周全

摘 要：目前制絲車間的生產(chǎn)已基本全部實(shí)現(xiàn)了機(jī)械化，通過PLC技術(shù)的應(yīng)用很多制絲生產(chǎn)的過程中都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，但是在煙草制絲生產(chǎn)實(shí)踐的過程中經(jīng)常發(fā)生電氣故障，這些故障嚴(yán)重影響制絲生產(chǎn)的正常進(jìn)行，對于故障的診斷與維修需要花費(fèi)大量的時(shí)間，針對這個(gè)問題對煙絲制絲過程中的故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了研究，對煙草制絲故障診斷系統(tǒng)整個(gè)架構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)和搭建，并對每個(gè)環(huán)節(jié)設(shè)備組成和作用進(jìn)行詳細(xì)的討論和分析，為煙草制絲電氣故障診斷系統(tǒng)的建立提供理論依據(jù)和實(shí)踐基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：煙草制絲；電氣故障；診斷系統(tǒng)；方案

中圖分類號：TS43 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）12-0014-02

1 概 述

隨著工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，以PLC技術(shù)為代表的工控技術(shù)已經(jīng)得到了長足的進(jìn)步。工控PLC技術(shù)為代表的控制系統(tǒng)在工業(yè)領(lǐng)域中得到了十分廣泛的應(yīng)用，為實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的自動(dòng)化做出了十分突出的貢獻(xiàn)。在工業(yè)領(lǐng)域中的控制技術(shù)中現(xiàn)場總線是不可或缺的一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，現(xiàn)場總線是工控中的通信和數(shù)據(jù)傳輸?shù)妮d體，目前所使用的現(xiàn)場總線都是以網(wǎng)絡(luò)為主的自動(dòng)化分布式現(xiàn)場總線技術(shù)。

在煙草的制絲的過程中經(jīng)常會發(fā)生一些電氣故障，在故障發(fā)生之后需要對故障的類型進(jìn)行判斷，然后根據(jù)故障的類型排除故障，在目前的制絲過程中所產(chǎn)生的電氣故障絕大多數(shù)都是使用人工來完成的，對于制絲過程中的電氣故障的診斷大多數(shù)還是依靠工作人員的經(jīng)驗(yàn)，這在很大程度上取決于工作人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，故障是否能夠及時(shí)排除事關(guān)制絲生產(chǎn)是否能夠正常進(jìn)行，如診斷故障以及排除故障需要花費(fèi)大量的時(shí)間就會在很大程度上影響整個(gè)制絲生產(chǎn)的進(jìn)度，而對于電氣故障類型的診斷目前雖然有很多成熟的算法模型，但是很多這種研究僅僅是停留在理論的階段，而并沒有將這些研究付諸于實(shí)踐并形成產(chǎn)品。

本文在假設(shè)這些電氣故障診斷模型已經(jīng)成熟的基礎(chǔ)上，主要來搭建整個(gè)制絲過程中的系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，主要是架構(gòu)設(shè)計(jì)與整個(gè)硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

2 煙草制絲電氣故障診斷模擬診斷平臺構(gòu)建思路

煙草制絲過程中的故障診斷的主要原理和過程是利用信號采集區(qū)中的各種類型的傳感器來進(jìn)行各種信號的采集，這些信號包括溫度信號、壓力信號、流量信號以及水分信號等。這些信號被采集完成之后會通過數(shù)據(jù)線送到信號的轉(zhuǎn)化和處理區(qū)，在這區(qū)域內(nèi)對信號進(jìn)行轉(zhuǎn)化和一系列的處理最終變?yōu)閿?shù)字信號，然后這些信號會被送到信號處理區(qū)，信號處理區(qū)對這些信號進(jìn)行分析和判斷，通過一定的數(shù)學(xué)模型來分析得到相應(yīng)的故障類型。

該故障診斷模型采用的關(guān)鍵的硬件環(huán)節(jié)都是采用現(xiàn)成的模塊來實(shí)現(xiàn)的，本設(shè)計(jì)主要是對各個(gè)功能模塊進(jìn)行集成，然后最終完成對信號的采集、轉(zhuǎn)化傳輸、處理和診斷的功能。采用設(shè)置設(shè)計(jì)的方式一方面能夠提高設(shè)計(jì)的效率和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的速度，另外一方面也使得系統(tǒng)的穩(wěn)定性大大的增加，單獨(dú)的開發(fā)任何一個(gè)具體的硬件模塊都要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，相對于較為廉價(jià)的硬件模塊來講還是具有相當(dāng)?shù)男詢r(jià)比，所以本設(shè)計(jì)選擇了這種集成化的設(shè)計(jì)方式。

3 煙草制絲電氣故障模擬診斷臺硬件設(shè)計(jì)

3.1 編程器

PLC是一種可編程的邏輯控制單片機(jī)，該系統(tǒng)還包括一個(gè)可編程器利用該環(huán)節(jié)可以實(shí)現(xiàn)對于整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)化、傳輸和處理整個(gè)過程中的控制的改進(jìn)?？梢酝ㄟ^對PLC的編程來實(shí)現(xiàn)。另外還可以通過對PLC編程實(shí)現(xiàn)對故障診斷模型的修改，如果PLC所自帶的故障診斷代碼是可修改的話那么可以對其源代碼進(jìn)行修改，從實(shí)踐的過程中不斷的修正和改進(jìn)整個(gè)制絲電氣設(shè)備的故障診斷系統(tǒng)，使得故障診斷的準(zhǔn)確率大大的提升，切實(shí)達(dá)到能夠?qū)嵱玫某潭?。并且可以通過編程區(qū)來對整個(gè)系統(tǒng)的代碼進(jìn)行優(yōu)化縮短故障診斷執(zhí)行的時(shí)間，提高診斷的效率，使其真正的在實(shí)踐生產(chǎn)的過程中發(fā)揮作用。

3.2 信號處理區(qū)

信號的處理區(qū)所包含的主要設(shè)備有AO模塊、AI模塊、DO模塊、DI模塊、CPU、PS電源模塊等，這些模塊主要的做還是對信號轉(zhuǎn)化和傳輸區(qū)送上來的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理使得其變?yōu)樽罱K的易于處理和標(biāo)準(zhǔn)化的方式，最后這些數(shù)據(jù)被送到故障診斷模型進(jìn)行故障的診斷。一般設(shè)備上所搭載的故障診斷模型包括基于經(jīng)驗(yàn)的故障診斷模型和基于信號分布故障診斷模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型等等。這些故障診斷模型都有各自的優(yōu)勢和缺點(diǎn)。其中基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷墓收显\斷模型將故障類型和某種測量參數(shù)建立起簡單的對應(yīng)關(guān)系，通過這種簡單的對應(yīng)關(guān)系來分析和診斷故障的類型。

基于參數(shù)分析的故障診斷模型主要是根據(jù)每種故障下各種參數(shù)的分布來確定和建立每種故障識別的模型然后利用該模型來進(jìn)行故障的診斷。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型是根據(jù)逆向誤差來進(jìn)行修復(fù)和訓(xùn)練模型的最終達(dá)到對故障診斷的目的。該區(qū)的主要的硬件包括電源供電系統(tǒng)、PLC模塊、信號模塊以及人機(jī)界面模塊等。

各模塊之間通過總線進(jìn)行連接，每個(gè)模塊都有相應(yīng)的模塊的連接器。在集成的過程中可以各個(gè)模塊的總線連接直接連到CPU的總線的接口上，并且將每個(gè)模塊固定在相應(yīng)的位置上。信號的模塊包括數(shù)字IO模塊和模擬IO兩部分，二者能夠?qū)崿F(xiàn)對不同設(shè)備的電氣信號包括電壓或者是電流使得二者的信號實(shí)現(xiàn)一致。

3.3 信號轉(zhuǎn)化傳輸區(qū)

然后這些信號會通過總線被送到信號的轉(zhuǎn)化和傳輸區(qū)，包括耦合器、變頻器、饋電路、SM信號模塊和子站來對采集的信號進(jìn)行耦合、變頻反饋控制等一系列的操作。該環(huán)節(jié)主要的作用是實(shí)現(xiàn)通信和一定的控制作用。

如果該系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)控制作用可以利用網(wǎng)線將現(xiàn)場中需要被控制的設(shè)備連接到控制設(shè)備上。通過總線網(wǎng)絡(luò)可以較為迅速的傳遞采集的輸入信息并且輸出診斷信息。

另外，該區(qū)獲得信號的方式是通過非接觸式的耦合的方式獲得的，然后將耦合得到的信號進(jìn)行變頻處理等使其具備進(jìn)行下一級轉(zhuǎn)化的條件。該環(huán)節(jié)主要的作用相當(dāng)于一個(gè)過渡階段，相當(dāng)于信號傳輸?shù)闹修D(zhuǎn)站，在這里實(shí)現(xiàn)對信號的初步的轉(zhuǎn)化和處理。

4 診斷算法設(shè)計(jì)

基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷墓收显\斷模型將故障類型和某種測量參數(shù)建立起簡單的對應(yīng)關(guān)系，通過這種簡單的對應(yīng)關(guān)系來分析和診斷故障的類型。基于參數(shù)分析的故障診斷模型主要是根據(jù)每種故障下各種參數(shù)的分布來確定和建立每種故障識別的模型然后利用該模型來進(jìn)行故障的診斷。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型是根據(jù)逆向誤差來進(jìn)行修復(fù)和訓(xùn)練模型的最終達(dá)到對故障診斷的目的。

本文利用基于最大似然比建立故障診斷平臺模型，首先采集對每種故障所涉及的參數(shù)進(jìn)行歸類，按照目前煙草制絲設(shè)備經(jīng)常出現(xiàn)的故障，假設(shè)類別為3類，三種類型的故障以及相關(guān)的參數(shù)表示為：

w1：x1，x2，x3，x4

w2：x1，x2，x3，x4

w3：x1，x2，x3，x4

本文在每種故障下進(jìn)行了4個(gè)參數(shù)數(shù)值的測量，測量的次數(shù)為1 000，在測量完畢之后得到每種類型的故障都服從4元的正態(tài)分布。因而可以利用多元正態(tài)模型來建立每種故障的模型，如下：

上述三個(gè)公式為每類故障下的概率密度函數(shù)，然后結(jié)合先驗(yàn)概率就可以對出現(xiàn)的每組參數(shù)數(shù)值x1，x2，x3，x4進(jìn)行判斷如果該參數(shù)屬于哪一類的概率密度函數(shù)最大那么就將所出現(xiàn)的參數(shù)歸為哪一類的故障，如：

5 結(jié) 語

本文所設(shè)計(jì)的煙草制絲過程中的電氣故障診斷系統(tǒng)主要是從硬件搭建的角度來對整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)和搭建的，但是煙草制絲電氣系統(tǒng)是否具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，關(guān)鍵還是其中的故障診斷算法。對于故障診斷算法的實(shí)際應(yīng)用沒有進(jìn)行深入細(xì)致的研究，這是本研究所存在的不足，也是電器類故障診斷系統(tǒng)實(shí)踐應(yīng)用研究的一個(gè)重要的研究方向，需要在以后進(jìn)行進(jìn)一步研究。

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