何宏宏，宮迎輝，劉 新，李 芳

HE Hong-hong，GONG Ying-hui，LIU Xin，LI Fang

（北京機械自動化研究所 機器人中心，北京 110120）

0 引言

在生產(chǎn)設(shè)備日趨大型化、高速化、自動化和智能化的今天，完全基于數(shù)據(jù)處理的傳統(tǒng)診斷技術(shù)遠遠不能適應(yīng)當前的要求。為了滿足對復(fù)雜系統(tǒng)的診斷要求，人工智能技術(shù)特別是專家系統(tǒng)在故障診斷中得到了高度重視并得到廣泛的應(yīng)用。在鋼鐵行業(yè)，狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的作用尤為重要。但目前還沒有形成針對大型冷連軋自動化系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)，故在此以大型冷連軋機組為研究對象，設(shè)計開發(fā)了故障自診斷系統(tǒng)。

1 故障診斷系統(tǒng)的研究對象和內(nèi)容

對于連續(xù)生產(chǎn)線而言，故障診斷專家系統(tǒng)主要從故障診斷的對象和故障診斷專家系統(tǒng)的內(nèi)容來討論。

從故障診斷專家系統(tǒng)的對象來講主要有兩個方面：

1）電機故障；

2）PLC等一系列控制硬件及通訊設(shè)備的故障。

從故障診斷專家系統(tǒng)的內(nèi)容來講主要三個方面：

1）故障監(jiān)測：即通過各種監(jiān)測手段，監(jiān)測運行設(shè)備的各項數(shù)據(jù)，用于判斷故障的依據(jù)；

2）故障分析：即根據(jù)監(jiān)測到的故障信息進行分析，以尋找故障原因，確定故障的性質(zhì)和程度；

3）故障決策：即根據(jù)故障分析的結(jié)果，對系統(tǒng)作出報警、停機等決定，并給出具體設(shè)備以方便工廠操作人員及時排查恢復(fù)。

2 系統(tǒng)軟件平臺及結(jié)構(gòu)

2.1 軟件平臺

軟件主要包括通訊軟件和編程軟件。通訊軟件有：SIEMENS公司的STEP7 5.4組態(tài)軟件和SIMATIC NET軟件、Connectivity Pack 6.1集成開發(fā)環(huán)境。編程軟件包括窗口開發(fā)軟件Visual Studio 2008和SIMATIC WINCC監(jiān)控軟件。

通過 Connectivity Pack-Server 6.1 的通訊接口，使用 Visual Studio 2008 和 SQL 知識開發(fā)訪問WinCC歸檔數(shù)據(jù)。

2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

大型冷連軋生產(chǎn)線故障診斷專家系統(tǒng)的任務(wù)是：整理和存儲過程控制計算機數(shù)據(jù)，報警和顯示圖形，打印報表，完成基于知識的診斷推理，進行維護咨詢等高級任務(wù)。整個系統(tǒng)模塊的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

3 系統(tǒng)的實現(xiàn)

在冷連軋生產(chǎn)線中設(shè)置一些檢測點，用于完成對生產(chǎn)狀態(tài)的采集，利用這些采集到的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及該領(lǐng)域知識，并綜合維修人員和專家的經(jīng)驗，通過計算機對冷連軋生產(chǎn)線的狀態(tài)進行分析判斷，確定故障的原因、性質(zhì)和位置，并提出解決故障的維修、調(diào)整對策。

圖1 故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

3.1 檢測點設(shè)置

通過對生產(chǎn)線的電氣控制部分的仔細研究和對電氣控制部分故障資料的分析，設(shè)置了冷連軋生產(chǎn)線的電氣關(guān)鍵部位及常見故障發(fā)生部位的檢測點。

3.2 數(shù)據(jù)采集及傳輸

整個冷連軋生產(chǎn)線電氣控制故障診斷系統(tǒng)由兩大部分組成，完成狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、傳輸和計算機故障診斷專家系統(tǒng)。對狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集及傳輸采用PLC串行通訊，利用WinCC中OPC將數(shù)據(jù)采集到過程控制機上，計算機來實現(xiàn)人機界面，數(shù)據(jù)的分析和顯示。對有關(guān)數(shù)據(jù)信息的處理，通過OLE DB進行訪問Wincc歷史數(shù)據(jù)庫。

3.3 知識庫及推理機的設(shè)計與實現(xiàn)

圖2 知識庫結(jié)構(gòu)

一般專家系統(tǒng)的知識庫結(jié)構(gòu)通常為單一知識庫，這不但在各種知識的統(tǒng)一表達上有一定的困難，而且知識庫的搜尋效率也不高，為了保證知識表達的清晰明確與故障診斷的快速與簡潔，我們將采用一種多極、多元的知識庫結(jié)構(gòu)。知識庫結(jié)構(gòu)如圖2所示。

推理機是專家系統(tǒng)的核心，其合理性直接反映到診斷結(jié)果的正確性和診斷過程的實時性。由于本系統(tǒng)為一個實時的故障診斷系統(tǒng)，所以采用以啟發(fā)式推理為主以反向推理為輔的推理方式。

對正向推理，采用產(chǎn)生式規(guī)則——“IF…THEN…”表達法，對于反向推理，采用邏輯表示法。通常狀態(tài)下，當故障原型用數(shù)字量表達時，采用最基本的逆概率方法，根據(jù)Bayes定理，用逆概率來求原概率。對于模擬量表達的故障原型，如果對發(fā)生故障前的征兆與故障后的排障方法已有一定了解，但對該故障本質(zhì)的理解還不夠深入時，引入模糊概念，將這種故障知識以模糊集的形式存在于知識庫中，對相應(yīng)故障的推理也采用模糊推理的方式。具體形式如下：

大前提：IF X1 is A1，And X2 is A2,…,And Xn is An，THEN Y is B

小前提：IF X1 is A'1，And X2 is A'2,…,And Xn is A'n

結(jié)論：Y is B'

其中：Xi為系統(tǒng)狀態(tài)變量及其組合；Ai為系統(tǒng)狀態(tài)集；A'i為系統(tǒng)的模糊狀態(tài)集，i=1,2,...,n；Y為診斷結(jié)果。這種模糊推理方法可消除專家系統(tǒng)的“脆弱性”，即精確推理搜尋不到結(jié)果而導(dǎo)致系統(tǒng)性能嚴重下降的現(xiàn)象[2]。

4 結(jié)束語

由于冷連軋機處于高速運行狀態(tài)，可能故障點很多，以往的監(jiān)控系統(tǒng)的報警信息沒有形成通過數(shù)據(jù)分析而生成的具體到生產(chǎn)車間現(xiàn)場具體設(shè)備的具體原因的故障診斷信息。而故障自診斷專家系統(tǒng)的開發(fā)應(yīng)用將有效的改善這一不良現(xiàn)象，為生產(chǎn)企業(yè)帶來更可觀的效益。

[1]Dexter A L.Fuzzy model based fault diagnosis.IEE Proc-co ntrol Theory,1995,142（6）：545-550.

[2]鄂加強.智能故障診斷及其應(yīng)用[M].長沙：湖南大學(xué)出版社,2006.

[3]顧鍵,王京春,黃德先.OPC.COM技術(shù)在工業(yè)自動化軟件中的應(yīng)用[J].計算機工程與應(yīng)用,2002,12.