工业自动化控制是工业生产基础设施的关键组成部分，其通过在工业生产中大量应用计算机、自动化技术，实现对于工业生产工艺、生产流程以及生产设备的自动化控制，实现生产资源的最大化、最优化调配，从而最大限度地发挥出企业生产能力[]。
工业自动化控制是计算机技术、电气控制技术与自动化技术进行有机结合的综合性技术统称。目前，工业自动化控制技术广泛应用于电力、水利、能源、运输、化工、冶金等工业领域。
工业自动化控制主要分为工业自动化系统、硬件和软件三个部分。现今应用较多的工业自动化控制设备与系统主要有伺服系统、步进系统、变频器、传感器、仪器仪表、人机界面（human machine interface，HMI）、数据采集与监视控制系统（（supervisory control and data acquisition，SCADA）、分散式控制系统（distributed control system，DCS）、可编程逻辑控制器（programmable logic controller，PLC）、现场总线控制系统（fieldbus control system，FCS）等。关键技术有数据采集技术（系统和控制现场数据交互）、数据通信技术（设备之间的通信）、实时性技术（操作与控制响应时间的确定性）、数据传输技术（工业以太网、现场总线技术）和系统冗余技术（系统的高可靠性）。
经过多年的发展，现代工业自动化控制的结构和核心组件也开始形成[]：
（）可编程逻辑控制器PLC。可编程逻辑控制器（PLC）是专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作电子系统。它采用一种可编程的存储器，在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的机械设备或生产过程。
（）数据采集与监视控制统冗余技术（系统的高可靠性）。
系统SCADA。数据采集与监控系统（SCADA）是一种软件应用程序，主要功能是收集系统状态信息，处理数据以及远距离通信，以实现对设备和条件的控制。
（）远程终端单元RTU。远程终端单元（remote terminal unit，RTU），一种针对通信距离较长和工业现场环境恶劣而设计的具有模块化结构的、特殊的计算机测控单元。RTU产品大量应用在SCADA系统中。
（）通信技术。工业控制系统通信类型根据系统构成的层次结构而分成种，即标准通信总线（外总线）、现场总线（Fieldbus）和局域网通信。工业控制系统通过这种类型的通信方法将主机与各种设备连接起来，将现场信号传输到控制级，再将控制级信息传输到监控级、管理级。
（）协议。工业控制系统的现场网络与控制网络之间的通信、现场网络各工控设备之间的通信、控制网络各组件的通信往往采用工业控制系统特有的通信协议。目前，工业控制系统涉及协议有现场总线（CAN、DeviceNet、Profibus-DP、Profibus-PA等）、工业以太网（EtherNet/IP、EtherCAT、HSE、Profinet、EPA、Modbus等）、工业无线网（IEEE .、ZigBee、Rfieldbus等）。
目前，工业自动化控制系统主要发展方向有：新型现场控制系统、基于PC的工业控制计算机、管控一体化系统集成和智能化控制。
新型现场控制系统是指结合了DCS、工业以太网、先进控制等新技术的现场控制系统，比如现场总线控制系统与分布式控制系统逐步融合，可编程逻辑控制器可以遵循现场总线通信协议，FCS发展融合DCS、工业以太网等新技术。
基于工业PC的分布式控制系统能够取代PLC和DCS而实现具有基础性能的工业自动化控制，而且不同的工业PC机能够兼做服务器和客户机，形成按区域划分的工业PC机群，依靠网络形成集管理和控制为一体的综合系统，从而实现企业内部的信息交换和沟通。
管控一体化系统集成是指发展基于网络的工程化工业控制与管理软件。通过以太网和Web技术实现开放型分布式智能系统，基于以太网和TCP/IP协议技术标准，提供模块化、分布式、可重用的工业控制方案。
智能化控制是指将人工智能、学习算法等融合，使设备能够模拟人类智能的某些特性和功能，比如新一代的固态传感器和智能变送器向微型化、高精度、低功能、智能化方向发展，智能阀门定位器由高集成度的微控制器控制，对所有控制参数都可组态，实现线性、分程控制等特性修正功能，并能实现智能化。
从细分领域来讲，各部分又有各自的发展特点。而且随着新一代信息技术的发展热潮，与制造业不断融合，也催生了工业自动化技术持续的发展和革新。未来的工业自动化控制技术和平台，将进一步实现OT、IT、IIoT的融合。
）可编程逻辑控制器PLC
PLC已广泛应用于钢铁、石油、化工、电力、建材、汽车、机械、轻纺、交通运输等行业，主要用于开关量的逻辑控制、模拟量控制、运动控制、过程控制、闭环控制、数据处理等具体场景。
当前，PLC技术正走向开放，在硬件设计和软件平台上采用了通用技术和标准化技术[]。随着物联网、大数据的深入应用，PLC产品的环境适应能力、稳定可靠、网络接入便捷性等方面要求更高，在数据采集、数据交互等方面也将发挥更大作用。此外，随着PLC通讯方式网络化趋势增强，PLC安全防护将得到更多关注。
）分布式控制系统DCS
DCS主要用于控制精度要求高、测控点集中的流程工业，如石油、化工、冶金、电站等工业过程。
DCS主要发展趋势[]为：一是数据接入能力增强，支持各类物联感知数据的可靠接入，包括整合各类第三方系统数据；二是数据分析能力增强，对大量数据实时解析，提炼关键信息和知识，提供运行决策支持；三是过程管控能力增强，基于数据分析的结果，采用先进控制技术实现过程的精准稳定控制；四是安全防护能力增强，随着DCS联网范围扩大，对于跨物理区域、跨网络类别的数据传输需要有高度安全防护机制。
）数据采集与监视控制系统SCADA
SCADA广泛应用于电力、石油、冶金、天然气、铁路、供水、化工等重要行业的工业控制系统，适用于测控点分布范围广泛的生产过程或设备的监控，如移动通信基站、长距离石油输送管道的远程监控、环保监控等。
当前SCADA系统主要发展方向[]：一是产品平台化，利用SCADA基础平台集成管理控制、定位报警等功能；二是网络化，通过SCADA实现数据的实时采集、更新存储、监控分析；三是跨系统化，SCADA支持多个操作系统的应用；四是开放化，采用标准化技术，方便特定需求的二次开发；五是云化产品，提供基于云的SCADA产品，比如霍尼韦尔的Experion Elevate、ABB Ability Wellhead Manager和施耐德电气的ClearSCADA；六是安全性能更高，构建SCADA系统自身安全防护措施。
）OPC UA和TSN
为解决IT与OT在网络协议标准以及数据采集方式上的差异，实现办公网络与工业网络的融入，OPC UA和TSN两大标准体系建设成为热点。OPC UA和TSN旨在解决两个方面的问题：其一，OPC UA统一架构提供统一的数据互联基础标准与规范，将Profinet、POWERLINK、EtherCAT、Ethernet/IP、CC-Link IE等不同标准的工业总线协议进行整合。其二，为解决OT周期性数据传输与IT非周期性数据传输的问题，TSN基于MAC上SDN（软件定义网络）的思想对在该网段内的实时数据进行预先分配通道、预留通道，实现数据在同一网络传输。
现阶段一些主流的自动化厂商和顶级的IT公司如华为、Microsoft、CISCO，以及协会组织如OMAC、Euromap、Automation ML、ISA、FDT/DTM、MTConnect、BacNet，均是OPC UA的支持者。全球主要的现场总线基金会如PI、EPSG、ETG、SERCOSIII均积极支持参与OPC UA的融合与开发工作。
随着TSN与OPC UA两大标准的发展，OPC UA在水平方向将不同品牌的控制器设备进行集成，在垂直方向，TSN则实现设备到工厂再到云端的连接，推动IT与OT的融合。
）传感器
传感器结构形式从结构性如电阻应变式传感器，逐渐向集成传感器、智能传感器发展。伴随着集成技术、微电子技术等快速发展，传感器从只能进行热电和光敏反应，变成了成本低但性能较好的集成传感器。智能传感器能实现对信息的智能化检测、诊断和处理，现在的智能传感器能通过人工智能的模拟提升智能化水平，且具有自动记忆、诊断、参数测量跟踪以及联网通信的新功能。
传感器技术在工业自动化控制系统中应用主要集中在以下几个方面[]：第一，利用传感器技术建立产品设计自动化控制系统和生产过程监测系统，实现生产全过程实时动态控制，保证产品生产效率与质量，并将产品信息反馈到产品设计环节，为产品设计优化提供依据，进一步提升产品设计与质量；第二，利用传感器技术实现自动化检测，例如外观、性能等检测，代替人工，实现对产品的精确检测；第三，将传感器技术融入自动化设备中，提升生产自动化率，实现工业加工系统的自动化；第四，传感器技术应用于自动化物流操作系统，将物料准确及时送到指定位置；第五，传感器技术应用于产品装配中，通过设定程序，完成零件的运送、组合和检验等自动化作业，提高装配效率和质量，降低操作人员工作强度和难度。
传感器技术在工业自动化控制领域的发展趋势主要包括以下几个方面：第一，以光电通信原理、生物学原理为基础的新型传感器是重点；第二，由于传感器具有动态和静态的双重性能，需要加强对结构的优化设计，改进性能参数指标，提高灵敏度和抗干扰性，向低成本、小尺寸以及高强度、高性能的方向发展；第三，对于新材料、新工艺和新技术的研究和应用，推动传感器向多功能、智能化和高精度发展。
）智能控制
智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，比如模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。
传统的控制建立在确定的模型基础上，而智能控制主要是解决具有高度复杂与不确定性以及控制性能要求很高的问题，近几十年智能控制得到了快速发展[]。其中，模糊控制鲁棒性比较好，抗干扰能力比较强，无须建立精确数学模型，已经成功应用在水泥、乙烯、食品加工等过程控制领域；神经网络控制具有自组织、自适应、自学习和较强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错能力，已广泛应用在化工过程控制中，但是神经网络结构和节点数目选取问题往往通过经验试凑得到。近年来，将神经网络、模糊系统、预测控制、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，也将为解决工业生产过程复杂的控制问题提供可能。
）自动化系统集成
随着工业装置的大型化、连续化、高参数化，对自动化产品的要求不断提高。为了达到工业设备的安全启/停、稳定运行、优化操作、故障处理、低碳经济等要求，必须把不同厂家生产的各种仪器仪表产品和系统等无缝集成为一个协调的信息系统。自动化系统集成技术即是处理这些仪器仪表产品、系统之间的数据传递、信息共享、协调操作等以满足用户的要求则成为一项十分重要的技术。系统集成是在系统工程科学方法的指导下，根据用户需求，优选各种技术和产品，将各个分离的子系统连接成为一个完整、可靠、经济和有效的整体，并使之能彼此协调工作，发挥整体效益，达到整体性能最优。
当前，自动化系统集成业务通常分布在自动化基础较好的行业，比如汽车、电子、金属加工、物流等技术要求高、自动化程度高的行业，但随着上述行业竞争加剧和市场逐步饱和，需求行业正在向自动化程度较低的行业延伸。同时，随着工业以太网等通信网络技术的发展，自动化系统集成技术摆脱了局部自动化的限制，开始朝着车间级、厂级的方向发展，需要能够提供智能工厂/智能制造整体解决方案。
）人工智能
人工智能技术对工业自动化控制领域的发展起到了里程碑式的推动作用。视觉系统已应用于质量检查、零件识别、机器人制导、工件输送流动的机器控制等，比如D相机对产品表面进行多角度拍照，实现字符检测、瓶盖检测、电路板检测、钢板表面缺陷检测，提高检测准确度和效率。另外，市场上推出了加装在PLC控制机架的人工智能模块，将云端的数据挖掘、分析预测直接前移至PLC端，拓展对运行数据的采集存储、挖掘处理和分析预测功能，帮助实现设备的数据异常检测，提高预警，减少非计划停机。
）云和边缘
云是将所有数据汇总到云端的数据中心，并在数据中心完成计算。边缘技术是指靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘技术，主要是围绕边缘计算标准与基准、边缘计算开发框架与工具包、轻量级库与算法、微型操作系统和虚拟化等多方面深入发展。与云端不同的是，在边缘技术更强调边缘，即“端”所在的物理区域。在这个区域，若能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，则实时性业务需求将更容易得到满足，这是边缘计算的优势。云和边缘技术是物联网技术的有效补充。图为云边协同在石油行业的应用示例。
图 云边协同在石油行业的应用（来源：中国信通院《云计算与边缘计算协同九大应用场景(年)》）
）工业自动化开放平台
为了实现IT/OT的深度融合，“开放”正成为工业自动化领域的重要趋势。目前，不少工业自动化主流厂商尝试推出开放式自动化平台。比如施耐德电气在年发布了以软件为中心的全新EcoStruxure开放自动化平台（EcoStruxure™ Automation Expert），该平台以IEC为核心，通过软件硬件解耦，推动工业自动化领域的“即插即生产”；博世力士乐向中国市场推出了ctrlX AUTOMATION自动化平台，跨越了机器控制系统、IT和物联网之间的传统界限，在软件开发上采用开放式软件架构，用户可自由选择编程语言和应用技术；台达的思图平台DIAStudio支持快速完成对台达自动化产品（如PLC、HMI、伺服、变频器等）的选型、参数设定、联网调试等操作，缩短系统配置时间，提高设计便捷性。
