基于PLC的建筑电气自动化系统设计与实施流程优化研究

［摘 要］随着建筑业的快速发展，建筑电气自动化系统在提高建筑操作效率、降低能耗、提升用户舒适度等方面发挥着越来越重要的作用。可编程逻辑控制器（PLC）因其高可靠性和灵活性，在建筑电气自动化系统中被广泛应用。然而，设计与实施过程中存在效率低下、系统集成复杂等问题，常导致项目成本增加、维护困难等负面影响。针对这些问题，文章提出了一种基于PLC 的建筑电气自动化系统优化设计方案，阐述了该系统实施的关键步骤。研究表明，通过优化设计和施工流程，可以显著提高系统的可靠性和效率，降低维护成本。

［关键词］可编程逻辑控制器；建筑电气自动化；系统设计；流程优化

［中图分类号］TU855 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）09–0087–03

1 基于PLC的建筑电气自动化系统实施流程的优化

1.1 精细化项目管理

精细化项目管理是通过实现细致的管理过程，以确保项目高效率和高质量的按期完成。采用项目管理软件作为主要的工具，可以有效支持项目计划的详尽制订、监控实施过程和评估项目成果，从而提高管理的透明度和团队的协作效率。精细化管理主要包括任务分解、资源分配、进度跟踪和性能评估等关键环节。

对于项目进度的监控，采用实时数据跟踪和分析确保项目按计划推进，并能及时调整偏离计划的活动。项目管理软件通常提供仪表板功能，展示关键性能指标（KPIs）和实时进度，帮助管理者做出基于数据的决策。对项目的每个阶段进行质量评估也是精细化管理的重要部分，确保每个交付物达到预定的质量标准，通过引入特定的计算模型和公式，管理者可以更精确地预测项目成本、时间和资源需求及潜在的风险。例如，可以使用以下简化模型来预测项目的总成本（Ctotal）：

式中，Ci为第i个任务的单项成本；Qi为该任务的数量；Ti为该任务所需时间，h；Ri为每小时资源成本。

表1 列出了5 个任务的具体信息及其成本计算，本文数据来源于对类似项目的行业调研和专业咨询公司的报告，并结合了内部历史项目的成本记录和资源使用情况。具体任务成本和时间估算基于市场调研的平均数据和实际项目中的资源消耗标准，由项目管理团队经过多次讨论和评估后确定。

通过应用上述模型，可以计算每个任务的成本并汇总得到总成本。在此基础上，管理者可以进一步进行项目的财务规划和资源调配。

为了确保项目管理的效果，定期的回顾和评估必不可少。项目管理软件通常具备生成报告的功能，这些报告包括成本和时间的具体数据，以及任务完成质量和团队表现的评估。通过这些详尽的报告，项目团队可以识别存在的问题，并在未来的项目中避免类似的错误，持续改进管理流程。

1.2 质量控制体系

质量控制体系通过标准化流程、详细的监测和持续的改进活动，从源头上确保施工质量满足预定标准，这一体系包括多个环节，如质量计划的制订、过程的监控、质量评估及根据反馈进行的必要调整。其中，制订质量控制计划是整个体系的基础，计划中需明确项目的质量标准，包括材料、工艺、成品等方面的具体要求，并且要制订相应的检查列表和标准操作程序（SOP）。例如，某建筑项目可能会设定混凝土的抗压强度标准及相关的测试方法和频率。

在监控过程中，项目团队需要按照计划进行定期检查和测试，确保所有材料和工作过程符合既定标准。例如，在该建筑项目中可以设置一个监控点来监测混凝土浇筑过程，包括其温度、湿度和固化时间，监控的数据可以用表格记录，并应用公式进行必要的计算，以评估是否满足质量要求。混凝土质量监控的数据记录见表2。

表2 中抗压强度的计算公式如下：

抗压强度=最大负荷/横截面面积（2）

根据记录的数据，可以使用式（2）计算出每个监测点混凝土的抗压强度，并与标准抗压强度比较，评估质量是否合格。接下来，对于监测过程中发现的任何不合格项目，质量控制团队需要进行根本原因分析，以确定问题的来源，并制订改进措施。例如，若抗压强度不足，可能需要调查原材料的质量或混凝土的配比和搅拌过程。质量控制体系还应包括对改进措施效果的再验证，确保这些措施能有效解决问题并防止其再次发生。所有质量控制活动的记录应详细保存，这不仅有助于项目团队持续改进，也是应对未来审计和评估的重要凭证。

2 基于PLC的系统设计优化策略

2.1 系统结构优化

在建筑电气自动化领域，通过对系统结构进行优化，设计更加模块化和可扩展的结构成为提高系统可维护性与升级灵活性的关键。模块化设计允许系统按需扩展或修改，而不影响整体系统的稳定性和性能。文章通过详细的数据和计算分析，展示了优化后的系统设计如何实现这些目标：①定义了模块化设计的几个关键参数，即模块接口的通用性（I）、模块独立性（D）及系统扩展性（E）。模块接口的通用性是指模块之间连接的兼容性和灵活性，模块独立性是指模块能够独立于系统其他部分进行更换或升级，系统扩展性则描述了系统添加新模块或功能的容易程度。②采用以下公式来量化系统优化前后的模块化程度：

M=IDE （3）

式中，M为系统的模块化程度。理论上，M的值越高，系统的维护和升级就越简便。

为了进行实际分析，选取了一个典型的建筑电气自动化系统，对其优化前后的参数进行了以下设定：优化前，I 为0.7、D 为0.6、E 为0.5；优化后，I 为0.9、D 为0.85、E 为0.8。根据这些设定值，计算优化前后系统的模块化程度，即M前为0.21，M后为0.612。

计算结果显示，优化后系统的模块化程度从0.21提高到了0.612，表明优化措施显著提高了系统的模块化程度。这种改进主要归因于对模块接口通用性的增强，以及模块独立性和系统可扩展性的提高。增强模块接口的通用性可以减少不同模块间的依赖，使得各模块更容易替换或升级，提高模块的独立性和系统的扩展性则使得系统在未来的升级和扩展中更加灵活，减少了因升级引起的系统整体稳定性问题。

2.2 智能选择与配置工具

在现代工业和技术领域，智能选择与配置工具对于提升设备的性能和减少人为错误起到了关键作用。这类工具通过算法优化设备的选择和配置过程，确保选用最合适的设备并自动配置以适应特定的操作条件。这不仅提高了操作效率，还大幅减少了因配置错误而引发的成本和安全问题。

智能选择与配置工具的效益可以通过比较工具布署前后的错误率和配置时间来具体量化。假设智能工具主要影响两个参数：错误率（E）和平均配置时间（T）。通过对比实施智能工具前后这两个参数的变化，可以直观地看到智能化带来的改进。可以使用以下公式来计算智能选择与配置工具实施前后的效率提升：

式中，E前和E后分别为实施工具前后的错误率，T前和T后分别为配置所需的平均时间。

该典型建筑电气自动化系统E前为5%、E后为1%，T 前为30 min、T 后为10 min。使用这些数据，计算得到智能选择与配置工具的效率提升为93.33%。

计算结果表明，智能选择与配置工具的使用大幅提升了效率，这主要表现在显著降低的错误率和减少的配置时间上，降低错误率不仅减少了可能因错误配置而导致的设备故障或安全事故，还降低了因错误配置而导致的维修和重新配置成本。此外，配置时间的减少使得设备可更快投入使用，提高了整个生产线的运行效率。

这种智能化的优化过程是通过算法和大数据分析实现的。智能工具通过分析历史配置数据和设备性能参数，自动生成最优配置方案。这不仅减少了人为输入的需求，也提升了配置的准确性。例如，在制造行业中，智能配置工具能根据生产需求自动选择和配置机床，确保最佳的加工效率和最低的材料浪费。

2.3 程序设计与优化

在自动化控制系统中，PLC 的程序设计与优化是提高整体系统响应速度和可靠性的关键因素。高效的PLC 程序能够确保控制过程更加精确、响应更快，同时减少系统的停机时间和维护成本。通过优化算法和程序结构，可以显著提升系统的性能和稳定性。

针对PLC 程序的优化，可以从几个关键指标来衡量其效果：程序的执行时间（Texec）、系统的响应时间（Tresp）及故障率（Rfail）。通过对比优化前后这些指标的变化，可以量化程序优化的成效。可采用以下公式来计算PLC 程序优化的效率提升：

式中，Texec，前和Texec，后分别为优化前后的程序执行时间，Tresp，前和Tresp，后分别为优化前后的系统响应时间，Rfail，前和Rfail，后分别为优化前后的故障率。

该典型建筑电气自动化系统优化前的程序执行时间为150 ms、优化后减少到90 ms，系统响应时间从优化前的200 ms 减少到120 ms，故障率从优化前的5%降低到2%，其性能提升为104.44%。

计算结果表明，PLC 程序的改进不仅减少了执行和响应时间，而且显著降低了系统的故障率，大幅提升了系统的性能。这些改进是通过采用更加高效的编程技巧，如优化数据结构、简化逻辑控制流程及使用更高效的算法来实现的。例如，通过使用状态机替代复杂的条件判断，可减少程序的执行路径，从而加快执行速度和提高系统的响应，同时，更精简的代码可减少程序中潜在的错误点，降低系统故障的可能性。

3 结束语

文章通过对现有建筑电气自动化系统的问题进行深入分析，提出了基于PLC 的系统设计与实施流程的优化策略。实际案例表明，这些优化措施能有效提升系统性能和可靠性，降低维护成本。未来，随着技术的进一步发展，建筑电气自动化领域将迎来更多的创新与应用。

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