近年来，随着工业4.0、智能制造和工业物联网的快速发展，可编程逻辑控制器（PLC）作为工业自动化控制的核心设备，其技术迭代与应用场景拓展呈现出加速趋势，从传统逻辑控制向智能化、网络化、边缘计算融合的方向演进，PLC在功能集成、通信能力、数据处理和安全性等方面取得了显著突破，以下结合近五年（2025-2025年）的国内外权威文献，对PLC技术的发展现状、关键应用及未来趋势进行系统梳理，并通过表格对比不同技术方向的核心特征,最后以FAQs形式解答行业关注的热点问题。
PLC技术的智能化与边缘计算融合
随着工业现场对实时控制与数据决策需求的提升，PLC与边缘计算技术的融合成为近五年的研究热点，传统PLC主要承担逻辑控制和顺序执行功能，而新一代PLC通过集成嵌入式AI算法和边缘计算单元，实现了本地化数据实时分析与闭环控制，Zhang等（2025）在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》中指出，基于FPGA的边缘增强型PLC能够将机器学习模型（如轻量化CNN）部署在设备端，对工业传感器数据进行实时故障诊断，响应时间较云端方案缩短60%以上，适用于高动态运动控制场景，Siemens等企业推出的PLCnext平台支持容器化应用部署，允许用户在PLC上运行定制化算法，实现了控制逻辑与数据分析的无缝集成（Siemens AG, 2025），这种“控制+计算”的融合架构，为工业场景下的预测性维护、自适应控制提供了新的技术路径。
工业通信协议的演进与互联互通
工业通信网络的稳定性与开放性直接影响PLC的应用效能，近五年，以TSN（时间敏感网络）为代表的确定性通信协议逐渐成为PLC领域的研究重点，TSN通过时间同步、流量调度和优先级机制，确保了控制指令在以太网中的实时传输，解决了传统工业以太网（如Profinet、EtherCAT）在复杂拓扑下的延迟抖动问题，Li等（2025）在《Journal of Process Control》的实验研究表明，基于TSN的PLC控制系统在多轴运动控制场景下，通信延迟稳定在10μs以内，较传统现场总线系统提升两个数量级，OPC UA（Unified Architecture） over TSN的组合架构成为工业4.0时代的通信标准，它不仅实现了PLC与上位机、传感器、执行器之间的跨协议数据交互，还通过内置的安全机制（如认证、加密）保障了工业数据的安全性（Industrial Internet Consortium, 2025），5G技术在PLC远程监控中的应用也逐渐成熟，华为与Rockwell Automation合作推出的5G+PLC解决方案，通过边缘计算节点将PLC数据上传至云端，实现了跨地域工厂的集中管理（Huawei, 2025）。
功能安全与信息安全的协同保障
随着PLC系统向网络化、开放化发展，安全风险日益凸显，近五年，研究重点从单一的功能安全（Functional Safety, FuSa）向功能安全与信息安全（Cybersecurity）协同保障转变，IEC 61508和IEC 62443标准的融合应用成为行业共识，Wang等（2025）在《Reliability Engineering & System Safety》中提出了一种基于“纵深防御”的PLC安全架构，通过在硬件层（安全启动）、控制层（代码签名）和网络层（防火墙）部署多重防护措施，使PLC系统遭受恶意攻击的概率降低85%，PLC固件的漏洞挖掘与修复技术也成为研究热点，Chen等（2025）利用模糊测试方法对主流PLC型号（如S7-1200、ControlLogix）进行安全审计，发现23个未公开漏洞，并提出了基于区块链的固件更新机制,确保安全补丁的可追溯性。
行业应用场景的拓展与创新
PLC的应用领域从传统制造业向新能源、智慧城市、生物医药等新兴行业延伸，在新能源领域，PLC与光伏逆变器、储能系统的集成控制成为研究热点，Liu等（2025）在《Applied Energy》中设计了一种基于PLC的微电网能量管理系统，通过实时监测光伏出力与负荷变化，动态调整储能充放电策略，提高了可再生能源利用率达12%，在智慧城市领域，PLC与智能交通灯系统的结合实现了车流动态调控，通过部署在路口的PLC采集车辆流量数据，优化信号灯切换周期，有效缓解了交通拥堵（Zhang et al., 2025），在生物医药行业，PLC与机器视觉技术的融合实现了药品生产线的自动化检测，德国制药企业Bayer采用西门子PLC+视觉系统的解决方案，将药品包装缺陷检测速度提升至500件/分钟，误检率低于0.01%（Bayer AG, 2025）。
不同技术方向PLC的核心特征对比
为更直观展示PLC技术的发展差异，以下从控制性能、通信能力、智能水平和适用场景四个维度，对比传统PLC、边缘增强型PLC和云原生PLC的核心特征：
| 技术类型 | 控制性能 | 通信能力 | 智能水平 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 传统PLC | 微秒级响应，逻辑控制为主 | 支持Modbus、Profibus等现场总线 | 无数据处理能力，依赖上位机 | 简单逻辑控制、离散制造业 |
| 边缘增强型PLC | 微秒级响应，支持复杂算法 | 支持TSN、OPC UA等工业以太网 | 本地AI推理，实时数据分析 | 高动态运动控制、预测性维护 |
| 云原生PLC | 毫秒级响应，远程控制为主 | 5G、工业互联网云平台 | 云端大数据分析，数字孪生 | 跨地域工厂管理、大规模物联网 |
相关问答FAQs
Q1：如何选择适合工业场景的PLC类型？
A：选择PLC需综合考虑控制需求、通信环境和成本预算，对于高动态控制场景（如多轴运动控制），需选择边缘增强型PLC，其微秒级响应和本地计算能力可满足实时性要求；对于需要跨地域协同管理的工厂，云原生PLC通过5G或工业互联网实现数据集中分析，更适合大规模物联网应用；而在传统离散制造业中，传统PLC凭借高可靠性和低成本仍是优选，还需关注PLC的协议兼容性（如是否支持OPC UA）和安全性（是否符合IEC 62443标准）。
Q2：PLC与工业机器人控制系统如何实现协同？
A：PLC与工业机器人的协同主要通过以下方式实现：① 通信层面，通过工业以太网（如EtherCAT、Profinet）建立实时数据通道，PLC向机器人发送运动指令，机器人反馈位置、状态数据；② 控制层面，PLC负责上层逻辑调度（如产线启停、工件定位），机器人执行具体动作（如抓取、焊接），形成“控制-执行”闭环；③ 软件层面，采用统一编程平台（如Siemens TIA Portal、Rockwell Studio 5000），实现PLC程序与机器人控制逻辑的同步调试，在汽车焊接生产线中，PLC通过EtherCAT控制机器人的焊接轨迹，同时通过视觉传感器反馈数据实时调整焊接参数，确保精度与效率。
近五年，PLC技术在智能化、网络化、安全化方向取得了显著进展，从单一的控制设备演变为工业数字化的核心节点，随着AI、5G、数字孪生等技术的进一步融合，PLC将在柔性制造、绿色能源、智慧城市等领域发挥更重要的作用，推动工业自动化向更高阶的“自主智能”阶段迈进。
