楊健健 王超 楊偉偉 張強(qiáng) 王子瑞 韓松 王曉林

摘要：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在煤化工領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，對(duì)煤化工機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和故障報(bào)警已經(jīng)成為首要解決問題。根據(jù)煤化工機(jī)電設(shè)備連續(xù)作業(yè)，存在信息采集困難、利用效率低下、動(dòng)態(tài)管理棘手等問題，提出一款基于WinCE系統(tǒng)，在Visual Studio 2008下使用ARM9處理器，采用SVDD算法研發(fā)的設(shè)備預(yù)警平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)表明：該平臺(tái)通過Zigbee傳感網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤化工機(jī)電設(shè)備進(jìn)行信息實(shí)時(shí)采集及傳輸，經(jīng)過平臺(tái)閾值處理模塊，可以判斷當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，劃分設(shè)備故障報(bào)警等級(jí)，向設(shè)備管理員發(fā)送報(bào)警通知，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤化工機(jī)電設(shè)備狀態(tài)的預(yù)測報(bào)警功能。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);煤化工;SVDD;機(jī)電設(shè)備;預(yù)測報(bào)警

中圖分類號(hào)：TE967 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-5124（2019）10-0135-04

收稿日期：2019-01-16;收到修改稿日期：2019-02-28

作者簡介：楊健健（1988-），男，山東濟(jì)寧市人，碩士生導(dǎo)師，博士，主要研究方向?yàn)橹悄鼙O(jiān)測與控制、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、無線傳感器及其網(wǎng)絡(luò)等。

0 引言

與煤化工相關(guān)的企業(yè)應(yīng)該在保障不污染環(huán)境，節(jié)約生活能源的同時(shí)，去獲取最大的經(jīng)濟(jì)利益。企業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)需要逐漸完善，走綠色健康發(fā)展的道路。上述兩點(diǎn)的完成，離不開煤化工企業(yè)機(jī)電設(shè)備的安全使用，煤化工企業(yè)打造經(jīng)濟(jì)型又能保障安全性的工作條件，需要對(duì)機(jī)電設(shè)備普遍存在的故障進(jìn)行分析，采取針對(duì)性措施去解決實(shí)際工作中機(jī)電設(shè)備存在的問題[1]。近幾年，隨著我國煤化工企業(yè)的逐年發(fā)展，機(jī)電設(shè)備的使用日加頻繁，而實(shí)際使用過程中，對(duì)機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)察，以及出現(xiàn)的故障束縛著企業(yè)的發(fā)展[2]。煤化工企業(yè)涉及的技術(shù)復(fù)雜，設(shè)備通常在惡劣的環(huán)境中工作，所以對(duì)設(shè)備的安全運(yùn)行要求較高。為保障煤化工的設(shè)備運(yùn)行安全，也是有必要對(duì)煤化工的機(jī)電設(shè)備加強(qiáng)監(jiān)測和檢驗(yàn)工作[3]。

目前，我國的煤化工企業(yè)的機(jī)電設(shè)備的維修和管理，大多數(shù)采用的是定期維修，傳統(tǒng)上來看，這種周期性的維修起到了一定的預(yù)防效果，但是隨著使用設(shè)備逐漸增多，時(shí)代的發(fā)展，現(xiàn)在的煤化工機(jī)電設(shè)備的工藝性能和內(nèi)涵都得到了大幅度的提高，應(yīng)該根據(jù)實(shí)際需要，逐漸采用以現(xiàn)代化故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測為基礎(chǔ)的預(yù)防維修體制[4]。

本次提出的基于SVDD的無人值守設(shè)備預(yù)警平臺(tái)研制，對(duì)現(xiàn)有的煤化工機(jī)電設(shè)備狀態(tài)檢測及故障報(bào)警提供了一種解決方案，并且具有一定的自適應(yīng)性?？梢詫?duì)煤化工機(jī)電設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測，方便設(shè)備管理員對(duì)機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行的安全性以及發(fā)生故障做出及時(shí)準(zhǔn)備工作。

1 設(shè)備預(yù)警平臺(tái)設(shè)計(jì)方案

1.1 設(shè)備預(yù)警平臺(tái)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

信號(hào)采集模塊采集廠房機(jī)電設(shè)備的振動(dòng)和溫度等相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)經(jīng)過Zigbee無線通信模塊，傳輸?shù)紸RM9嵌入式主板。主板經(jīng)過閾值處理模塊，對(duì)采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整合分析，判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。其中ARM9主板由供電模塊進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，將報(bào)警結(jié)果顯示到顯示屏上，同時(shí)通過短信報(bào)警平臺(tái)，向設(shè)備管理員發(fā)送報(bào)警通知。系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)女口圖1所示。

1.2 設(shè)備預(yù)警平臺(tái)的軟件功能規(guī)劃

1.2.1 閾值處理劃分報(bào)警等級(jí)

當(dāng)采集的樣本數(shù)量滿足要求時(shí)，預(yù)警平臺(tái)會(huì)自動(dòng)計(jì)算出該類型數(shù)據(jù)的報(bào)警閾值。數(shù)據(jù)的有效值和不同級(jí)別的閾值進(jìn)行比較，便可判斷設(shè)備運(yùn)行情況。

依照閾值處理算法：當(dāng)數(shù)據(jù)有效值小于等于一級(jí)報(bào)警閾值時(shí)，判斷設(shè)備運(yùn)行正常;當(dāng)數(shù)據(jù)有效值大于一級(jí)報(bào)警閾值且小于等于二級(jí)報(bào)警閾值時(shí)，判斷設(shè)備發(fā)生一級(jí)故障;當(dāng)數(shù)據(jù)有效值大于二級(jí)報(bào)警閾值且小于等于三級(jí)報(bào)警閾值時(shí)，判斷設(shè)備發(fā)生二級(jí)故障;當(dāng)數(shù)據(jù)有效值大于三級(jí)報(bào)警閾值時(shí)，判斷設(shè)備發(fā)生三級(jí)故障。如圖2所示為依據(jù)閾值處理原則，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行報(bào)警等級(jí)劃分的說明。

1.2.2 短信報(bào)警平臺(tái)通知報(bào)警

煤化工企業(yè)的機(jī)電設(shè)備，在大部分時(shí)間里處于無人值守的狀態(tài)，在此時(shí)間內(nèi)，設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)故障是很危險(xiǎn)的且損失企業(yè)利益的。因此，當(dāng)設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)故障時(shí)，應(yīng)該及時(shí)通知設(shè)備管理員或者維修師傅，顯然讓設(shè)備管理員及時(shí)了解當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是很有必要的[5]。為進(jìn)一步完善平臺(tái)的監(jiān)測功能，本次設(shè)計(jì)增加短信報(bào)警平臺(tái)，提高故障報(bào)警的時(shí)效性。短信報(bào)警平臺(tái)系統(tǒng)構(gòu)架設(shè)計(jì)，當(dāng)車間預(yù)警平臺(tái)檢測到設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，憑借GPRS遠(yuǎn)程通信技術(shù)，將報(bào)警信息傳遞給預(yù)警管理系統(tǒng)，再以短信的形式及時(shí)發(fā)送至設(shè)備管理員的手機(jī)上。平臺(tái)示意圖如圖3所示。

2 支持向量數(shù)據(jù)描述算法

該算法的主要思想是，創(chuàng)建一個(gè)區(qū)域，要求其封閉緊湊，可以將想要描述的樣本盡可能的或者是最大限度的包含在內(nèi)，非想要描述的樣本盡可能少的包含在其中。舉個(gè)例子，假設(shè)有一個(gè)樣本集，它包含N個(gè)目標(biāo)樣本：{x_i，i = 1，2，…N}，SVDD的主要思想就是能找到一個(gè)使大多數(shù)甚至全部目標(biāo)樣本全部包含在內(nèi)的超球體，此超球體的容積越小越好。超球體存在無法包含所有目標(biāo)樣本的可能性，引入ξ_i（松弛因子）允許個(gè)別目標(biāo)樣本在外，超球體就表示為：

式中：R——球體半徑;

a——球體球心;

C——常數(shù)。

3 基于SVDD的故障判斷分類方法

在對(duì)煤化工機(jī)電設(shè)備進(jìn)行實(shí)際監(jiān)測過程中，以△t為采樣時(shí)間對(duì)其振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)采樣，然后依據(jù)SVDD算法對(duì)采集的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析診斷，構(gòu)造下面判別參數(shù)：其中△R表示新樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)與分類面的距離;△t表示樣本的采樣時(shí)間間隔;△則為距離變化率。根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，設(shè)定振動(dòng)故障類型判斷閾值：一級(jí)報(bào)警閾值Lim1，二級(jí)報(bào)警閾值Lim2，三級(jí)報(bào)警閡值Lima。當(dāng)△≤0時(shí)，表明樣本數(shù)據(jù)正常，設(shè)備當(dāng)前沒有發(fā)生故障。

4 實(shí)驗(yàn)研究

4.1 閾值處理實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證SVDD閾值處理方法的可行性，采用壓電信號(hào)模擬振動(dòng)故障信號(hào)，設(shè)備布置如圖4所示。由于壓電信號(hào)本身具有不確定性，因此用來作為故障信號(hào)較為合適。設(shè)定采樣頻率為2048Hz，連續(xù)采樣，從中選取20組振動(dòng)信號(hào)作為數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)。

在該實(shí)驗(yàn)中，以壓電信號(hào)為研究對(duì)象，通過壓電信號(hào)的電壓及頻率的變化近似的模擬機(jī)械設(shè)備運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)變化過程。

因?yàn)樵搶?shí)驗(yàn)主要是驗(yàn)證方法的有效性，所以本文選用了時(shí)域的3個(gè)特征參數(shù)，而沒有選用頻域或時(shí)頻分析的參數(shù)。具體如下：

1）均值

2）方差

3）標(biāo)準(zhǔn)差

4.2 閾值的設(shè)定

建立判斷閾值為：Lim1=△_max+3×σ;Lim2=△_max+6×σ; Lim3=△_max+9×σ，其中△_max為工況狀態(tài)下有效數(shù)據(jù)點(diǎn)變化率的峰值，σ為該狀態(tài)下有效數(shù)據(jù)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證與分析

利用算法程序?qū)?0個(gè)振動(dòng)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算（均由編號(hào)為C的無線終端采集傳輸），得到的標(biāo)準(zhǔn)差以及相應(yīng)數(shù)據(jù)庫表的變化結(jié)果如下，其中表1為此次實(shí)驗(yàn)用到的樣本數(shù)據(jù)數(shù)值分布情況;表2為經(jīng)算法計(jì)算得到的樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差;表3和表4分別為數(shù)據(jù)庫表在樣本數(shù)據(jù)計(jì)算前后（實(shí)驗(yàn)前后）存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息情況。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖分析，如圖5所示為振動(dòng)故障檢測結(jié)果圖。

由于振動(dòng)樣本數(shù)據(jù)數(shù)值均分布在一級(jí)報(bào)警閾值下方，可知△<0，當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行正常，沒有報(bào)警短信生成。

5 結(jié)束語

本文提出了基于SVDD的煤化工無人值守設(shè)備預(yù)警平臺(tái)研制，并通過振動(dòng)實(shí)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以通過獲得的數(shù)據(jù)，計(jì)算出該數(shù)據(jù)類型的報(bào)警閾值，具有一定的自適應(yīng)性，樣本量越大，得出的報(bào)警閾值精確度越高。且該方法可以對(duì)多個(gè)需要檢測的煤化工機(jī)電設(shè)備同時(shí)進(jìn)行監(jiān)測，大大減少了人力物力，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備在無人值守的情況下，自動(dòng)監(jiān)測報(bào)警的功能。與此同時(shí)，對(duì)于系統(tǒng)的軟件界面后續(xù)需要進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計(jì)，為設(shè)備管理員提供一個(gè)良好的人機(jī)交互環(huán)境。

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（編輯：劉楊）