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生产系统故障报警技术综述摘要:在现代化的自动控制系统中,各类工程系统具有很高的复杂性,系统的可靠性与安全性已成为保障企业经济和社会效益的一个关键因素,受到了工程界的高度重视。故障报警机制已成为保障机械设备长期安全、满负荷运行的关键技术。本文将简单介绍一些现在相对成熟的故障报警机制。关键词:故障报警;原则;生产车间报警;电网报警;报警软件0.引言:随着我国工业现代化水平的不断提高,各种各样的工业自动化生产线和工业自动化输送线不断产生,它们的规模和控制对象是多种多样的,所采用的核心控制机制也是千差万别的,但它们都有相同的环节——故障报警环节。这个环节在生产系统中是必不可少的,在现在的自动化控制系统中更是不可缺少的,无论是上世纪早期的继电器控制系统,还是当今先进的神经元控制系统,都离不开这一环节。1.优秀故障报警的原则一个优秀的故障报警系统起码有三条是必须要做到的:准确、实时、开放。而缺少这三条中的任何一条,该故障报警系统都不是一个优秀的系统,也会影响到整个自控系统的优秀性。一个生产系统的故障报警机制的好坏既取决于控制系统的硬件设计水平,同时也取决于控制系统的软件设计水平。现对故障报警的三要素作如下分析:1.1故障报警的准确性报警的准确性指从监控画面所反映的信息能够让操作者明确地了解当前自控系统中发生故障的位置和性质。对于一般规模的自控系统,每台设备的每一个故障点都应该能够让操作人员看到。在较为庞大的自控系统中,工艺复杂,它的故障点数可能多达数千点,此时的报警的软件设计上就应当分出层次。如正在运行的设备故障了一定要在第一时间准确的反映。由于目前采集手段越来越先进,有些自动控制系统中故障报警点要占总点数的70%以上。尤其是多流程的复杂系统,在流程选择及运行的过程中应该能及时地提示故障。这时在软件设计上应考虑做成事件弹出报警方式报警。有些大型自动化控制系统中,一个单机设备上就可能集中有上百个故障检测点,在非运行状态下,这些设备的故障信息不应干扰实时故障信息的查询,因此可设计为查询该设备的报警表,来了解该设备的故障情况。总之在一个大型自控系统中可采用分级、分层、分设备等多种方式的设计故障报警。1.2故障报警的实时性所谓实时性,其核心含义在于可靠性,而不是单纯的速度快。因此,实时性是定义为能够在限定时间内执行完规定的功能,并对外部的异步事件做出反应的能力。实时性的强弱应该以完成规定功能和做出响应时间的长短来衡量。故障报警方式有多种。如果完成同样的报警动作,有的时候快,有的时候慢,操作人员无法把握,可靠性就无从保证。在硬件方面,大型自动化控制系统故障报警的实时性还取决于控制系统所采用的网络结构形式。目前工业上大型控制系统常用的控制网络有MB+、DH+、ProfiBus等专用网。这些网络都是实时性比较强的控制网络。近年来工业自控领域开始流行工业以太网(IndustrialInternet),虽然它比起上述工业专用网有很多优点,但从实时性、可靠性方面还是不如前者。1.3故障报警的开放性“开放性”是体现整个系统技术的主要标志之一,是自控系统技术发展的必然趋势。自动化系统报警的“开放性”,即指有一个或多个控制系统,可使其在不同岗位、地理位置之间共享报警信息,针对各自使用信息的目的,对报警做出不同处理,使之灵活地组合,满足各自的使用需求。因此,“开放性”就是系统外联的广泛性,系统互联的任意性的一种体现(目前国际上先进的OPC技术就是实现开放性的途径之一)开放性的技术不仅能使操作员明白当前故障报警的位置,还能让第三方软件自动记录下来,对故障进行进一步的统计分析处理。2基于PLC的一种设备故障报警软件一些企业、研究机构开发了基于PLC技术的设备故障报警软件,这些软件可实现在设备启动和运行时,出现设备故障,立即显示故障设备和故障信号。该软件有以下特点:(1)实现设备故障实时检测,提供报警窗口、报警历史记录两种报警方式。(2)能够快速准确地在任意操作界面上显示故障设备和故障信号。(3)可保存最近一定数量的报警信息,以便于随时查看、打印报警历史记录。(4)无需专业知识即可判断故障设备和故障信号。一些设备实时故障报警管理软件由PLC程序和故障管理程序两部分组成。PLC程序完成设备故障检测。在生产过程中,PLC采集设备状态,当设备发生故障突然停机时,PLC程序对故障前的设备状态和故障时的设备状态进行综合分析,找出故障设备和故障点,形成故障位,完成设备故障检测、判定。故障管理程序完成报警信息生成和显示。故障管理软件实时检测PLC报警信息,一旦产生报警,立即查询故障信息库,提取库中代码对应的故障信息说明,并在操作界面上自动弹出报警信息窗口并发出报警声音提醒操作员做出适当处理。故障显示分为两种:一种是在操作画面上弹出窗口,显示故障信息;另一种为报警历史记录。报警信息存入报警历史记录,操作员可随时查看、打印最近一段时间的报警信息。3.一种制造车间的设备故障报警系统设备是企业直接的生产资料,对其故障的诊断方法很多,如基于COM组件的通用故障诊断专家系统开发,基于知识的故障诊断方法的发展现状与展望,并且为了提高对设备故障响应的及时性,许多企业开发了车间设备故障语音系统,有些甚至开发组态软件实现设备过程监控、参数显示和故障报警功能。当设备发生故障时,故障报警系统喇叭鸣音报告设备发生故障,同时将故障部位信息显示在上位机上。3.1业务流程主要分为三大部分,包括设备端、上位机端和服务器端。设备端是故障信息源,每台设备对应一台上位机,上位机硬件设备包括声卡、网卡以及触摸屏。上位机既要在屏幕上显示故障信息,又要驱动音响设备向设备管理人员报警准确的故障信息,而不是仅仅停留在鸣笛的阶段。服务器端实现设备的故障管理功能,通过数据的整理、统计和分析,为设备的管理起到决策支持作用。3.2逻辑处理系统逻辑处理过程为:当设备在运行过程中出现故障,立即采集故障信息,一方面在上位机端显示设备故障参数信息;另一方面根据故障代码查询数据库语音文件,匹配后驱动语音文件实现故障语音报警功能,准确报警设备出现了什么故障。并将故障信息上传到服务器,进入设备故障后继管理功能,制订维修计划,如维修人员计划、维修工具计划和备件计划等。3.2.1故障信息采集系统的数据输入端,完成过程监控,实时采集设备故障信息。3.2.2语音报警模块根据实时采集的设备故障代码,在音频库查询对应故障音频文件,匹配后驱动相应音响设备,输出故障音频文件,准确地提示设备发生了什么故障。这样设备管理员即使不在上位机旁边也能准确的知道设备出现了什么问题。3.2.3故障管理模块当设备发生故障后,自动将设备编号以及故障代码信息写入故障预处理,实现设备故障管理、历史故障查询、统计报表等功能。及时提供设备维修资源信息,如维修工具、维修人员状况和维修备件库存等,合理制订维修计划,保证维修计划的可执行性,尽快排除故障,恢复生产。4.一类支持向量机的设备状态自适应报警方法一类支持向量机是在统计学习的理论基础上提出的一种无监督学习方法,其目的是将目标类样本与其他样本进行有效区分,具有无需先验知识和结构风险最小化等优点,因此被广泛应用于异常检测和故障诊断中。一些学者设计了一类支持向量机的在线算法,动态估计监测参数的分布区域,在高维特征空间中建立异常指标并设置阈值,实现了设备状态的自适应监测报警。在高维动态特征空间中对异常指标设置的固定阈值,等价于原始数据空间对监测参数本身设置的非线性自适应阈值,因此报警问题的复杂性被大大降低。4.1自适应报警方式监测参数的变化与设备的损伤或劣化相比,是一个相对快变的过程,这是由于在干扰因素的持续作用下,不论设备处于稳态还是非稳态,其监测参数都会持续出现随机的微小波动。对于运行状态稳定的设备,尽管监测参数波动细节的产生原因无法被准确推知,但分布特征在概率意义上则保持稳定,设备状态一旦发生变化,监测参数的分布特征也随之改变,否则所选参数不能胜任监测工作,设备处于不可监控状态。根据监测参数分布特征与状态变化的同步性,建立了以下一类支持向量机的自适应报警方法,具体步骤如下.步骤1使用长度为m的滑动窗对连续的监测参数进行分割,在k-1时刻得到目标样本集{xk-m,…,xk-2,xk-1}.步骤2使用一类支持向量机的在线算法计算目标样本集的空间分布区域.步骤3在k时刻得到新的监测参数xk,根据下式计算异常指标11lg[(,)/]kkiikkikmIKxx(1)步骤4如果Ik大于报警阈值η,则报警。步骤5xk加入目标样本集,并将xk-m从样本集中删除,在线计算新的空间分布区域.步骤61kk,重复步骤3~5,实现连续的在线监测报警。异常指标是高维特征空间中的相对距离指标,由决策函数变形得到,对其设置阈值η,以决定新的监测参数距离上一时刻分布区域达到何种相对程度时才需要报警。假设k-1时刻的目标样本集满足正态分布N(1k,1k),1k和1k分别为正态分布的均值与方差,则Ik≥η等价于11||||(,)kkkxCKv(2)式中:C(K,v)是与一类支持向量机计算系数相关的函数.由此可知,自适应报警方法与传统的统计分析方法在本质上是相同的,其优势在于对分布区域估计的结构风险最小化和全局最优性,因此更适合于处理动态的小样本问题。5.一种基于自回归预测的故障报警方法确定设备状态报警线的目的是为现场工作人员对设备状态的评估提供一个参考依据,目前企业中使用的各种标准都是一种静态标准,从设备投入运行到设备经过若干次大修,其评估标准是不变的。然而由于受到外界环境的影响,设备状态的运行是一个动态变化的过程,因此它的评估依据也是一个动态变化的过程。工程上对超出正常范围的异常值常采用数理统计的方法来处理,常用的方法有:拉依达法、肖维纳特法、格拉布斯法等。拉依达法是以三倍标准偏差作为判别标准,所以也称为三倍标准偏差法,简称3σ法。取3σ的理由是:根据随机变量的正态分布规律,测量值落在(X−3σ,X+3σ)之间的概率为99.73%,出现在此范围之外的概率仅为0.27%,这种事件为小概率事件。因而在工程实际中,一旦出现,则认为该测量值已经偏离原有的状态。6.一种快速电网智能报警方式本方法采用PMU布点优化算法来优化观测器和基于DT-SVM的事件分类方法。快速智能报警方法的基本步骤如下:1)初始化模型库。包括判别模型及电网参数模型,并根据电网运行状态选择判别模型。2)从SCADA读报警,如为开关量报警则获取报警时间t并执行以下步骤,否则重复步骤2)。3)根据报警时间t获取事件特征,从WAMS获取优化后的母线电压向量(1122,,,,mmuuu)。4)采用步骤1)所选的判别模型,根据事件特征对事件进行推理,得到推理结果。5)显示结果并更新样本集,返回步骤2)。7.结论以上介绍的只是众多系统故障报警方式中的几种,现代工业、商业系统中实践有很多种故障报警方式,本文所提到的只是我认为实际工业生产中应用比较广的,不同的系统可能有不同的报警机制相适应,对于复杂系统,更是要灵活运用各种方式,结合各种方法,通过仿真、实验得到最理想的报警方法。[1]柴令华,陈小虎,孟凯,何庆飞.基于自回归预测的故障报警方法研究[J].机械,2010,11:6-8.[2]潘亮亮,赵书涛,李宝树.基于声波信号分析的电气设备故障诊断新方法[J].电力自动化设备,2009,08:87-90.[3]殷沐林,陆中会.电气设备故障诊断的方法研究[J].广西轻工业,2008,11:46+56.[4]刘建胜,涂海宁,张华,夏芳臣.制造车间设备故障报警系统研究[J].微计算机信息,2008,19:199-200.[5]赵铭江,安安,孙勇军.大型自动化控制系统故障报警技术应用研究[J].工业控制计算机,2005,09:11-12.[6]郝继旺,刘瑞峰,李永红.设备故障报警管理软件的应用[J].冶金自动化,2003,02:68.[7]郭创新,马韬韬,朱少华,郑晓,秦杰.一种快速电网智能报警方法[J].中国电机工程学报,2010,S1:6-11.[8]张庆,徐光华,华成,张
本文标题:工业生产故障报警方式
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