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Reverse engineering for programmable logic controller structure estimation via white box networks
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AI
DOI：10.1007/s10845-025-02651-z.png)
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摘要
En 中文
可编程逻辑控制器(PLC)是工业自动化系统中必不可少的数字计算机，管理各种输入和输出设备。尽管其在工业应用中起着重要作用，但维护和扩展PLC程序的功能仍需付出巨大的成本和努力。为解决这一挑战，已提出基于深度学习的模型用于PLC恢复。虽然这些模型提供了自动化和准确性，但其黑箱性质和对数据质量的依赖导致了可解释性和可靠性的问题。在本工作中，我们引入了一种基于符号的模型，也称为白盒网络(WBN)，用于恢复PLC电路的功能块。WBN利用数学符号和逻辑表达式来更清晰地理解系统结构，从而产生更具可解释性和可靠性的模型。通过有效重建PLC程序的内部结构，我们期望它能降低维护成本，提高长期可靠性，并改善工业自动化系统的效率，为关键自动化设备的持续发展做出贡献。
Keyword:
Programmable logic controller
Reverse engineering
Structure estimation
White box networks
Symbolic regression
AI总结
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