基于某移動空壓站智能監(jiān)控與健康評估系統(tǒng)的研究

朱 芳

(國營安慶海燕機械廠，安徽 安慶 246001)

1 引言

移動空壓站具有維修簡單，操作方便，占地面積小，機動性強等特點。近年來，移動空壓站在造船、礦山、交通等行業(yè)已得到了廣泛應用，隨著行業(yè)的不斷發(fā)展，對移動空壓站的智能化提出了更高的要求。但國內(nèi)一般都是空壓機廠家通過整合生產(chǎn)，尚未有完善系統(tǒng)的智能化監(jiān)控與健康評估系統(tǒng)[1]，與國外同類產(chǎn)品相比差距較大。

本文通過對某移動空壓站智能化監(jiān)控與健康評估系統(tǒng)(以下簡稱系統(tǒng))研究，實現(xiàn)對空壓站的運行參數(shù)智能監(jiān)控、故障診斷和在線設備健康管理，提高空壓站的自動化程度，運行更加平穩(wěn)，提升安全可靠性[2]。

2 系統(tǒng)工作原理

移動空壓站是采用集裝箱形式的大排量、高壓供氣裝置，包括空壓機、干燥凈化裝置、冷卻系統(tǒng)、排污系統(tǒng)和智能監(jiān)控系統(tǒng)等。系統(tǒng)組成如圖1所示。

圖1 移動空壓站系統(tǒng)組成

智能控制系統(tǒng)通過PLC、傳感器和工控軟件等的合理選型設計和布局，實現(xiàn)移動空壓站的壓力、溫度、電流、電壓等參數(shù)的智能監(jiān)控。健康評估系統(tǒng)主要是根據(jù)樣機故障數(shù)據(jù)特性，對設備狀態(tài)進行準確預測和判斷，對異常狀態(tài)進行顯示、報警、分析并給出處理措施，依據(jù)維護保養(yǎng)、配件更換、保養(yǎng)計劃等建立，應用智能化設備和機器學習相關算法，實現(xiàn)系統(tǒng)智能故障診斷和在線設備健康智能管理功能。

3 系統(tǒng)研究內(nèi)容

系統(tǒng)主要分為頂層設計、硬件系統(tǒng)設計和軟件系統(tǒng)設計，框架如圖2所示。

圖2 智能監(jiān)控和健康評估系統(tǒng)框架圖

3.1 系統(tǒng)頂層設計

系統(tǒng)頂層設計分為用戶需求分析、確定系統(tǒng)開發(fā)平臺、確定系統(tǒng)的功能模塊。

用戶需求分析：主要分析移動空壓站的技術參數(shù)、功能需求等?？諌簷C自動啟動時，聯(lián)動冷卻水泵；停機延時5 min停止冷卻水泵；根據(jù)季節(jié)、氣候變化設置排污時間及間隔，油污定時自動泄放，并可手動排污，停機自動泄荷；自動檢測和記錄潤滑油、冷卻水及各級氣缸壓縮后的空氣溫度、壓力，當出現(xiàn)壓力、溫度過高或過低、電機和控制系統(tǒng)短路或者過載時，自動報警停機。

確定系統(tǒng)開發(fā)平臺：根據(jù)空壓站功能需求，統(tǒng)計啟動、停止、排污、加熱、水箱和滑油液位及各類故障等數(shù)字量輸入點數(shù)25個、數(shù)字量輸出點數(shù)8個，各級溫度、壓力、電壓電流等模擬量輸入點數(shù)21個，對比分析各種開發(fā)平臺，確定選用西門子S7-1215 PLC。

確定系統(tǒng)的功能模塊：采用數(shù)據(jù)可視化、存儲、查詢、機旁運行控制、預警、智能診斷、維護和智能管理等8大功能模塊進行開發(fā)。

3.2 硬件系統(tǒng)設計

硬件系統(tǒng)設計主要分為數(shù)據(jù)采集、設備控制和數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)3個部分。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)：主要實現(xiàn)監(jiān)測對象數(shù)據(jù)的采集，包括監(jiān)測參數(shù)、數(shù)據(jù)接口的類型、傳感器、數(shù)據(jù)采集卡的選型。

設備控制系統(tǒng)：分為對空壓機、冷卻塔、干燥凈化裝置、水泵和負壓風機等設備啟停、報警的控制等。

數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)：以西門子S7-1215 PLC開發(fā)平臺為基礎，選擇EV220B電磁閥、TST-10.0壓力傳感器、EWTSB-PtM-2.0溫度傳感器、液位開關以及IPC-520/A21/i7工控機，進行壓力、溫度、液位等數(shù)據(jù)的采集、分析與搭建。其平臺架構如圖3所示。

圖3 智能監(jiān)控和健康評估系統(tǒng)平臺架構

上位機包含觸摸屏和工控機，兩者通過HDMI接口連接，觸摸屏主要完成人機交互功能、智能故障診斷結果顯示和設備健康管理系統(tǒng)顯示，工控機主要完成系統(tǒng)狀態(tài)診斷和在線設備健康檢測功能；下位機為PLC，通過RJ45接口與工控機通訊，主要完成空壓機組、干燥凈化裝置、冷卻塔、冷卻水泵、進水閥等設備的監(jiān)測報警、自動控制和安全保護。

3.3 軟件系統(tǒng)設計

采用King View 6.6界面開發(fā)軟件和SQL Server數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)進行設計，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化、監(jiān)測數(shù)據(jù)管理、智能故障診斷、運行故障報警、運行設備控制和管理功能等。

監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化功能：編寫程序，使得監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠通過曲線、數(shù)值或圖標等形式，在線顯示監(jiān)測參數(shù)的運行狀態(tài)。顯示屏分別用作各設備工作主監(jiān)控界面顯示和故障診斷流程顯示，設計有操作、參數(shù)設置、參數(shù)顯示、服務器數(shù)據(jù)、報警信息、事件查詢等界面。工控機通過RJ45接口獲取需要顯示的信號，然后通過HDMI線傳送到顯示屏進行實時監(jiān)控。

監(jiān)測數(shù)據(jù)管理功能：對設備長期運行過程中采集的油、水、氣壓力和溫度、電流、電壓等數(shù)據(jù)加以存儲、分析、調(diào)取和分類等管理。

智能故障診斷功能：包括當前狀態(tài)診斷和未來狀態(tài)預報。根據(jù)不同的工況，決策是否報警并采取應急措施，并實現(xiàn)故障類型和原因的實時顯示。

運行故障報警功能：根據(jù)診斷出的設備故障，進行聲光報警。

運行設備控制功能：根據(jù)設備工作狀態(tài)，相應啟停順序和時間要求，能夠自動根據(jù)實際狀況調(diào)整設備的啟?？刂?。

設備運行管理功能：根據(jù)設備的運行周期和運行條件，以及監(jiān)測參數(shù)的變化，對設備進行管理，包括設備維護管理、維修計劃管理和關鍵零部件的視情維修等。

4 智能故障診斷系統(tǒng)關鍵技術

智能故障診斷系統(tǒng)將充氣過程的溫度、壓力、電流和電壓等多傳感信號級聯(lián)起來作為診斷特征向量，通過特征提取、降維和分類[3]等機器學習方法，對特征向量進行分析，通過當前系統(tǒng)狀態(tài)診斷、未來系統(tǒng)狀態(tài)預報對設備的故障情況進行準確判斷，同時融合故障診斷通過融合當前系統(tǒng)狀態(tài)診斷和未來系統(tǒng)狀態(tài)預報結果判斷是否進行報警并采取應急措施。具體步驟如下。

第一步當前狀態(tài)的診斷

首先采集大量的特征向量和所對應的故障狀態(tài)樣本。在實際采集過程中，由于環(huán)境和儀器自身的原因不可避免地存在干擾和噪聲，會對分析工作不利，使準確率下降，甚至誤判。因此在進行分析之前必須對實際采集的現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行預處理。

接著對樣本訓練故障診斷分類器，如SVM、故障樹分析等。用預處理后的大量樣本數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)集，然后按4∶1分為用于生成訓練分類器模型的訓練集和驗證算法準確率的驗證集。

最后，在實際運行時用分類器對采集到的特征向量實時分類以診斷系統(tǒng)當前的狀態(tài)。導致空壓站出現(xiàn)故障的原因繁多，分析起來比較復雜，下面根據(jù)以往空壓機出現(xiàn)的典型故障——排氣溫度過高可能出現(xiàn)的原因，建立故障樹進行分析，如圖4所示。

圖4 排氣溫度過高故障樹分析

根據(jù)故障樹的建模對其進行定性和定量分析，得出基本事件概率和臨界重要度的近似大小，進而系統(tǒng)地判斷空壓機在某種確定的失效模式下相對的安全性與風險性。同時，可以在設備問題、人員操作問題與環(huán)境因素問題的詳細分析下，制定相應的失效控制措施，及時有效地進行故障查除，有效地提升移動空壓站的可靠性。

第二步未來系統(tǒng)狀態(tài)的預報

將過去一段時間系統(tǒng)的狀態(tài)作為輸入，未來一段時間系統(tǒng)的狀態(tài)作為輸出，通過有向圖模型和深度學習[4]等方法對二者的關系進行建模。并根據(jù)第一步的結果診斷預測未來系統(tǒng)的未來故障狀態(tài)。若系統(tǒng)達到臨界故障狀態(tài)，則認為系統(tǒng)未來會發(fā)生故障。

第三步融合故障診斷

綜合第一步和第二步故障診斷的結果，通過一定的策略，判斷系統(tǒng)是否會發(fā)生故障，并采取相應的措施。例如，診斷當前狀態(tài)為正常，預測未來狀態(tài)為故障，那么系統(tǒng)處于臨界故障狀態(tài)，并且顯示將發(fā)生故障的相應設備和開關等。采用主成分分析方法(Principal Component Analysis，PCA)，通過構造數(shù)據(jù)樣本的一個正交變換，新空間的基底去除了原始空間基底下數(shù)據(jù)的相關性，因此只需使用較少數(shù)新變量就能夠解釋原始數(shù)據(jù)中的大部分變量，實現(xiàn)對測量數(shù)據(jù)的降維處理，使原本龐雜難以分析的數(shù)據(jù)變得適合分析。使用PCA 算法進行健康狀態(tài)識別主要分成2個部分：一是利用空壓機的正常運行數(shù)據(jù)建立主元模型，計算出T2統(tǒng)計量和Q統(tǒng)計量的控制限值；二是對測試數(shù)據(jù)進行健康狀態(tài)識別，其具體的檢測流程如圖5所示。

圖5 基于PCA的故障檢測流程圖

5 結論

移動空壓站結構緊湊、智能化程度高，通過對空壓站智能監(jiān)控與健康評估系統(tǒng)研究，能提高空壓站的自動化程度，控制更加精細，運行更加平穩(wěn)，切實提高了空壓站的可靠性、安全性和適應性，滿足岸基移動式應急供氣需求，為碼頭、島礁以及海上供氣提供新的模式，效益顯著。但系統(tǒng)需在后續(xù)使用運行過程中采集大量有效的故障數(shù)據(jù)，進行分類器訓練，以便對當前狀態(tài)診斷和未來狀態(tài)進行預報準確率達到90%以上。