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Ladder Logic Translation using Large Language Models in Industrial Automation

本文提出了一种经过严谨工程设计的流水线，该流水线利用大语言模型、XML 提取以及 TIA Portal Openness API，将 Rockwell 梯形图程序自动转换为西门子 S7 代码，通过确保指令类别之间的高度语义一致性，有效地解决了供应商锁定问题。

原作者： Oluwatosin Ogundare, Promise Ekpo, Nathanial Wiggins

发布于 2026-06-01

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CC BY 4.0

原作者： Oluwatosin Ogundare, Promise Ekpo, Nathanial Wiggins

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，你正试图将一个工厂的控制系统从一个品牌的机器人迁移到另一个品牌。这就像是尝试将一份用法语（Rockwell PLC）编写的食谱翻译成用德语（Siemens PLC）编写的食谱。尽管两份食谱都是为了制作同一道菜，但它们的食材列表不同，烹饪步骤使用的术语也不同，而且厨房工具也并不完全匹配。

这篇论文介绍了一种利用大语言模型（LLM）——即那种可以写故事或编写代码的智能 AI——来解决这一翻译问题的新方法。以下是他们方法的详细分解，使用了简单的类比：

问题所在：两种不同的语言

在工业自动化领域，不同的公司（如 Rockwell 和 Siemens）使用各自的“方言”来为机器编程。尽管它们都遵循相同的国际通用规则（IEC 61131-3），但它们的具体指令并不完全匹配。

旧方法： 以前的工具尝试通过静态词典进行翻译（例如，“法语中的单词 A 总是等于德语中的单词 B”）。当遇到嵌套指令或复杂的逻辑分支时，这种方法经常失效，需要人工手动修复错误。
新方法： 作者使用了一种不仅能查找单词，还能理解指令的上下文和结构的 AI，类似于人类翻译理解故事的流程。

解决方案：三步流水线

作者构建了一个将代码从 Rockwell 格式（L5X）翻译为 Siemens 格式（SimaticXML）的流水线（自动化生产线）。可以将其想象为一个三阶段的工厂：

第一阶段：翻译器（XML 提取与规范化）
首先，系统读取原始的 Rockwell 代码。它不仅仅是复制粘贴；它将代码分解成一个干净、有序的零件列表（称为“中间表示”或 IR）。
- 类比： 想象一下，将一堆乱七八糟的乐高积木按颜色和形状分类整理，在尝试用另一套积木重新构建之前，先建立一个整洁、标准化的蓝图。
第二阶段：智能架构师（LLM）
这是整个操作的大脑。AI 查看组织的蓝图，并开始为 Siemens 系统编写新代码。
- 护栏（Guardrails）： 为了防止 AI 产生幻觉或编造规则，研究人员为它设定了严格的“护栏”。他们向它输入了官方的 Siemens 规则手册（schema）和模板。
- 类比： 这就像是给一位作家一份严格的大纲和特定的风格指南。他们可以写故事，但必须使用特定的章节标题，且不能发明新的标点符号类型。
- 双重检查： 在 AI 编写完一段代码后，它还会写一段关于该代码功能的纯英文解释。系统随后会检查代码与解释是否匹配（使用一种称为“余弦相似度”的数学测试）。如果两者不匹配，系统就会拒绝该段代码。
第三阶段：质量控制（确定性后处理）
最后，通过一套严格的非 AI 规则来修复 AI 可能遗漏的任何微小的结构错误，确保最终文件完美无缺，可以直接导入 Siemens 软件中。

结果：效果如何？

团队在一个名为“移位寄存器”（用于沿线路移动数据或物品）的特定程序类型上测试了该系统。以下是他们的表现：

大局观： 他们成功地正确翻译了整个程序的 90.6%。
满分表现： 系统在高级结构（组织任务、程序和例程）方面达到了 100% 的准确率。它准确知道如何在新的代码中组织这些“章节”。
强劲表现： 它在数学运算（92.7%）和处理变量名（91.2%）方面表现出色。
薄弱环节： 系统在处理复杂的“分支”逻辑（例如“如果发生情况 X，则执行 X；但如果发生情况 Y，则执行 Y”）时表现稍弱。它的准确率约为 85.4%。
- 原因： 原始代码隐藏了一些逻辑中的“转折点”，AI 有时必须猜测如何在新的格式中重建这些转折。

核心结论

该论文声称，通过使用受严格规则引导并根据自身解释进行检查的 AI，我们可以自动地在不同厂商的工业机器代码之间进行高精度翻译。虽然目前还不完美（尤其是在复杂的逻辑分支方面），但它证明了这种“AI + 严格规则”的方法是实现自动翻译、避免工厂被单一品牌设备“锁定”的一种可行途径。

注：作者指出，这项工作是对其架构在特定测试案例上的验证。他们并不声称该技术已准备好用于所有可能的工业场景，也未讨论临床或医疗用途。

技术摘要：利用大语言模型进行工业自动化中的梯形图逻辑转换

问题陈述
本文探讨了在不同供应商之间迁移可编程逻辑控制器（PLC）代码的关键挑战，特别是从罗克韦尔自动化（Rockwell Automation/Allen-Bradley）到西门子（Siemens）的迁移。尽管两者在名义上都遵循 IEC 61131-3 标准，但由于编程环境不匹配、梯形图逻辑结构不兼容以及语义表达能力的差异，实际的互操作性受到了阻碍。现有的迁移工具依赖于静态指令映射，这些工具在处理复杂的嵌套分支逻辑和特定于供应商的构造时往往会失效，从而需要大量的手动修正。作者提出，大语言模型（LLM）结合符号表示，为实现自动化转换并保持语义一致性提供了一条路径。

方法论与架构
所提出的解决方案是一个经过严密工程设计的流水线，旨在将罗克韦尔 L5X XML 文件转换为西门子 SimaticXML（可通过 TIA Portal Openness API 导入）。该架构由四个主要阶段组成：

XML 提取与面向对象中间表示（IR）构建：过程始于一个 C# 解析器，用于恢复 L5X XML 结构。系统并非直接将原始 XML 输入 LLM，而是构建了一个确定性的、面向对象的中间表示（IR）。该 IR 将 PLC 执行层级捕获为一个 $n$ -元组： $IR = (T, P(\cdot), R(\cdot), L(\cdot))$ ，分别代表任务（Tasks）、程序映射（Program mappings）、例程映射（Routine mappings）以及有序的梯段序列（Rung sequences）。
数学形式化：转换被形式化为一个序列转导问题。作者将例程的语义函数定义为梯段级转换的非交换组合（ $\delta_r = u_k \circ \dots \circ u_1$ ）。这种形式化强调了指令顺序的重要性，将问题框架化为：LLM 如何学习从有序指令序列到其诱导转换的映射。
LLM 引导的转换：核心引擎采用经过微调的 LLM，该模型在由 L5X 派生的表示与 SimaticXML 块对齐的数据集上进行了训练。模型利用模式约束提示（schema-constrained prompting），结合西门子特定的块模板（OB, FB, FC）和允许的指令枚举，以确保结构的有效性。对于每个梯段，模型都会生成自然语言行为解释以及目标 SimaticXML 表示。
一致性检查与确定性后处理：系统计算由 L5X 源生成的 SimaticXML 与由生成的自然语言描述生成的 SimaticXML 之间的余弦相似度。低于预设阈值的输出将被拒绝。最后，通过确定性的基于规则的后处理来修正常见的失败情况，例如梯网重建和引用归一化，最后组装成最终项目。

核心贡献

形式化问题定义：本文通过将梯形图逻辑转换定义为基于层次化中间表示的序列转导，提供了数学形式化定义，并明确模拟了 PLC 指令组合的非交换特性。
混合流水线架构：引入了一种新型流水线，通过使用确定性 IR 和模式约束提示，减轻了 LLM 的生成负担，而非仅仅依赖端到端的生成式转换。
验证机制：通过使用自然语言解释和余弦相似度进行一致性检查，引入了一个创新的验证步骤，用于过滤掉语义不一致的转换。

结果
系统在一段最初编写于罗克韦尔 L5X 的移位寄存器控制程序转换至西门子 SimaticXML 的过程中进行了评估。定量结果（表 1）表明：

层级保留：在转换任务（Task）、程序（Program）和例程（Routine）层级方面达到了 100% 的准确率。
指令转换：算术和比较操作的准确率较高（92.7%），控制器/全局标签处理的准确率也较高（91.2%）。
整体性能：在 437 个元素中，系统实现了 90.6% 的整体转换准确率。
失败模式：表现下降的主要领域是括号分支逻辑（85.4% 正确）和梯段到网络（rung-to-network）的转换（90.6% 正确）。作者将这些失败归因于从 L5X 表示中隐式重建复杂分支结构的难度。

意义与主张
本文声称，所提出的架构成功证明了在受到结构化中间表示和约束生成引导时，LLM 可以有效地应用于工业自动化代码转换。结果表明，显式建模层次结构并使用约束 IR 可以显著提高符号级转换的一致性。作者谦虚地总结道，虽然该系统在不同指令类别中实现了高度的语义一致性，但其目的是验证该架构，而非提供对所有 PLC 构造的全面覆盖。他们指出，未来的工作需要扩展 IR，以更显式地编码分支拓扑和控制流依赖关系，从而进一步减少歧义。

问题所在：两种不同的语言

解决方案：三步流水线

结果：效果如何？

核心结论

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