《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于控制器的選煤生產(chǎn)工程故障診斷技術(shù)研究
閆炳勝1,王 海2
1.吉林省琿春礦業(yè)(集團)八連城煤礦,吉林 琿春 133300;2.沈陽理工大學 機械工程學院,遼寧
摘要: 針對在智能診斷中最底層現(xiàn)場控制器的診斷功能和處理方法加以闡述,提出一種基于現(xiàn)場控制器的模糊智能診斷方法,并指出處理及設(shè)計中的基本原則。在實際應(yīng)用中證明其可行性及有效性。
關(guān)鍵詞: PLC|PAC PLC 現(xiàn)場控制器
Abstract:
Key words :

摘    要: 針對在智能診斷中最底層現(xiàn)場控制器的診斷功能和處理方法加以闡述,提出一種基于現(xiàn)場控制器的模糊智能診斷方法,并指出處理及設(shè)計中的基本原則。在實際應(yīng)用中證明其可行性及有效性。
關(guān)鍵詞: 工藝過程故障診斷;現(xiàn)場控制器;多任務(wù)系統(tǒng);模糊智能診斷;PLC;選煤生產(chǎn)

  以PLC為代表的現(xiàn)場控制器功能日趨完善,除了完成對設(shè)備、工藝過程的監(jiān)控任務(wù),還可以對現(xiàn)場的各種故障快速發(fā)現(xiàn)、及時解決[1]。統(tǒng)計表明實際中80%以上的故障為一般性故障,在解決常見、多發(fā)故障的處理上,現(xiàn)場診斷功能可發(fā)揮如下作用:(1)精確定位故障,避免診斷的盲目性;(2)立即采取措施,避免造成嚴重后果;(3)使系統(tǒng)有一定的容錯能力,在出現(xiàn)某些故障的情況下,改變控制策略,避免停車等事故,確保系統(tǒng)繼續(xù)安全可靠的運行。
1 控制器的診斷功能擴展
  根據(jù)故障危害程度等特征,將故障分為安全性故障、工藝過程性故障、耐用性故障等不同等級[2-3]。在組織故障處理功能時,故障的等級應(yīng)予以考慮。(1)安全性故障:可能產(chǎn)生嚴重后果的故障,主要包括設(shè)備損壞、危及人身安全要求控制系統(tǒng)立即處理并報警。(2)工藝過程性故障:能夠?qū)刂七^程、產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生嚴重影響,但不易立即發(fā)現(xiàn)處理的故障,一段時間后如故障仍不排除則后果擴大。(3)耐用性輕度故障:除上述2種故障外,不直接影響生產(chǎn)和質(zhì)量的輕度故障。
  現(xiàn)場控制器如高端PLC、DCS系統(tǒng),其操作系統(tǒng)均采用搶先式多任務(wù)處理機制,控制器故障診斷處理可依照故障的等級,采用不同的任務(wù)等級。圖1以Quantum PLC為例,給出故障診斷及處理功能在PLC中的合理結(jié)構(gòu)安排。操作系統(tǒng)為用戶程序提供不同優(yōu)先級的處理功能,在每個級別上都按照采樣輸入、處理程序、執(zhí)行輸出的過程進行,高優(yōu)先級的任務(wù)中斷低優(yōu)先級任務(wù)。

  安全性故障:在正常的掃描任務(wù)中判斷處理,由于PLC的CPU速度很高,PLC程序掃描周期一般只有幾毫秒,所以對于絕大部分故障的處理速度是滿足要求的,并可使程序簡化。對于后果嚴重、響應(yīng)速度要求極高的故障,必須安排在I/O或定時中斷中處理。
  工藝過程性故障:在不影響CPU掃描工作正常進行的情況下,在正常的掃描任務(wù)中判斷處理,對于算法復(fù)雜度較高或時間響應(yīng)要求偏低的診斷過程,應(yīng)安排在背景任務(wù)中。對于需要復(fù)雜的修正及自學習過程,該過程不宜安排在控制器中。
    耐用性故障:應(yīng)安排在背景任務(wù)中或上位機中進行。
    安全性故障易于發(fā)現(xiàn)處理,通常通過簡單判斷進行停機等處理。而工藝過程性故障,一方面十分隱蔽,難于發(fā)現(xiàn),另一方面卻對生產(chǎn)過程、產(chǎn)品質(zhì)量影響嚴重。以往,控制器無法為操作人員提供可靠的診斷,操作人員只有密切注視系統(tǒng)運行情況、工藝參數(shù)的變化才能避免事故,這對于要求自動化程度較高的場合更是一種挑戰(zhàn)。在現(xiàn)場控制系統(tǒng)設(shè)計時充分考慮可能的故障,并在控制器中做好診斷處理工作是解決這一問題根本途徑。
2  基于控制器的模糊智能診斷
  模糊邏輯系統(tǒng)應(yīng)用于現(xiàn)場診斷具有許多優(yōu)點:現(xiàn)場信號(如信號的幅值、變化率、頻率特征等)均為實型變量,可以通過測量或提取處理為模糊邏輯系統(tǒng)的輸入。由于生產(chǎn)實際中,故障診斷領(lǐng)域存在的大量經(jīng)驗性專家知識具有模糊性和不完全性,無法建立準確的數(shù)學模型,因此模糊邏輯系統(tǒng)能夠充分有效地利用自然語言和知識信息,模糊規(guī)則基本格式“If…then…”型,非常適合于描述專家經(jīng)驗知識[3]。

  診斷系統(tǒng)通過設(shè)置的多源傳感器采集特征信號并分析處理,模糊化變換成故障征兆模糊向量A;推理機根據(jù)當前的設(shè)備征兆信息A,運用知識庫中的模糊知識,按照一定的模糊推理策略進行推理,若匹配成功則將該結(jié)論作為中間結(jié)果繼續(xù)進行,直到問題解決。若推理過程中有多條模糊規(guī)則匹配可用,則按照沖突消解策略從中選出1條最優(yōu)規(guī)則執(zhí)行,從而實現(xiàn)基于知識的推理求解過程。
     模糊關(guān)系矩陣表達故障原因和各種征兆之間的因果關(guān)系,矩陣中的每個元素rij的大小表明了它們之間的互相關(guān)聯(lián)的密切程度。模糊診斷矩陣的確定是模糊診斷中十分重要的環(huán)節(jié),需要參考大量故障診斷經(jīng)驗的總結(jié)和實驗測試及統(tǒng)計分析的結(jié)果。
     建立模糊診斷系統(tǒng)的其他階段,包括輸入信息的模糊化、模糊推理機制和解模糊單元的設(shè)計都有較強的自由度,某個環(huán)節(jié)的設(shè)計不當都將影響故障診斷的精確性。對于特定的問題,可以通過經(jīng)驗積累并不斷修正來確定最佳的模糊邏輯系統(tǒng)。修正過程可以是人工的,也可采用自學習過程進行。
3 模糊智能診斷在控制器中的實現(xiàn)[4]
     現(xiàn)以選煤的流程生產(chǎn)實際為例,對基于現(xiàn)場控制器的故障診斷進行研究。整個生產(chǎn)過程中,兩段的密度控制是保證產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵,該部分工藝過程如圖3所示。以往現(xiàn)場控制系統(tǒng)的設(shè)計過程中沒有考慮針對工藝過程性故障的診斷、處理,出現(xiàn)故障后很長時間才能發(fā)現(xiàn)。

     現(xiàn)取生產(chǎn)中常見的5項故障:b1系統(tǒng)缺介質(zhì)、b2介質(zhì)系統(tǒng)煤泥多、b3一段泵堵塞、b4二段泵堵塞、b5系統(tǒng)介質(zhì)量多(液位設(shè)定不當)。相關(guān)的故障征兆:a1一段液位高、a2一段液位低、a3一段密度高、a4一段密度低、a5一段泵電流低、a6二段液位高、a7二段密度低、a8二段泵電流低、a9一段/稀介分流大。根據(jù)以往故障診斷經(jīng)驗,建立診斷矩陣,并可在應(yīng)用中進行修正,如表1所示。

     采用梯形圖或功能塊難于實現(xiàn),矩陣及多維數(shù)組的計算,診斷功能在Quantum PLC的開發(fā)環(huán)境Concept軟件中采用高級語言環(huán)境STL(Statement Language)開發(fā),首先將診斷矩陣、征兆向量及故障向量做如下定義:
TYPE
    FuzzyR_Matrix: ARRAY [1..5,1..9] OF REAL;
    Sympton_Array: ARRAY [1..9] OF REAL;
    Conclude_Array: ARRAY [1..5] OF REAL;
END_TYPE
  在隸屬度函數(shù)的選取中,高斯型等超越函數(shù)運算量較大,占用控制器時間多。而簡單代數(shù)型隸屬度函數(shù),如三角函數(shù)和梯形函數(shù),在滿足要求的前提下,更利于計算處理,本文采用后者對各現(xiàn)場的輸入量進行模糊化。圖4為一段桶位的隸屬度函數(shù),Csetv_L1為一段液位設(shè)定值。



    圖5所示窗口(1)給出在系統(tǒng)運行過程中,通過采樣實時數(shù)據(jù),采用加權(quán)平均算子進行診斷,對診斷結(jié)果變量進行在線監(jiān)測的相關(guān)數(shù)據(jù)。窗口(2)給出相同的征兆時,采用主因素型算子的診斷結(jié)果。此時,Symptom[ ]=[0,0.74,0,0.24,0.04,0.01,0.075,0,0],實時過程量值略。

  該系統(tǒng)現(xiàn)場Quantum控制器的邏輯結(jié)算時間大于0.1 ms,完成車間90個設(shè)備控制及15個閉環(huán)調(diào)節(jié)等工作。在加入診斷功能前,控制系統(tǒng)掃描任務(wù)周期為8.9 ms,診斷功能直接安排在主程序中,觸發(fā)診斷功能后,控制系統(tǒng)掃描周期為10.4 ms,Watchdog為30 ms,完全滿足安全性要求。通過診斷結(jié)論可將原模糊診斷矩陣中的參數(shù)加以人工或自動修正,如將征兆“一段液位低”對“缺介質(zhì)”的值從原0.95進一步向1靠近,具體的修正在上位機中完成。
  本文將模糊智能故障診斷方法應(yīng)用于控制器中,提高了生產(chǎn)系統(tǒng)的可靠性。設(shè)計控制系統(tǒng)時充分考慮故障診斷及處理功能,是減少故障避免事故的重要措施;同時降低了故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)費用,易于推廣應(yīng)用,有利于故障診斷系統(tǒng)、控制系統(tǒng)與信息系統(tǒng)的集成。但應(yīng)用中應(yīng)注意控制功能與故障監(jiān)控診斷的兼顧和平衡?;诳刂破鞯脑\斷能夠準確定位故障,為上級或遠程診斷中心提供可靠的依據(jù),避免人工描述不準確性。
參考文獻
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[3] BALAKRSHNAN, KARTHIK. Intelligent diagnosis system[J]. Journal of Intelligent System 1998,8(3-4):239-290.
[4] 張曾科.模糊數(shù)學在自動化技術(shù)中的應(yīng)用[M].北京:清華大學出版社,1997.
 

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