AI辅助PLC编程实战指南：用大语言模型生成西门子梯形图

将人工智能应用于工业自动化编程已成为提升效率的新趋势。本文将解析其核心原理，并通过一个完整实例，演示如何利用大语言模型辅助生成PLC梯形图程序。

AI编写PLC程序的核心步骤

整个过程可归纳为四个关键步骤，其核心在于将非结构化的自然语言指令，转化为PLC编程软件可识别的结构化文本。

第一步：案例文本化与模型学习 首先，将标准的PLC程序案例（梯形图或语句表）转化为清晰的文本描述。这一步旨在让AI理解基本的编程逻辑与语法结构。

第二步：需求精准化表达 清晰地向AI描述你需要编写的程序功能、工艺过程及逻辑条件。描述越精确，AI生成的结果就越准确。

第三步：AI生成结构化文本程序 基于前两步的铺垫，AI（如Claude、GPT系列等大语言模型）能够根据你的需求，生成对应的PLC程序文本。此时生成的通常是类似语句表（STL）或结构化文本（ST）的代码格式。

第四步：文本导入与图形化转换 最后，将AI生成的文本程序（例如保存为.awl等格式）一键导入到对应的PLC编程软件（如西门子STEP 7、TIA Portal）中。软件会自动将其转换为直观的梯形图（LAD）程序，完成从文本到图形的最终转换。

完整流程实例演示

以下通过一个具体案例，展示从AI生成到软件导入的全过程。

1. AI生成程序文本：在与大语言模型的对话中，描述具体的控制逻辑（如电机启停、联锁），AI会生成相应的程序代码。

   

2. 保存为特定格式：将AI生成的代码复制到记事本中，并保存为PLC软件可识别的文件格式，如.awl。

   

3. 导入编程软件：打开西门子PLC编程软件，使用“导入源文件”功能，选择上一步保存的文本文件。

   

4. 生成梯形图：导入成功后，软件会自动将文本代码转换并显示为标准的梯形图程序，整个过程非常迅速。

   

关键技巧与工具拓展

要熟练掌握这项技能，还需了解以下几个关键点：

• 需求表达模板：学习如何构建清晰、无歧义的需求描述模板是成功的关键，这能极大提高AI生成代码的准确率。
• 高效的编程环境：除了直接使用ChatGPT等对话工具，还可以在专业的集成开发环境中配置AI助手，如Cursor、VS Code with AI插件等，获得更好的代码补全和交互体验。
• 经典案例库积累：建立并维护一个属于自己的标准化程序案例库（如各种电机控制、阀门联锁、PID调节的文本模板），在实际需要时快速调用和修改，能事半功倍。
• 理解不同大语言模型的特点：不同的大语言模型（如Claude、Grok、GPT-4）在逻辑推理、代码生成和行业知识上各有侧重，针对PLC编程这类特定任务，可选择或组合使用最适合的模型。

通过结合清晰的逻辑表达、合适的工具链以及经过验证的案例模板，工程师可以借助AI技术快速完成PLC程序的初步搭建，将更多精力集中于逻辑优化和现场调试，从而显著提升自动化项目的开发效率。