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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于大语言模型的PLC代码生成及验证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119201059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411144236.2，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权一种基于大语言模型的PLC代码生成及验证方法是由孙彦斌;李默涵;田志宏;董崇武;周嘉煜;蔡肖;李成龙;毛竞争;姚文君设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的PLC代码生成及验证方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的PLC代码生成及验证方法，包括：生成多阶段多模态输入数据，所述多阶段多模态输入数据用于表征用户需求以及根据需求分析结果制定系统设计方案；所述多阶段包括完整工程周期的需求分析阶段和设计阶段；所述多模态输入包括P&ID图和自然语言；接着，根据所述多阶段多模态输入数据，生成PLC代码；然后，对生成的PLC代码进行验证测试，所述验证测试包括代码验证和编译器验证；最后在完成对所述PLC代码的验证测试之后，对所述PLC代码进行部署。本发明实施例准确度高且自动化程度高，能够为网络安全研究人员提供了一种高效、准确的PLC代码部署方法，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种基于大语言模型的PLC代码生成及验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的PLC代码生成及验证方法，其特征在于，包括以下步骤：生成多阶段多模态输入数据，所述多阶段多模态输入数据用于表征用户需求以及根据需求分析结果制定系统设计方案；所述多阶段包括完整工程周期的需求分析阶段和设计阶段；所述多模态输入包括Pamp;ID图和自然语言； 根据所述多阶段多模态输入数据，生成PLC代码； 对生成的PLC代码进行验证测试，所述验证测试包括代码验证和编译器验证； 在完成对所述PLC代码的验证测试之后，对所述PLC代码进行部署； 所述生成多阶段多模态输入数据，包括以下步骤：针对安全人员只有一段自然语言需求描述的情况：配置初始需求获取prompt，以获取用户输入的自然语言需求描述；通过LLM大语言模型进行语义补充形成增强语义prompt，以使所述LLM大语言模型生成PLC代码；其中，在将所述自然语言需求描述输入到LLM大语言模型之前，在规范知识库进行搜索匹配，使用Word2Vec模型将需求描述向量化，计算规范知识库向量和需求描述向量之间的余弦相似度，来确定属于同一需求模块，若余弦相似度高于设定的阈值，则将新的自然语言需求描述替换为规范知识库里的描述； 所述生成多阶段多模态输入数据，还包括以下步骤：针对安全人员持有设计说明书的情况：从所述设计说明书中获取Pamp;ID图；向LLM大语言模型输入Pamp;ID图和自然语言需求描述，将Pamp;ID图和自然语言需求描述结合起来，形成一个完整详细的需求语句；通过图像识别和自然语言处理技术，理解和解析Pamp;ID图的信息，并将Pamp;ID图与自然语言需求描述进行整合，形成一个代码生成增强语义prompt，以生成PLC代码； 所述方法还包括：建立一个包含工业控制系统领域知识的规范知识库，所述规范知识库包括PLC编程规范、常见控制逻辑、标准化模块和实际案例；在用户输入自然语言后，模型会在所述规范知识库中进行搜索匹配，将匹配到的内容提供给LLM大语言模型参考。

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