的中文翻译为： “如何使用 Python 和 PLC 数据自动化工业流程

  • February 5, 2025
  • tum

在现代工业自动化中，PLC（可编程逻辑控制器）系统被广泛用于控制和监测制造流程。然而，将 PLC 数据与基于 Python 的自动化集成，可以提高效率、实现预测性维护，并优化工作流程。

本指南讲解如何使用 Python 自动化工业流程，通过读取、分析和处理 PLC 数据来实现自动化控制。

工作流程概述

以下工作流程描述了自动化过程：

flowchart TD;
    A[连接到 PLC] -->|Modbus/OPC UA| B[读取 PLC 数据];
    B --> C[分析数据];
    C -->|触发警报| D[发送通知];
    C -->|调整设置| E[写入 PLC];
    C -->|记录数据| F[存入数据库];
    F --> G[数据可视化];
    G --> H[生成报告];
    D --> I[远程监控];
    E --> I;
    H --> I;

步骤 1：将 Python 连接到 PLC 系统

选项 1：使用 Modbus 进行 PLC 通信

许多 PLC 支持 Modbus（TCP/RTU） 进行数据交换。Python 的 pymodbus 库可用于读取和写入 PLC 数据。

from pymodbus.client.sync import ModbusTcpClient

# 连接到 PLC
client = ModbusTcpClient('192.168.1.10', port=502)
client.connect()

# 读取寄存器 100 的数据
response = client.read_holding_registers(100, count=1, unit=1)
print("PLC 读取值:", response.registers[0])

client.close()

选项 2：使用 OPC UA 进行高级 PLC 集成

对于更高级的工业自动化，OPC UA 是一个首选标准。Python 的 opcua 库可用于从 PLC 获取实时数据。

from opcua import Client

client = Client("opc.tcp://192.168.1.20:4840")
client.connect()

# 从 PLC 读取传感器值
node = client.get_node("ns=2;s=TemperatureSensor")
value = node.get_value()
print("温度:", value)

client.disconnect()

步骤 2：基于 PLC 数据自动响应

一旦收集到数据，Python 可以进行分析并触发自动化操作，例如设备调整、警报或流程优化。

示例：高温警报

threshold_temp = 80  # 设定温度阈值

if value > threshold_temp:
    print(f"⚠️ 警报：检测到高温 ({value}°C)")
    # 发送邮件通知或启动冷却系统

示例：自动调整 PLC 设置

Python 还可以向 PLC 写入数据，以实现自动化控制。

new_setpoint = 50  # 调整一个工艺参数
client.write_register(200, new_setpoint, unit=1)  # 写入寄存器 200

步骤 3：可视化和记录数据以进行更好的监控

1. 使用 Matplotlib 进行实时数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import time

temperatures = []
timestamps = []

for _ in range(10):  # 采集 10 组数据
    value = node.get_value()
    temperatures.append(value)
    timestamps.append(time.strftime('%H:%M:%S'))
    time.sleep(2)  # 每 2 秒采样一次

plt.plot(timestamps, temperatures, marker='o')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度 (°C)')
plt.title('PLC 实时温度数据')
plt.show()

2. 将 PLC 数据存入数据库以备分析

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='plc_data')
cursor = conn.cursor()

# 插入新的温度数据
sql = "INSERT INTO sensor_logs (timestamp, temperature) VALUES (NOW(), %s)"
cursor.execute(sql, (value,))
conn.commit()
conn.close()

步骤 4：自动化定时任务以处理 PLC 数据

要实现 数据采集、警报触发或系统调整 的自动化，可以使用 schedule 库。

import schedule

def check_temperature():
    value = node.get_value()
    print("检查温度:", value)
    if value > threshold_temp:
        print("⚠️ 检测到高温！")

schedule.every(10).seconds.do(check_temperature)  # 每 10 秒运行一次

while True:
    schedule.run_pending()

步骤 5：Python 与工业机器人 & 物联网的集成

1. 基于 PLC 输入控制机器人手臂

如果 PLC 检测到不合格产品，Python 可触发机器人手臂移除它，使用 pySerial 库实现。

import serial

robot = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
robot.write(b'MOVE_ARM_DISCARD\n')  # 发送命令给机器人手臂

2. 将 PLC 数据发送到云端进行远程监控

为了实现 远程监控，可以将 PLC 数据发送到物联网平台，如 AWS、Google Cloud 或 Azure IoT。

import paho.mqtt.client as mqtt

client = mqtt.Client()
client.connect("mqtt.broker.com", 1883, 60)
client.publish("plc/temperature", value)

总结

通过将 Python 与 PLC 数据集成，工业流程可以实现 自动化、监控和优化，提高生产效率。

本指南涵盖了：
✅ 使用 Modbus 和 OPC UA 连接 Python 到 PLC
✅ 自动触发警报和设备调整
✅ 实时可视化 PLC 数据
✅ 将数据存入数据库以进行历史分析
✅ Python 与机器人和物联网集成

🚀 立即开始使用 Python 和 PLC 自动化您的工业工作流程吧！

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