摘要: 簡介了遠程監視與故障診斷專家系統在國內空分設備中應用的實際意義, 著重分析了
大型空分設備遠程監視與故障診斷專家系統中遠程監視模塊和故障診斷模塊的開發。
關鍵詞: 大型空分設備; 遠程監視; 故障診斷; 專家系統
中圖分類號: TB663 文獻標識碼: A
Internet2based expert system of remote monitoring and fault
diagnosis of air separation unit
Xu Zhi2qiu , He Guo2geng , Li Jia , Tu Ya2li , Liu Xuan2fei , Yu Yong
( Institute of Ref rigeration and Cryogenics , Huazhong University of Science and Technology , 1037 Luoyu Road ,
Wuhan 430074 , Hubei , P1R1China)
Abstract : The importance of application of expert system of remote monitoring and fault diagnosis ( ES2RMFD) in air
separation industry is briefly introduced. Emphasis is focused on the development of the remote monitoring and fault
diagnosis module in the ES2RMFD for large scale air separation unit .
Keywords : Large scale air separation unit ; Remote monitoring ; Fault diagnosis ; Expert system
1 遠程故障診斷與監視在大型空分設備中應用的必要性
空分設備機組眾多, 工藝流程復雜, 且啟動周期長。應保持連續、穩定的運轉狀況, 不能頻繁地開機和停機, 一旦發生故障, 將帶來較大的經濟損失。因此, 準確地判斷空分設備的運行狀態、迅速地確定故障性質與故障部位, 及時地找到故障起因并提出排除故障的相應措施, 對于保證空分設備正常工作和氣體供應具有重要的實際意義。
遠程實時監視, 可以實現空分設備運轉信息的遠程共享, 便于專家在遠程對設備現場的指導, 從而可以實現專家對空分設備的“遠程會診”。
故障診斷專家系統能夠借助于計算機高速的運算能力, 將眾多空分設備專家所具有的知識編制成知識庫, 運用先進的推理技術, 幫助技術人員分析和解決復雜設備故障問題。
2 系統結構
筆者以某16000m3 / h 空分設備為對象, 研究開發基于Web 的空分設備遠程監視與故障診斷專家系統。系統每5s 從空分設備的DCS 系統中采集1次數據, 然后對其進行遠程監視與診斷。系統主要包括4 個模塊(如圖1 所示) : ①實時監視模塊; ②故障診斷模塊; ③狀態分析模塊;④系統維護模塊。
3 遠程監視模塊的開發
目前一些DCS 系統雖然具有遠程監視功能,但其僅限于企業局域網內生產控制專網, 在局域網內部可實現遠程監視, 這并不是真正基于Internet意義上的空分設備遠程監視系統。這里所說的遠程監視是指通過Internet 訪問的遠程監視。
311 遠程監視模塊的網絡結構
一般遠程診斷與監視技術采用客戶端/ 服務器結構, 通常有兩種技術路線可供選擇, 一種是B/ S(Browse/ Sever) 模式, 另一種是C/ S (Client/ Server)模式。兩者各有優缺點。
在基于B/ S 模式的分布式Web 應用系統中,為增強Web 頁面的動態交互性, 使瀏覽端用戶能在線訪問數據庫, 關鍵技術就是Web 服務器與數據庫的連接。傳統的方法主要有CGI、ISAPI 等技術, 但這些技術切入點不容易確定、開發步驟繁瑣、效率不高、不易除錯且無法直接與HTML 集成, 只適合專業的程序員使用, 在實際應用中難以進行快速開發、及時維護和大面積推廣。而ASP(Active Server Page) 技術應用起來更加靈活、更具交互性。C/ S 模式可以實現分布的處理與集中的數據管理, 同時數據安全性高、通訊快; B/ S 模式則有利于實現系統集成與擴展。因此可以把兩者結合起來, 充分發揮各自的長處, 可以開發出安全可靠、靈活方便和效率高的在線監視與故障診斷系統。鑒于以上分析, 本專家系統采用C/ S 模式與B/ S 模式相結合的混合方式, 采用3 層結構: 客戶端、Web 服務器和數據庫服務器, 網絡的具體結構實現如圖2 所示。
312 采用OPC 技術實現DCS 系統數據采集
由于本專家系統基于DCS 系統, 因此采用基于Web 服務器的DCS 系統數據集成技術。
對于空分設備的遠程監視系統, OPC 技術的實現包括兩個組成部分: OPC 服務器部分及OPC 客戶應用部分。OPC 服務器通過以太網TCP/ IP 協議采集DCS 系統實時數據, 并將這些數據以OPC 位號的形式開放給各個客戶端應用程序。OPC 客戶端通過OPC 標準接口與OPC 服務器通訊接收數據。
313 從Web 服務器向遠程客戶端發布數據
受數據采集和網絡傳輸過程的技術條件限制,空分設備運行的遠程監視實時性能會受到一定的影響, 但對于監視、管理和信息查詢等用戶需求是可以滿足的。遠程實時監視系統的結構如圖3 所示。
314 網絡的安全措施
基于Internet 的遠程監視系統是與企業的控制系統相連接的, 因此網絡的安全措施顯得尤為重要。為了滿足身份認證及訪問控制、信息的保密性和完整性及用戶漫游等安全要求, 采用了以下安全措施:
(1) 集成Windows 驗證 連接到Web 服務器時需要用戶名和密碼。
(2) Source Socket Layer 利用服務器端的數字證書和客戶端的數字證書實現身份認證。
(3) 將客戶端操作人員分為個體管理員、系統管理員和普通瀏覽員。不同的身份對應不同的權限等級, 不同權限等級的人員能夠訪問的系統資源也將不同。
(4) 操作日志及審查 主要包括一些記錄,如: 遠程用戶名稱、IP 地址、連接時間和斷開連接時間等。操作信息則包括所作操作的名稱、發生時間、操作前狀態和操作結果等。這些日志可以跟蹤操作人員所做的工作, 定期審查日志記錄可以提高系統的安全性, 及早發現存在的問題。
(5) 企業級防火墻 防火墻可限制網絡內的數據流量。常用于限制客戶端對Web 服務器的惡意攻擊。
(6) 殺毒軟件 安裝在Web 服務器上, 用于病毒的防護。
4 故障診斷模塊的開發
本專家系統采用遠程故障診斷方法, 其網絡結構與遠程監視相同。
故障診斷模塊包括: ①故障征兆的獲取; ②知識庫的建立; ③推理機的設計。
411 故障征兆的提取
本專家系統的實時數據庫中, 每5s 刷新1 次數據。為了保證故障征兆的自動獲取, 必須每5s檢測1 次數據, 對數據進行對比分析, 征兆的獲取流程如圖4 所示。對不同的數據類型采取不同的對比方法, 常見的故障征兆有以下幾種: ①參數型征兆的獲取; ②波形征兆的獲取; ③頻譜型征兆的獲取; ④軌跡型征兆的獲取。
412 知識庫的開發
知識庫主要用來存放專家提供的專門知識, 為推理機提供求解問題所需的知識。
41211 知識庫的開發流程
知識庫的開發是故障診斷專家系統的核心部分, 它包括: ①專家知識的匯總; ②尋找知識的特征; ③建立知識之間的聯系、推理關系; ④將知識以某種表達方式存儲在計算機數據庫中, 編制推理算法; ⑤將推理算法編制成程序, 調試程序。由于知識紛繁復雜, 各種故障機理相互交織,所以知識庫的開發不可能一蹴而就, 需要反復的修改才能達到比較好的診斷效果。
41212 規則表示
從專家那里得來的知識, 只是一條條的經驗,需要進行必要的抽象, 找出什么是故障, 什么是原因, 引起故障的原因有哪些, 初步找出故障與原因之間的對應關系。給每一個事實賦予一個唯一的數字標識, 稱之為鍵值, 這樣進行規則匹配時比較的只是整數型鍵值, 從而避免了字符匹配所帶來的不便, 提高了匹配速度。事實庫中不僅可放前提、結論事實, 還可存放其他事實(如故障對策) , 其結構如圖5 所示。
413 推理機的開發
推理機根據空分設備當前的運行狀態啟動知識庫中的有關規則, 刷新動態數據庫并保存推理軌跡以期對診斷結果進行解釋。實際上就是利用診斷知識庫的知識, 根據空分設備運行狀態的征兆, 對空分設備的歷史數據進行比較、推理和診斷以求解策略。推理機包括推理方法和推理方向。本專家系統采用不精確正向推理方法。
41311 不精確推理的可信度計算
本專家系統采用基于規則的不精確推理, 其一般表示形式為IF E THEN。其中E 為前提, 它既可以是一個簡單條件, 也可以是由多個簡單條件構成的邏輯組合。CF ( H , E) 為規則可信度, H 為結論。
規則的可信度由專家給出, 征兆的可信度由用戶給出, 診斷結論可信度由規則的可信度與事實的可信度按MYCIN 中的算法傳播計算得出, 其基本步驟如下。
(1) 計算前提可信度:
式中: E1 、E2 ?En 為匹配成功的一條規則的n 條前提。
(2) 計算規則結論可信度:
(3) 兩條規則具有相同的結論時, 合成可信度的計算方法, 先由式(1) 和(2) 求出結論1 可信度CF1 ( H) 和結論2 可信度CF2 ( H) , 進而可求出合成可信度。
(4) 對于多規則深度推理的結論可信度只需重復上述步驟就可得出最終的結論可信度。
41312 本專家系統的不精確正向推理法
由于空分設備有可能出現多故障并發, 診斷結論不止一個, 因此采用不精確推理, 同時采用正向推理, 從已知的事實出發, 運用規則庫中的規則一步一步推導出結論, 這種方式又稱事實驅動方式。不精確正向推理具體過程如圖6 所示。
(1) 處理規則的前提, 看匹配成功的規則前提中是否有結論庫中的事實。若有則該事實為中間結果, 應將它從結論庫中刪除。
(2) 處理規則的結論, 把規則的結論作為新的事實。若結論庫中沒有該事實, 則將之添加到征兆庫作征兆備用, 添加到結論庫作結論備用。
(3) 處理規則本身, 將其添加到激活規則庫中供解釋機制使用。
5 結束語
通過Internet 發布狀態監視和故障診斷系統的實時信息, 使氧氣廠管理人員和工程技術人員能及時了解空分設備的運行狀態, 以便對機組的異常情況采取應急措施, 確保機組運行安全。不精確正向推理徹底解決了傳統專家系統自適應能力較差, 遇到新故障不能正確處理而出現匹配沖突、組合爆炸等問題。
大型空分設備遠程監視與故障診斷專家系統中遠程監視模塊和故障診斷模塊的開發。
關鍵詞: 大型空分設備; 遠程監視; 故障診斷; 專家系統
中圖分類號: TB663 文獻標識碼: A
Internet2based expert system of remote monitoring and fault
diagnosis of air separation unit
Xu Zhi2qiu , He Guo2geng , Li Jia , Tu Ya2li , Liu Xuan2fei , Yu Yong
( Institute of Ref rigeration and Cryogenics , Huazhong University of Science and Technology , 1037 Luoyu Road ,
Wuhan 430074 , Hubei , P1R1China)
Abstract : The importance of application of expert system of remote monitoring and fault diagnosis ( ES2RMFD) in air
separation industry is briefly introduced. Emphasis is focused on the development of the remote monitoring and fault
diagnosis module in the ES2RMFD for large scale air separation unit .
Keywords : Large scale air separation unit ; Remote monitoring ; Fault diagnosis ; Expert system
1 遠程故障診斷與監視在大型空分設備中應用的必要性
空分設備機組眾多, 工藝流程復雜, 且啟動周期長。應保持連續、穩定的運轉狀況, 不能頻繁地開機和停機, 一旦發生故障, 將帶來較大的經濟損失。因此, 準確地判斷空分設備的運行狀態、迅速地確定故障性質與故障部位, 及時地找到故障起因并提出排除故障的相應措施, 對于保證空分設備正常工作和氣體供應具有重要的實際意義。
遠程實時監視, 可以實現空分設備運轉信息的遠程共享, 便于專家在遠程對設備現場的指導, 從而可以實現專家對空分設備的“遠程會診”。
故障診斷專家系統能夠借助于計算機高速的運算能力, 將眾多空分設備專家所具有的知識編制成知識庫, 運用先進的推理技術, 幫助技術人員分析和解決復雜設備故障問題。
2 系統結構
筆者以某16000m3 / h 空分設備為對象, 研究開發基于Web 的空分設備遠程監視與故障診斷專家系統。系統每5s 從空分設備的DCS 系統中采集1次數據, 然后對其進行遠程監視與診斷。系統主要包括4 個模塊(如圖1 所示) : ①實時監視模塊; ②故障診斷模塊; ③狀態分析模塊;④系統維護模塊。
3 遠程監視模塊的開發
目前一些DCS 系統雖然具有遠程監視功能,但其僅限于企業局域網內生產控制專網, 在局域網內部可實現遠程監視, 這并不是真正基于Internet意義上的空分設備遠程監視系統。這里所說的遠程監視是指通過Internet 訪問的遠程監視。
311 遠程監視模塊的網絡結構
一般遠程診斷與監視技術采用客戶端/ 服務器結構, 通常有兩種技術路線可供選擇, 一種是B/ S(Browse/ Sever) 模式, 另一種是C/ S (Client/ Server)模式。兩者各有優缺點。
在基于B/ S 模式的分布式Web 應用系統中,為增強Web 頁面的動態交互性, 使瀏覽端用戶能在線訪問數據庫, 關鍵技術就是Web 服務器與數據庫的連接。傳統的方法主要有CGI、ISAPI 等技術, 但這些技術切入點不容易確定、開發步驟繁瑣、效率不高、不易除錯且無法直接與HTML 集成, 只適合專業的程序員使用, 在實際應用中難以進行快速開發、及時維護和大面積推廣。而ASP(Active Server Page) 技術應用起來更加靈活、更具交互性。C/ S 模式可以實現分布的處理與集中的數據管理, 同時數據安全性高、通訊快; B/ S 模式則有利于實現系統集成與擴展。因此可以把兩者結合起來, 充分發揮各自的長處, 可以開發出安全可靠、靈活方便和效率高的在線監視與故障診斷系統。鑒于以上分析, 本專家系統采用C/ S 模式與B/ S 模式相結合的混合方式, 采用3 層結構: 客戶端、Web 服務器和數據庫服務器, 網絡的具體結構實現如圖2 所示。
312 采用OPC 技術實現DCS 系統數據采集
由于本專家系統基于DCS 系統, 因此采用基于Web 服務器的DCS 系統數據集成技術。
對于空分設備的遠程監視系統, OPC 技術的實現包括兩個組成部分: OPC 服務器部分及OPC 客戶應用部分。OPC 服務器通過以太網TCP/ IP 協議采集DCS 系統實時數據, 并將這些數據以OPC 位號的形式開放給各個客戶端應用程序。OPC 客戶端通過OPC 標準接口與OPC 服務器通訊接收數據。
313 從Web 服務器向遠程客戶端發布數據
受數據采集和網絡傳輸過程的技術條件限制,空分設備運行的遠程監視實時性能會受到一定的影響, 但對于監視、管理和信息查詢等用戶需求是可以滿足的。遠程實時監視系統的結構如圖3 所示。
314 網絡的安全措施
基于Internet 的遠程監視系統是與企業的控制系統相連接的, 因此網絡的安全措施顯得尤為重要。為了滿足身份認證及訪問控制、信息的保密性和完整性及用戶漫游等安全要求, 采用了以下安全措施:
(1) 集成Windows 驗證 連接到Web 服務器時需要用戶名和密碼。
(2) Source Socket Layer 利用服務器端的數字證書和客戶端的數字證書實現身份認證。
(3) 將客戶端操作人員分為個體管理員、系統管理員和普通瀏覽員。不同的身份對應不同的權限等級, 不同權限等級的人員能夠訪問的系統資源也將不同。
(4) 操作日志及審查 主要包括一些記錄,如: 遠程用戶名稱、IP 地址、連接時間和斷開連接時間等。操作信息則包括所作操作的名稱、發生時間、操作前狀態和操作結果等。這些日志可以跟蹤操作人員所做的工作, 定期審查日志記錄可以提高系統的安全性, 及早發現存在的問題。
(5) 企業級防火墻 防火墻可限制網絡內的數據流量。常用于限制客戶端對Web 服務器的惡意攻擊。
(6) 殺毒軟件 安裝在Web 服務器上, 用于病毒的防護。
4 故障診斷模塊的開發
本專家系統采用遠程故障診斷方法, 其網絡結構與遠程監視相同。
故障診斷模塊包括: ①故障征兆的獲取; ②知識庫的建立; ③推理機的設計。
411 故障征兆的提取
本專家系統的實時數據庫中, 每5s 刷新1 次數據。為了保證故障征兆的自動獲取, 必須每5s檢測1 次數據, 對數據進行對比分析, 征兆的獲取流程如圖4 所示。對不同的數據類型采取不同的對比方法, 常見的故障征兆有以下幾種: ①參數型征兆的獲取; ②波形征兆的獲取; ③頻譜型征兆的獲取; ④軌跡型征兆的獲取。
412 知識庫的開發
知識庫主要用來存放專家提供的專門知識, 為推理機提供求解問題所需的知識。
41211 知識庫的開發流程
知識庫的開發是故障診斷專家系統的核心部分, 它包括: ①專家知識的匯總; ②尋找知識的特征; ③建立知識之間的聯系、推理關系; ④將知識以某種表達方式存儲在計算機數據庫中, 編制推理算法; ⑤將推理算法編制成程序, 調試程序。由于知識紛繁復雜, 各種故障機理相互交織,所以知識庫的開發不可能一蹴而就, 需要反復的修改才能達到比較好的診斷效果。
41212 規則表示
從專家那里得來的知識, 只是一條條的經驗,需要進行必要的抽象, 找出什么是故障, 什么是原因, 引起故障的原因有哪些, 初步找出故障與原因之間的對應關系。給每一個事實賦予一個唯一的數字標識, 稱之為鍵值, 這樣進行規則匹配時比較的只是整數型鍵值, 從而避免了字符匹配所帶來的不便, 提高了匹配速度。事實庫中不僅可放前提、結論事實, 還可存放其他事實(如故障對策) , 其結構如圖5 所示。
413 推理機的開發
推理機根據空分設備當前的運行狀態啟動知識庫中的有關規則, 刷新動態數據庫并保存推理軌跡以期對診斷結果進行解釋。實際上就是利用診斷知識庫的知識, 根據空分設備運行狀態的征兆, 對空分設備的歷史數據進行比較、推理和診斷以求解策略。推理機包括推理方法和推理方向。本專家系統采用不精確正向推理方法。
41311 不精確推理的可信度計算
本專家系統采用基于規則的不精確推理, 其一般表示形式為IF E THEN。其中E 為前提, 它既可以是一個簡單條件, 也可以是由多個簡單條件構成的邏輯組合。CF ( H , E) 為規則可信度, H 為結論。
規則的可信度由專家給出, 征兆的可信度由用戶給出, 診斷結論可信度由規則的可信度與事實的可信度按MYCIN 中的算法傳播計算得出, 其基本步驟如下。
(1) 計算前提可信度:
式中: E1 、E2 ?En 為匹配成功的一條規則的n 條前提。
(2) 計算規則結論可信度:
(3) 兩條規則具有相同的結論時, 合成可信度的計算方法, 先由式(1) 和(2) 求出結論1 可信度CF1 ( H) 和結論2 可信度CF2 ( H) , 進而可求出合成可信度。
(4) 對于多規則深度推理的結論可信度只需重復上述步驟就可得出最終的結論可信度。
41312 本專家系統的不精確正向推理法
由于空分設備有可能出現多故障并發, 診斷結論不止一個, 因此采用不精確推理, 同時采用正向推理, 從已知的事實出發, 運用規則庫中的規則一步一步推導出結論, 這種方式又稱事實驅動方式。不精確正向推理具體過程如圖6 所示。
(1) 處理規則的前提, 看匹配成功的規則前提中是否有結論庫中的事實。若有則該事實為中間結果, 應將它從結論庫中刪除。
(2) 處理規則的結論, 把規則的結論作為新的事實。若結論庫中沒有該事實, 則將之添加到征兆庫作征兆備用, 添加到結論庫作結論備用。
(3) 處理規則本身, 將其添加到激活規則庫中供解釋機制使用。
5 結束語
通過Internet 發布狀態監視和故障診斷系統的實時信息, 使氧氣廠管理人員和工程技術人員能及時了解空分設備的運行狀態, 以便對機組的異常情況采取應急措施, 確保機組運行安全。不精確正向推理徹底解決了傳統專家系統自適應能力較差, 遇到新故障不能正確處理而出現匹配沖突、組合爆炸等問題。
