煙草澆水機異常故障自動診斷系統設計

（河南中煙工業有限責任公司南陽卷煙廠，南陽 473007）

0 引言

計算機以及互聯網技術的飛速發展，使得故障診斷技術廣泛應用于各個領域[1,2]。故障診斷是通過已知的檢測參數、異常現象并結合先驗知識，找到故障發生的部位以及原因。煙草澆水機是煙廠的重要設備，但是其結構較復雜，各個子系統之間的聯系較為密切，當子系統發生故障，就會導致整個系統癱瘓[3,4]。如何能夠快速準確地進行異常故障診斷，是當前研究的熱點內容。

目前，已有部分較好的研究，例如文獻[5]設計了一種基于協同技術的故障診斷系統，利用智能控制平臺、人工智能以及協同技術等，實現對收割機故障的在線監測以及診斷，該系統能夠進行實時系統故障監測，但是故障診斷時間過長。文獻[6]設計了一種基于特征參數的故障檢測系統，利用原位檢測以及離線檢測的軟件系統，對硬件采用模塊設計思想。該系統具有較好的通用性，但是無法準確檢測故障。

針對上述系統存在的問題，設計了一種新的故障診斷系統——煙草澆水機異常故障自動診斷系統。

1 煙草澆水機異常故障自動診斷系統設計

1.1 煙草澆水機異常故障自動診斷系統硬件設計

對異常故障自動診斷系統進行設計，其中包含數據采集子系統的設計以及數據處理部分，具體過程如下：

異常故障診斷技術是當前研究的重點內容，國內外相關工作人員研究異常故障自動診斷系統也已經有許多年的歷史了，并且在異常故障自動診斷系統方面已經取得了巨大的進步。

異常故障自動診斷系統主要分為在線故障診斷以及離線故障診斷。當前研究的是在線故障診斷[7,8]。在所有的大型設備中，只要設備出現位移以及旋轉，就會存在震動現象，如果這些震動超過一定的范圍，則會影響設備的使用壽命。

下面給出設備數據采集以及分析的基礎[9]：頻率、幅值、相位。它們三者在設備不同的部位，所以導致表現出來其振動的頻率以及幅值、相位是不同的，并且存在以下特點：

1）不同設備的振動是不同的，主要有：周期振動、準周期振動、或是多種組合振動等。

2）當設備在運行的過程中，大部分的振動信號會被淹沒，振動頻率會受到故障程度的影響，如果故障加劇，那么設備的振動就會增強[10]。

獲取的大部分參數都是通過硬件來辨別的，但是這些參數的分析如果只靠數據采集子系統的硬件來實現，會存在一定的困難，通過數據處理子系統進行數據存儲以及分析。由此可見，實現數據存儲以及分析是需要高度統一的[11]。

實現異常故障自動診斷的主要流程是：

1）將傳感器固定在設備的敏感部位；

2）通過數據采集子系統來完成振動曲線的采集；

3）利用網絡將數據實時發送到服務器終端，并將曲線數據進行存儲，并提取相關特征進行分析[12]；

4）分別辨識振動中存在的不同數值，并根據這些數值判斷設備是否發生故障。

不同的機械設備存在不同程度的振動。對振動測量在設備的判斷中是非常重要的。但是大多數是設備的故障診斷系統都是由不同類型的傳感器組成的。在診斷系統中，溫度是一個十分重要分信號值，主要表現在以下方面：

1）設備的某一部位的溫度值較高會影響電氣系統的運行。

2）設備的某一部位溫度值較高會影響設備的機械性能。

當溫度和振動或其他因素在綜合作用下，會更加容易判斷出現故障的部位。

如果要實現設備的在線監測以及故障診斷則需要滿足如下要求：

1）通過傳感器實時采集完整的振動信號；

2）通過溫度傳感器采集系統電機的振動信號；

3）將振動信號以及溫度信號進行準確采集；

4）通過以太網將數據發送到服務端；

5）所設計系統需要具有數據采集、存儲以及顯示等功能。

所設計系統的故障診斷平臺需要進行總體的設計，該平臺的設計主要是為了實現系統的在線監測以及故障檢測等功能，具有較強的擴展性以及試驗性。所設計系統是由數據采集子系統與數據處理子系統兩個部分構成，數據采集子系統主要負責數據的采集以及數據的實時監測，將采集的數據發送到服務端。數據處理子系統主要是通過對采集的數據進行接收、存儲以及通過瀏覽器進行顯示等，具體的系統功能需求如圖1所示。

圖1 系統總體框架圖

傳統的結構模式主要分別兩部分：客戶端與服務器端[13]。需要將兩者的需求進行單獨的處理，并且同時實現它們共同的需求。在當前這種狀況下，系統內的服務器僅僅只是一個數據庫服務器，但是當前業務邏輯需要停留在客戶端，因此需要在客戶端安裝一個應用程序，在這種狀態下，用戶數量猛然劇增，系統的維護作用加大，維護費用增加，但是效率低下，安全性以及伸縮性較差。

服務器結構模型是迄今為止最先進的網絡數據庫模型[14]，由不同的4個部分組成，所設計系統的結構主要應用于系統的中心服務器部分，并且大部分較為復雜的業務處理都是通過中心服務器實現，系統中的數據服務器主要負責將采集的數據進行存儲。

所設計系統利用服務器結構模式，共分三層。在系統服務器上構建相對應的知識庫，通過數據庫將已經村存儲過的數與必要的設備以及相關的應用程序通過服務器發送至用戶遠程訪問頁面，利用瀏覽器完成對系統的界面訪問。用戶可以通過事先預定好的瀏覽器進行訪問，服務器根據用戶的訪問請求，判斷用戶是否可以訪問，并針對用戶請求進行處理，并將處理結果反饋給客戶。

1.2 故障自動診斷系統軟件設計

在煙草澆水機異常故障自動診斷中采用故障樹診斷方法，對煙草澆水機綜合數據庫、規則數據庫和故障數的設計，來增強煙草澆水機系統的通用性和靈活性，煙草澆水機異常故障診斷系統結構如圖2所示。

圖2 煙草澆水機異常故障診斷系統結構

所設計的煙草澆水機故障診斷系統參考了專家故障診斷系統的一般性結構，并對其中部分模塊進行了主要設計，在煙草澆水機人機界面上設計是在進行人機接口任務時，考慮到簡單、智能的操作。煙草澆水機綜合數據庫將數據和設備指示狀態根據不同的來源抽象為征兆事件，用統一的信息結構來表示。綜合數據庫是煙草澆水機整個系統的基礎，他主要是為煙草澆水機的規則庫和故障樹提供重要信息來源，煙草澆水機的知識庫是由規則庫和故障樹組成的，這種知識的構建形式促使煙草澆水機系統對知識的具有更加靈活的表現力，通過對傳統的煙草澆水機故障診斷系統原理進行分析，設計的將傳統的規則，擴展為INPUT-OUTPUT的結構規則，在煙草澆水機規則庫中的每一條規則都存著這多個INPUT-OUTPUT結構，在每一條規則中不但包含著具體的內容和存在著根據推理結果可控制的信息，INPUT-OUTPUT結構規則，能夠有效的增強了煙草澆水機表現內容的能力，在煙草澆水機中故障樹的目的是豐富了規則庫傳統的知識表現形式，并有利于實現對故障系統的分析，推理機是根據規則庫推理的結果和故障樹推理的結果構成的，煙草澆水機系統在進行故障推理時，首先會進行規則故障推理，規則推理的結果將轉入到綜合數據庫中，故障樹利用煙草澆水機綜合數據庫能夠提前知曉故障事實和結論，從而進行故障數診斷的推理，通過對系統中信息記錄模塊的搜索而完成煙草澆水機故障診斷系統的設計。對比傳統的煙草澆水機故障診斷系統[15]，文中設計的系統能夠增強系統的通用性，提高了診斷的效率。

2 實驗結果與分析

為了驗證所設計煙草澆水機異常故障自動診斷系統的綜合有效性，需要進行一次實驗，實驗環境為：Pentium(R)Dual-Core CUP2.50GHz，RAM2GB的PC機，操作系統為Windows XP，采用Matlab7.6編程實現。

分別將所設計系統與基于協同技術的故障診斷系統以及基于特征參數的故障檢測系統進行實驗對比，分別對比3個不同系統的故障診斷時間，對比結果如圖1、圖2、圖3所示。

圖3 所設計系統故障診斷時間

圖4 基于協同技術的故障診斷系統的故障診斷時間

圖5 基于特征參數的故障檢測系統煩人故障診斷時間

分析上圖可知，隨著樣本數量的不斷變化，不同系統的故障診斷時間也在不斷發生變化，當樣本數量為10個時，所設計系統的時間為1.98ms，基于協同技術的故障診斷系統的故障診斷時間為12.03ms，基于特征參數的故障檢測系統的故障診斷時間為12.14ms。所設計系統分別低于其他兩種系統10.05ms、10.16ms。當樣本數量為40個時，所設計系統的故障診斷時間為2.12ms，基于協同技術的故障診斷系統的故障診斷時間為13.12ms，基于特征參數的故障檢測系統的故障診斷時間為13.58ms。所設計系統分別低于其他兩種系統11ms、11.46ms。

通過兩組數據對比可知，所設計系統的故障診斷時間明顯低于其他兩種系統。由此可見，所設計系統有效降低了故障診斷時間。

分別將所設計系統與基于協同技術的故障診斷系統以及基于特征參數的故障檢測系統進行實驗對比，分別對比3個不同系統的穩定性，對比結果表1所示。表1中，方法1代表所設計系統，方法2代表基于協同技術的故障診斷系統，方法3基于特征參數的故障檢測系統。

表1 不同系統的穩定性系數對比

分析表1可知，隨著實驗次數的不斷變化，不同系統的穩定性系數也在不斷發生變化。當實驗次數為10次時，所設計系統的穩定性系數為99.89，基于協同技術的故障診斷系統的穩定性系數為85.21，基于特征參數的故障檢測系統的穩定性系數為95.21。當實驗次數為60次時，所設計系統的穩定性系數為100，基于協同技術的故障診斷系統的穩定性系數為92.99，基于特征參數的故障檢測系統的穩定性系數為75.78。通過上述數據對比可知，所設計系統的穩定性系數最高，基于特征參數的故障檢測系統的穩定性系數次之，基于協同技術的故障診斷系統的穩定性系數最差。由此可見，所設計系統有效提高了系統穩定性，保證了系統的平穩運行。

將所提出方法與基于協同技術的故障診斷系統和基于特征參數的故障檢測系統進行故障診斷效率（%）對比實驗，實驗結果如表2所示，方法1代表所設計系統，方法2代表基于協同技術的故障診斷系統，方法3代表基于特征參數的故障檢測系統。

表2 不同方法故障診斷效率對比實驗

分析表1可知，3種方法都隨著故障數據個數的不斷增加，故障診斷效率也隨著發生變化，

當故障數據個數為15個時，所設計系統故障診斷效率為99.99%，基于協同技術的故障診斷系統故障診斷效率為96.23%，基于特征參數的故障檢測系統故障診斷效率為93.89%，對比可知，基于協同技術的故障診斷系統和基于特征參數的故障檢測系統診斷效率與所提出方法診斷效率之間分別相差3.76%，6.1%。

當故障數據個數為25個時，所設計系統故障診斷效率為99.56%，基于人基于協同技術的故障診斷系統故障診斷效率為95.89%，基于特征參數的故障檢測系統故障診斷效率為92.14%，對比可知，基于協同技術的故障診斷系統和基于特征參數的故障檢測系統診斷效率與所提出方法診斷效率之間分別相差3.67%，7.42%。

當故障數據個數為35個時，所設計系統故障診斷效率為99.12%，基于協同技術的故障診斷系統故障診斷效率為95.12%，基于特征參數的故障檢測系統故障診斷效率為91.33%，對比可知，基于協同技術的故障診斷系統和基于特征參數的故障檢測系統診斷效率與所提出方法診斷效率之間分別相差4%，7.79%。

當故障數據個數為45個時，所設計系統故障診斷效率為98.56%，基于協同技術的故障診斷系統故障診斷效率為94.65%，基于特征參數的故障檢測系統故障診斷效率為90.32%，對比可知，基于協同技術的故障診斷系統和基于特征參數的故障檢測系統診斷效率與所提出方法診斷效率之間分別相差4%，8.24%。

當故障數據個數為55個時，所設計系統故障診斷效率為98.11%，基于協同技術的故障診斷系統故障診斷效率為93.36%，基于特征參數的故障檢測系統故障診斷效率為88.45%，對比可知，基于協同技術的故障診斷系統和基于特征參數的故障檢測系統診斷效率與所提出方法診斷效率之間分別相差4.75%，9.66%。

3 結束語

針對傳統系統存在的一系列問題，設計了一種新的故障診斷系統——煙草澆水機異常故障自動診斷系統。實驗結果表明，所設計系統有效提高了系統穩定性，降低了系統診斷時間，提高了系統診斷效率。