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wzjs 2025/8/25 1:10:24

华为网站开发,百度认证怎么认证,上海最近出啥事了,人才招聘网官网LLM-based and retrieval-augmented control code generation 原文代码标题翻译：基于语言模型与检索增强的控制代码生成 1. 内容介绍 1.1. 背景工业自动化中的控制代码： 控制代码：在工业自动化中，控制代码用于管理如发电厂…

LLM-based and retrieval-augmented control code generation

原文代码

标题翻译：基于语言模型与检索增强的控制代码生成

1. 内容介绍

1.1. 背景

工业自动化中的控制代码：
- 控制代码：在工业自动化中，控制代码用于管理如发电厂、化工过程或钢铁生产等复杂系统。这些系统依赖传感器采集数据（如温度、压力、流量），通过可编程逻辑控制器（PLC）周期性执行控制逻辑（例如每250毫秒一次），并向执行器（如泵、电机、阀门）发送控制信号。
- 编程语言：控制逻辑通常使用IEC 61131-3标准中的Structured Text（ST）语言编写。ST类似于Pascal和C，支持条件语句、循环、面向对象编程等特性。
- 功能块（Function Blocks）库：控制工程师常使用功能块库（如OSCAT库），这些库包含数百个预定义的功能块，用于数学运算、逻辑处理、信号处理等。功能块提高了代码复用性，但其具体实现通常是专有的，工程师只能通过参考文档了解其接口和功能。

一个用于数学函数计算的简单功能块规范示例

简单功能块规范示例

1.2. 现有挑战

手动编程耗时：控制工程师需要根据过程工程师提供的控制叙述（Control Narratives，自然语言描述的控制策略）手动编写代码，涉及从叙述中提取需求、选择合适功能块并实现逻辑。这个过程效率低下。
LLM的局限性：虽然大型语言模型（如GPT-4）能够生成通用ST代码，但它们对专有功能块库缺乏了解，无法直接生成整合这些功能块的代码。

1.3. 目标

作者提出了一种自动化方法，利用LLM和RAG技术，从控制叙述生成整合专有功能块的IEC 61131-3 ST代码，以提高编程效率。

2. 检索增强控制代码生成方法

2.1. 概览

2.1.1. 方法概述

整体流程图

输入：功能块规格说明（Function Block Specifications，通常为PDF或HTML文档）和控制叙述（自然语言描述的需求）
输出：符合IEC 61131-3 ST标准的控制代码，可导入PLC开发环境（如CODESYS、OpenPLC）
核心思想：利用RAG技术，将功能块规格说明嵌入向量存储库中，通过相似性搜索增强LLM的生成提示，从而生成整合功能块的代码

2.1.2. 详细步骤拆分

2.1.2.1. 向量库构建

步骤a：文档加载（Document Loader）：
从功能块规范库（PDF、HTML）中提取内容，使用LangChain等框架支持的加载器（如PyPDF、PDFPlumber）处理不同格式的文件；大多数功能块库分为多个模块，每个模块有单独的文档，在这种情况下，文档加载程序会遍历每一个文件
步骤b：文档分块（Document Chunker）：
将文档分割成小块，每块包含单个功能块的完整描述（包括输入输出参数、功能说明），同时保证内容适合LLM的上下文窗口（有语义完整性）
步骤c：文本嵌入与向量存储（Text Embedder & Vector Store）：
使用文本嵌入模型将分块后的文档编码为浮点数向量，存储在向量数据库（如FAISS、Pinecone）中，优化相似性搜索，支持基于余弦相似度或欧几里得距离的查询

2.1.2.2. 控制代码生成

1：控制叙述提取（Control Narrative Extractor）
从控制叙述中提取简洁的代码生成提示词，通常针对单个控制回路，包含设定点、报警限值、控制序列等信息。

（提示词示例：“编写一个IEC 61131-3 ST程序，使用PID控制器，设定点为5.0，整合预定义功能块。”）

2：向量存储检索（Vector Store Retriever）
将提示词编码为向量，使用向量存储进行相似性搜索，检索相关的功能块规格说明；使用了不同的搜索技术（如最大边际相关性MMR）提高结果多样性，避免冗余

（提示词向量化示例）

3：提示增强与代码生成
将检索到的功能块规格说明附加到原始提示中，形成增强的提示词；然后根据提示词使用LLM生成包含功能块实例化的控制代码

（示例输出：包含功能块声明、参数配置和逻辑连接的ST代码）

4：代码导入
将生成的代码导入对应的集成开发环境（如OpenPLC），支持进一步编辑、编译、模拟和部署

3. 原型实现

3.1. 配置选择

框架：LangChain，用于管理LLM、文档处理和检索链。
功能块库：OSCAT BASIC（开源，496页PDF，含400+功能块），因其复杂性接近商业库且未包含在GPT-4训练集中，确保实验透明性和可重复性。
文档加载器：PDFPlumberLoader，将PDF页面加载为字符串，支持元数据提取。
文档分块器：基于正则表达式的自定义分块器，按OSCAT文档的编号结构分割功能块描述。
文本嵌入模型：OpenAI的text-embedding-ada-002，能生成1536维向量，上下文窗口达到8192个token 。
向量存储：FAISS-CPU 1.7.4，本地向量数据库，存储4.5MB嵌入数据，支持高效相似性搜索。
LLM：GPT-4-32k（版本0613），温度设为0以确保输出确定性。
PLC开发环境：OpenPLC-Editor，支持ST代码编辑、编译和调试。
用户界面：Streamlit，显示生成代码和相关功能块文档的缩略图，便于验证。

3.2. 通用提示词模板

通用提示词模板

提示模板可根据不同PLC开发环境调整，以支持特定IEC 61131-3特性，基本包含：

要求生成功能块而非完整程序，便于嵌入其他代码
<query>放所需逻辑的描述
要求使用增强的功能块规格说明，忽略注释，并且遵循标准输出结构

4. 实验

作者通过三个测试评估了方法的有效性，目标是验证生成代码的正确性和功能性

4.1. 测试1：采样和平均

提示词<query>: 对输入信号每秒采样一次，计算最近8个采样点的均值

OSCAT库提供的功能块（RAG的内容）：SH_1（采样功能块），FT_AVG（均值计算功能块）

代码生成结果
- 正确调用SH_1，并设置1秒采样间隔
- 调用FT_AVG计算均值
- 问题：由于OSCAT文档未明确列出SH_1的输出参数“OUT”，GPT-4错误使用了OUT_MAX；FT_AVG输出变量命名错误
修正：手动将OUT_MAX改为OUT，调整FT_AVG输出变量为AVG

验证：修正后导入OpenPLC，编译成功且结果正确
- 导入OpenPLC，包含依赖功能块（TPLC_MS、DELAY、INC1）
- 编译成功，模拟运行100秒
- 输入信号从10.0变为20.0，输出均值在8个间隔后正确达到20.0

4.2. 测试2：正弦波与阶梯函数

提示词<query>：“生成周期10秒、幅度10、偏移5、延迟0的正弦波，将其输出作为阶梯函数的输入，阶梯步长2.3。”（想测试一下能不能集成更复杂的功能块）

功能块库：有两种正弦波生成器和阶梯函数，想看看最后生成的代码会选择哪一个

代码生成结果
- 正确选择并实例化GEN_SIN。
- 问题：错误将STAIR视为功能块而非函数。
修正：手动移除STAIR实例化，改为函数调用

验证：修正后导入OpenPLC，编译成功且结果正确
- 导入OpenPLC，包含依赖函数（GCNT、FLOOR2、SIGN）
- 编译成功，模拟显示正弦波和阶梯函数输出

4.3. 测试3：PID控制器

提示词<query>：“为硝酸铵反应器创建带动态防饱和和手动控制的PID控制器，设定点180.0，Kp=50.0，Ki=1.2，Kd=10.0，限值-100到+100，10秒后切换到自动模式。”

功能块库：CTRL_PID（PID控制器），TON（IEC 61131-3标准定时器）

代码生成结果
- 正确选择CTRL_PID和TON，设置参数。
- 正确地将提示中的kd、kp和ki参数转换为CTRL_PID块所需的参数
- 正确连接定时器和PID控制器

验证：
- 导入OpenPLC，添加模拟温度曲线逻辑
- 编译成功，模拟运行
- PID控制器在10秒后切换到自动模式，温度稳定在180°C，调整设定点到100°C后正确响应

5.1. 实验结论

成功点：方法能够正确检索复杂功能块，生成整合功能块的代码，代码可编译并通过模拟验证。
局限性：
- 文档不完整（如参数未明确列出）可能导致生成错误，需手动修正。
- 测试为点样本（Spot Samples），未全面评估生成质量或效率。

6. 有效性探讨

6.1. 内部有效性

内部有效性是指确立对自变量的操控（即控制叙述、功能块规格和内部系统参数）与因变量变化（即生成的控制代码质量）之间的因果关系。

问题：LLM的非确定性输出可能影响代码一致性；未识别的干扰变量可能影响结果
缓解措施：
- 设置温度为0，减少随机性
- 编译和执行代码，初步验证质量

6.2. 构造有效性

实验中的测试在多大程度上能够准确评估此方法

问题：提示较为简单，未完全代表复杂控制逻辑；OSCAT库和OpenPLC可能不完全反映商业环境
解释：OSCAT库复杂性接近商业库，OpenPLC包含必要功能

6.3. 外部有效性

外部有效性指的是将该方法转移到其他背景和环境的潜力

可推广性：
- 方法独立于OSCAT库，适用于其他功能块库
- 支持多种工业自动化领域（如化工、电力）
- 可通过转换工具支持其他IEC 61131-3编程语言
未来工作：验证更复杂库和功能块，测试不同领域应用

7. 结论

这篇文献展示了一种创新的控制代码生成方法，结合了LLM的生成能力和RAG的知识检索能力，解决了传统LLM无法处理专有功能块的问题。实验结果表明，该方法在生成可编译、可运行的ST代码方面具有潜力，尽管仍需手动修正某些错误。未来通过更广泛的测试和优化，该方法有望在工业自动化中得到实际应用。

7.1. 主要贡献

方法创新：提出了一种RAG-based方法，自动化生成整合功能块的IEC 61131-3 ST代码。填补了LLM在工业控制代码生成中的空白，特别是在整合专有功能块方面。
效率提升：通过自然语言提示快速生成代码，减少手动编程时间，支持批量生成代码，工程师仅需专注于验证和优化。
灵活性：支持专有功能块库，兼容现有PLC开发环境，适用于化工、电力、制造等多个工业领域。
实验验证：通过开源工具（OSCAT、OpenPLC）和原型实现，证明方法可行性，提供了可重复的实验框架（开源代码、OSCAT库），推动后续研究。