工控上位机与可编程逻辑控制器（PLC）之间的通信流量分析与预测，是工业自动化领域一个重要的研究方向。随着工业4.0和物联网技术的发展，工控网络的通信流量管理越来越受到重视。通信流量的分析和预测对于保障工控系统的稳定运行、提升效率、以及预防潜在的安全风险具有重大意义。
在工控网络通信中，上位机通常指的是用于监控和管理的计算机系统，而PLC是作为下位机用于现场数据采集与控制的核心设备。上位机与PLC之间的通信通常会通过特定的网络协议实现，例如Modbus、Profibus、Ethernet/IP等。这类通信流量分析能够帮助工程师识别和诊断通信问题，预测网络拥堵情况，以及为网络升级提供数据支持。
在上文中提到的研究中，作者提出了一种基于ARIMA模型的通信流量预测模型。ARIMA模型是一种常用的统计模型，适用于时间序列数据的建模和预测，特别是对于那些表现出非平稳特性的数据。在工控通信流量预测的上下文中，非平稳性可能来源于通信负载的随机波动、网络设备的故障、或者控制指令的突发性变化。
文中描述的研究首先通过Wreshark抓包工具来获取上位机与PLC之间通信链路中的数据包。Wreshark是一个功能强大的网络协议分析工具，它能够捕获网络中传输的数据包，并提供详细的流量分析。研究中利用了2小时内的数据进行分析，这表明即使是在较短的时间窗口内，也能进行有效的流量分析和预测。
过滤数据包生成流量时间序列之后，文章指出流量时间序列显示出非平稳性。在时间序列分析中，平稳性是指数据的基本统计特性（如均值、方差）在时间上保持不变。由于流量时间序列数据的波动特征，传统的基于平稳性假设的统计方法在这里可能不太适用，需要使用适合处理非平稳序列的模型。
研究者选择了ARIMA模型来建立通信流量预测模型，并对模型进行了预测与回测实验。ARIMA模型包括三个基本参数：AR(p)即自回归项、I(d)即差分项和MA(q)即滑动平均项。这些参数分别用于捕捉时间序列数据中的线性关系、稳定化数据以及预测误差的模式。实验结果显示，该预测模型在大多数情况下能够控制预测误差在1%以内，极个别点的误差在2%之外，这验证了模型的有效性和实用性。
此外，文章中还提到了工控网络环境随着物联网技术的发展变得更加开放和多变。乌克兰电网事件是一个典型例子，这起事件突显了工业控制系统面临的网络安全威胁，因此对于通信流量的分析和预测也必须考虑到这些外部因素的影响。
总体而言，工控上位机与PLC的通信流量分析与预测对于确保工业系统的稳定和安全具有重要意义。通过有效的时间序列分析工具和预测模型，可以提前识别潜在的问题，采取预防措施，优化系统性能，以及增强工业控制系统对网络攻击和异常情况的抵抗能力。随着技术的不断进步，相关研究和实践也在持续深入，为工业自动化领域带来了更多创新的方法和解决方案。
