與上位機互聯，實現生產數據可視化與遠程運維，為汽車制造柔性化轉型奠定基礎。

2基于PLC控制的汽車生產線自動化系統設計

2.1 系統架構設計

傳統汽車生產線控制系統設備異構、數據交互效率低。本文提出“邊緣-云端”協同的分布式PLC控制架構，將控制邏輯下沉至邊緣計算節點，云端負責全局優化與數字孿生映射。系統架構設計如圖1所示，該架構分為4層協同。

1）云端協同層。數字孿生模型同步物理產線狀態，通過仿真預測工藝參數最優解，如在車型切換前預演夾具調整方案，生成最優節拍配置。

2）邊緣控制層。分布式PLC集群負責區域控制，如焊接工段PLC解析視覺數據，動態調整機器人焊槍軌跡；涂裝工段PLC根據溫場數據優化噴槍移動速度。

3）設備執行層。接收優化指令，驅動焊接機器人、涂裝機械臂等設備，形成“感知一決策一執行”閉環。邊緣節點間通過時間敏感網絡（Time-SensitiveNetworking，TSN）保證控制指令微秒級同步，云端通過OPCUA協議實現跨品牌設備數據貫通。

4）現場感知層。部署高精度視覺傳感器檢測焊縫品質，扭矩傳感器監控螺栓擰緊精度，溫度檢測儀實時采集涂裝烘干爐溫場分布。

2.2設備與傳感器選型

設備選型需兼顧工藝適配與系統擴展，構建可靠控制執行體系，滿足工序精度并預留升級接口[3]。傳感器選型要考慮抗干擾、精度與環境耐受性，特殊場景強化防護等級，詳見表1。

主控PLC選型時，總裝線需適配多伺服軸裝配，預留I/O點位。伺服驅動系統在焊接工位響應速度快，確保機械臂定位精準，有過載能力。視覺傳感器分辨率與幀率滿足檢測需求。沖壓車間接近開關防護等級高，能在惡劣環境工作。噴涂區域氣體傳感器可提前預警可燃氣體泄漏，與PLC聯動。特殊工況設備增強環境適應性，設備通信接口統一，確保信號傳輸穩定。通過建立設備選型參數矩陣，平衡技術與成本，構建高效生產執行層。

2.3 通信與人機界面設計

傳統生產線因協議割裂導致信息孤島，新型設計需實現跨層級數據貫通。采用OPCUAoverTSN構建統一通信框架，使PLC、機器人、AGV等異構設備實現語義互操作。通信與人機界面設計如圖2所示，該通信架構主要可分為人機交互層、通信協議層和設備接口層。

1）人機交互層。HMI界面集成三維產線可視化模塊，操作員可觸控查看焊接機器人實時軌跡偏差、涂裝室溫濕度曲線。移動終端支持掃碼調取設備維修手冊，報警系統按IS013849標準分級提示（黃色預警、紅色急停）。關鍵數據通過MQTT協議上傳至云端，支持手機APP遠程監控設備OEE（全局設備效率）。

2）通信協議層。OPCUA服務器集成各設備私有協議，轉換為統一信息模型，解決數據語義異構問題。

3）設備接口層。通過IO-Link連接智能傳感器，Profinet連接PLC與遠程IO站，EtherCAT驅動伺服系統，實現毫秒級同步控制。

3基于PLC控制的生產線自動化實現

3.1 系統硬件實現

PLC硬件實現核心是構建高可靠控制網絡與精準執行體系。主控PLC采用冗余架構，雙機熱備保障故障切換，控制柜設溫監與散熱裝置，適應惡劣環境。輸入輸出模塊按需配置，焊接工段用高速數字量模塊，涂裝工段用隔離型模擬量模塊。傳感器與執行機構采用標準化接口，網絡架構用環形拓撲，確保通信穩定。關鍵設備接地良好，信號線與動力線分層敷設，降低電磁干擾。

3.2控制程序編寫與調試

控制程序開發遵循模塊化、可擴展原則，采用混合編程。焊接工段程序分為運動、參數、品質3大模塊。運動模塊依據視覺數據生成焊點路徑，參數模塊匹配電流電壓，品質模塊依據紅外測溫判斷是否虛焊。調試階段用虛擬調試技術，在數字孿生平臺模擬車型混流場景。在線調試驗證傳感器信號，優化時序同步，驗證異常處理機制。經調試，程序實現多車型參數一鍵切換，縮短工藝調整時間。

3.3生產線自動化的運行與優化

生產線運行通過HMI界面可視化監控，操作員查看設備狀態等指標。數據上傳MES系統追工藝穩定性。優化策略分實時與長期，實時優化通過邊緣計算節點調整參數，長期優化基于大數據分析重構控制邏輯。預防性維護模塊預測設備壽命，系統支持遠程診斷與升級，減少停機時間，提升生產線綜合效率。

4結論

本文針對基于PLC控制的汽車生產線自動化系統，探討設計與實現。剖析PLC控制技術，設計高效穩定的自動化系統，提升生產線效率與產品品質。借助系統架構與策略，實現生產自動化、監控與診斷，降低人工干預與成本。

參考文獻

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[3]胡松，潘丹丹，趙磊.嵌入式控制系統在汽車自動化生產線運用分析[J].科技資訊，2024，22（5）：66-68.

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（編輯林子衿）