基于TTS 的制絲線故障語音播報系統設計

崔 巖，柳 賓，劉憲瑩，張亞凱，尹 鑫，楊光露

（1.河南中煙工業有限責任公司南陽卷煙廠，河南南陽 473007；2.北京航天拓撲高科技有限責任公司，北京 100176）

0 引言

2015 年5 月國務院印發《中國制造2025》部署全面推進實施制造強國的戰略文件，制造業是國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。煙草制造行業作為制造業的前沿，積極響應智能制造工程，南陽卷煙廠自2019 年起進行制絲線底層全面改造升級。隨著底層控制的升級，制絲工藝的要求越來越精細化，尤其是對煙草加工過程中的關鍵參數，其穩定與準確對于產品質量至關重要。制絲生產過程中各個關鍵工序決定了煙草制絲線加工質量。對于質量的控制，一個是提高生產控制過程的穩定與準確，一個是減少生產過程中的設備故障和異常，進而避免造成不必要的質量事故。

1 問題現狀

各關鍵工序的設備控制復雜，控制關鍵點多，對異常問題進行快速發現和故障排除，是制約各工序加工質量的關鍵因素，對于操作及維修人員要求相應較高。傳統的制絲生產線上的報警信息通常是在現場操作站或者中控室的監控界面上通過文本信息或者彈窗的形式表現出來，然后通過現場風鳴鈴提示站機人員注意報警信息。這種方式對人員的響應速度、系統熟悉程度、工作協同能力要求較高。而智能語音播報系統可以較為高效的處理報警問題。制絲線故障語音播報系統能夠第一時間將PLC 的報警信息進行語音播報，人員覆蓋更全面，問題定位更快更精準。

2 語音播報系統結構

2.1 語音播報網絡結構

通過建設制絲生產過程的關鍵設備實現網絡物聯，集成設備的狀態、報警及關鍵參數等數據。系統實現基層操作、維修工可以實時了解設備的各種狀態，通過系統提供的狀態監測、報警、預警等信息，可以判斷設備整體狀態是否良好、部件是否需要及時檢查和維護處理。為工段長提供設備的整體狀態信息、關鍵故障報警、預警記錄信息、以及維修記錄，通過這些監測信息，工段長判斷是否可以保證正常生產、是否需要調動本工段人員進行故障排查和檢修。為主任級別用戶提供設備的整體狀態信息、停機時長、運行效率、處理量等設備整體OEE（Overall Equipment Effectiveness，設備綜合效率）等綜合信息，提供影響停機停產的關鍵故障報警、預測預警信息；選廠各級用戶根據這些信息判斷是否可以正常生產，是否需要上報準備停產檢修，提前安排各工段開展檢修計劃、提前排查庫存和準備物資采購等。

語音播報系統整體網絡設計如圖1 所示，利用原有網絡結構，讓語音播報系統服務器通過原OPC（OLE for Process Control，對象鏈接與嵌入的過程控制）采集服務器底層各個控制單元的PLC 報警信息。數據采集完成后在服務器內部對報警信息進行分類處理，快速定位異常信息位置，然后通過對應工藝段的語音播報音響，對現場人員進行語音提示，幫助現場人員快速確定問題所在。分類處理后的報警信息返回給中控，通過文本信息提示中控操作人員此次報警問題，方便中控操作人員進行記錄。

圖1 語音播報網絡結構

2.2 語音播報工作流程

語音播報工作流程如圖2 所示。

圖2 語音播報工作流程

（1）正常生產過程中遇到設備故障時，產生報警信息。

（2）語音播報系統通過OPC 服務采集到底層PLC 的報警點觸發，根據報警點對應的工藝段和單元，對現場及中控室進行語音報警。

（3）現場人員根據報警信息，快速到達故障所在的設備，進行現場問題排查。

（4）問題排查過程中，語音播報系統持續播報故障信息，直到工作人員解決問題并復位報警。

2.3 報警信息分類統計分析

報警信息通過語音報警軟件發送到中控語音報警數據庫服務器進行存儲。分類報警統計功能針對存儲的報警信息進行分類統計形成報表。為設備故障分析提供基礎分析數據。系統針對報警信息數據提供多樣的數據查詢和數據分析功能。系統針對報警數據，可提供包括字段的查詢。

3 語音播報系統設計

語音播報功能在工業中已有應用案例。文獻［1］描述了一種基于科大訊飛嵌入式中文語音合成器開發的用于西門子S7-200 系列PLC 的功能擴展，是一種利用商業硬件模塊實現的語音播報功能，但這種方式需要單獨采購硬件模塊，同時還要對單片機、PLC的編程設計能力有一定的要求。文獻［2］描述的分布式語音報警系統，適用于多現場。

語音播報系統通過原有的OPC 服務，利用KEEP SERVER采集服務，采集底層PLC 的報警觸發點，配置內容如圖3 所示。

圖3 語音播報系統配置頁面1

底層PLC 的報警觸發點按報警類別分為：關鍵參數報警點、設備運行報警點、人員操作報警點。其中關鍵參數為各個工藝段的主機控制參數主要為：出口物料含水率、回風溫度、散熱器壓力、熱風溫度、電機電流。設備運行報警主要為：流量異常報警、各儀表網絡狀態異常報警、水氣汽供應異常報警、喂料機異常報警、電子秤異常報警、現場隔離開關狀態。人員操作報警主要分為：選柜錯誤、參數設定錯誤、生產條件不滿足。語音播報系統配置頁面2 如圖4 所示。

圖4 語音播報系統配置頁面2

語音播報系統的基礎，TTS 包含在Windows Speech SDK開發包中，編程人員可以使用此開發包開發滿足自己需求的程序。The Microsoft Speech API（以下簡稱SAPI）是微軟的語音API，由Windows Speech SDK 提供。Windows Speech SDK 包含語音識別引擎（SR）和語音合成引擎（SS）兩種語音引擎。SR 引擎用來識別自然語音的輸入，實現語音控制；SS 引擎用于將文字轉換成語音進行輸出。

4 語音播報系統部署后效果（圖5）

圖5 故障智能播報系統應用前后對比

從圖5 可以看出，故障智能播報系統使用后，葉片線月平均故障停機時間由109 min 降到31 min，小停車次數由每月平均5.3 次降到1.2 次；葉絲線月平均故障停機時間由182 min 降到48 min，小停車次數由每月平均7.1 次降到1.5 次；梗絲線月平均故障停機時間由96 min 降到29 min，小停車次數由每月平均4.6 次降到1.3 次，效果明顯。

5 應用效果分析

項目實施后，智能語音系統異常觸發率達到100%，異常診斷能力達到85%以上，提高了質量缺陷和設備隱患預防管控能力。人工智能語音技術在煙草制絲線應用，有效解決制約制絲線關鍵設備如加香、加料工序故障準確定位問題，打通設備運維“最后一公里”，通過模塊化、系統化的自動判異功能開發及設計，探索了一條制絲設備運行狀態監測的智能化新手段。