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龙图腾网获悉傲拓科技股份有限公司申请的专利一种故障定位与动态重构的冗余PLC控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120722717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511249061.6，技术领域涉及：G05B9/03；该发明授权一种故障定位与动态重构的冗余PLC控制系统及方法是由姚文广;刘丽婷设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障定位与动态重构的冗余PLC控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化控制技术领域，具体为一种故障定位与动态重构的冗余PLC控制系统及方法，所述方法包括：采集主PLC运行状态数据，提取并构建多维特征向量；主PLC与冗余PLC保持数据同步及心跳通信；在主PLC部署轻量级异常检测模型实施实时故障监测，在上位机部署深度神经网络故障诊断模型，通过两级联合判决识别故障类型并进行定位故障位置；在主PLC故障时，冗余PLC基于最新同步上下文无缝接管控制任务；冗余PLC接管后，对故障PLC进行修复与功能测试，修复后将其配置为新的冗余PLC并恢复同步及心跳通信，实现PLC系统的高可靠性与动态重构。

本发明授权一种故障定位与动态重构的冗余PLC控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种故障定位与动态重构的冗余PLC控制方法，其特征在于，包括： 采集主PLC运行状态数据，提取主PLC运行状态数据特征，构建反映主PLC运行状态的多维特征向量； 主PLC和冗余PLC保持数据同步以及心跳通信，主PLC周期性向冗余PLC发送心跳报文，并定期将控制程序更新、变量变化和事件队列增量传输至冗余PLC的镜像存储区； 在主PLC部署轻量级异常检测模型进行故障实时监测，在上位机部署深度神经网络故障诊断模型，通过两级联合判决识别故障类型，并基于故障传播路径分析定位故障位置； 所述轻量级异常检测模型采用基于统计阈值的多变量控制图方法；轻量级异常检测模型对构建的多维特征向量进行实时监测，计算多维特征向量的马氏距离来量化当前运行状态与正常基准的偏离程度； 当计算得到的马氏距离超过卡方分布临界值时，轻量级异常检测模型输出PLC状态异常； 在PLC的上位机部署的深度神经网络故障诊断模型；所述深度神经网络故障诊断模型为采用时间卷积网络TCN模型与深度置信网络DBN模型构建的TCN-DBN混合模型； 所述深度神经网络故障诊断模型的输入层接收主PLC实时上传的时序特征数据矩阵，所述时序特征数据矩阵是将主PLC运行过程中的多维特征向量按时间轴连续采集形成的二维矩阵； TCN模型的TCN层采用因果卷积和空洞卷积相结合的方式处理时序特征数据，TCN模型的输出为所提取的高层时序特征； DBN模型的DBN层接收TCN模型提取的高层时序特征，通过多层受限玻尔兹曼机的堆叠进行无监督特征学习和有监督微调；DBN模型中的第一个受限玻尔兹曼机的可见层接收TCN模型输出特征，通过对比散度算法学习数据的概率分布；在DBN模型中，第一个受限玻尔兹曼机的隐藏层输出作为第二个受限玻尔兹曼机的输入，逐层堆叠形成深度架构； 基于TCN-DBN混合模型构建的深度神经网络故障诊断模型的故障识别过程为：TCN层通过因果空洞卷积提取时序特征，保留故障演化的时间动态信息；DBN层通过逐层特征抽象，学习故障模式的深层表示，输出各故障类型的概率分布； 构建轻量级异常检测模型与深度神经网络故障诊断模型的两级联合判决机制； 两级联合判决机制是在轻量级异常检测模型检测到异常后，定义一个时间窗口进行协同决策； 在时间窗口内，主PLC维护一个动态更新的异常置信度变量，异常置信度的设计采用累积方式，并设定多级异常置信度阈值，当达到不同异常置信度阈值时触发对应的响应措施； 当主PLC故障时，触发动态重构机制，冗余PLC接手IO控制权，基于最新同步的运行上下文继续执行控制任务，同时向上位机发送切换完成信号并记录切换时刻的PLC运行状态； 在冗余PLC接管后，对故障PLC进行运维，在故障PLC完成修复并通过功能测试后，故障修复后的PLC配置为新的冗余PLC，并与当前主PLC建立数据同步以及心跳通信。

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