基于模糊控制的机器人生产线 PLC 自保护策略研究

Abstract

为解决机器人生产线运行过程中因负载突变、温度超限及机械冲击导致的设备损伤问题，提出一种融合模糊控制与 PLC 的自保护策略。通过构建包含视觉检测、力觉反馈、温度监测的多源感知模块，实现生产线状态实时采集；设计以负载偏差、温度变化率、振动幅值为输入的模糊控制器，输出动态调整机器人运行速度、扭矩限制及停机阈值。基于 S7-1200 PLC 完成控制程序开发，采用梯形图与结构化文本混合编程实现模糊推理逻辑。实验结果表明，该策略使设备异常停机时间缩短 42%，误触发保护次数降低 37%，关键部件损伤率下降 29%，显著提升生产线可靠性。