鄧榮

摘 要： 物聯網環(huán)境下的設備相對復雜，人工檢測成本過高，故障檢測誤差較大，因此，設計并實現了一種基于物聯網的故障設備檢測系統。系統通過采集模塊獲取故障設備的實時參數，利用控制器為SIM900B的GPRS通信模塊實現各模塊間信息的傳輸，采用核心芯片為S7?200型PLC的檢測診斷模塊，對故障設備信息進行分析和處理，判斷故障產生的原因和位置，實現對故障設備的實時管理和診斷。軟件設計過程中，對基于物聯網故障設備檢測系統的流程進行了詳細分析，并給出無線傳感節(jié)點接收和處理故障設備數據的程序代碼。實驗結果表明，所提系統具有很高的可行性及實用性。

關鍵詞： 物聯網； 故障設備； 檢測系統； 無線傳感節(jié)點

中圖分類號： TN958?34； TP391.4 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）22?0108?03

0 引 言

隨著當前的物聯網技術的快速發(fā)展，相關設備已經進入了物聯網時代，使得不同的智能化物聯網機械設備的應用率不斷增加。尋求有效的方法，確保設備的正常運行成為相關人員分析的熱點[1?3]。因此，設計合理的智能化物聯網設備故障檢測系統具有較高的應用意義。當前針對物聯網下的設備總體運行狀態(tài)的監(jiān)測和故障的診斷研究方法較多，但是還是以人工為主，因為物聯網環(huán)境下的設備故障特征缺少統一標準[4?7]，因此，對故障不能實現快速定位、維修。設計針對物聯網故障設備的運行狀態(tài)的檢測系統，具有重要的應用價值。本文設計并實現了基于物聯網的故障設備檢測系統，對信息進行智能處理和分析，實現設備故障信息的有效診斷的一種網絡。

1 基于物聯網故障設備檢測系統總體架構

為了保證物聯網設備故障檢測的智能化，本文構建了基于物聯網的故障設備檢測系統，該系統的結構如圖1所示。該系統總體上包括數據采集模塊、通信網絡模塊以及故障診斷模塊，分別對應于物聯網的感知層、網絡層和應用層。

2 系統硬件設計方案

2.1 數據采集模塊硬件設計

本文系統數據采集模塊主要負責采集物聯網環(huán)境下的故障設備實時參數，對故障設備系統狀態(tài)進行檢測，數據采集模塊的電路圖用圖2描述。數據采集模塊主要包括傳感器、電源適配器、無線通信模塊、設備故障數據存儲模塊、A/D轉換器和通信接口構成。傳感器用于采集故障設備數據，電源適配器為總體數據采集模塊提供能量，無線通信模塊通過IEEE 802.15.4協議實現數據的無線傳遞。數據采集模塊對從故障設備現場通過傳感器發(fā)送的信號進行濾波、放大、采樣/保持、A/D轉換等操作，并將故障設備數據存儲在設備故障數據存儲模塊中，采集模塊通過通信接口同其他模塊間傳遞設備信息。

2.2 通信網絡模塊中GPRS終端通信硬件設計

本文系統通過通信網絡模塊實現物聯網中故障設備數據的高效傳輸，通信網絡模塊是總體系統的橋梁，是數據采集模塊和檢測診斷模塊間數據傳遞的紐帶，具有重要的作用。GPRS終端通信模塊的核心控制器來自于SIMCom公司的無線四頻SIM900B控制器，該控制器可以最低功耗發(fā)送數據信息。本文系統選用的GPRS終端通信模塊電路圖用圖4所示。該通信模塊主要由SIM900B控制器、射頻模塊、電源模塊、存儲器以及應用接口等構成。GPRS終端通信模塊的優(yōu)勢為：

（1） 提供語音、數據、短消息傳真等服務；

（2） 內置TCP/IP協議棧；

（3） 過低的功耗，休眠情況下僅需2.0 mA電流等。

GPRS通信終端可以連帶主控制管腳，通過單片機控制其功能，也需要連接診斷模塊，以便在故障發(fā)生時，快速實現定位。

2.3 檢測診斷模塊硬件設計

檢測診斷模塊是故障檢測系統的核心部分，主要用于實現故障數據的分析和診斷。本文將SIEMENS公司的S7?200型PLC當成作為系統檢測診斷模塊的基礎芯片，PLC模塊的電路圖用圖3描述。PLC系統主要由中央處理單元（CPU）、信號模塊、通信處理器，診斷分析模塊、輸入模塊、輸出模塊、電源模塊以及接口模塊等構成。該系統將CPU224當成CPU。擴展模擬量輸入模塊EM231以及開關量輸出模塊EM222。集成的PROFIBUS?DP接口用于采集實時故障設備數據，并將獲取的實時故障設備數據反饋給診斷分析模塊，診斷分析模塊則針對故障設備數據進行分析，判斷故障產生的原因和位置，實現對設備故障進行報警和分析。

3 系統軟件設計

3.1 系統總體流程

設計主體部分由硬件實現，軟件部分的工作主要為硬件初始化和故障數據顯示，以及啟動設備故障檢測程序。先采用傳感器節(jié)點獲取設備各部件的數據信息，采集模塊可將這些信息傳輸到檢測診斷模塊中的計算機。數據采集模塊中的計算機將獲取的數據反饋給遠程服務器。檢測診斷模塊中的計算機獲取數據后，依據事先設置的協議對數據進行解包處理，再比較數據同服務器本地數據。如果本地數據列表中有該設備，則同該設備信息進行匹配，分析數據包是否完整，當數據包存在缺失，則將其過濾。若數據列表中不存在該設備，則將設備數據存儲在新的數據列表中。診斷設備故障情況時，應用程序將通過設備故障診斷算法對讀取的設備數據進行分析處理，若設備不存在故障，則返回設備的狀態(tài)信息，并顯示設備故障信號；否則，將做出設備故障診斷信息，并給出具體的維修策略。

3.2 系統軟件流程關鍵代碼設計

創(chuàng)建線程InfoGather和FaultDete，兩個線程可實現信息匯聚以及故障診斷算法的處理，并且設備數據處理程序也主要在該兩個線程中完成。

qmonl_shape（ qmonlt *thread_idl， /* 線程 ED*/

const qmonlattrt *attr， /*控制線程與其他部分的交互*/

（void *）InfoGather （void *），void *arg /*故障檢測線程函數*/

）；

qmonl_shape（ qmonl t *thread—id2， /*故障確認線程ED*/

const qmonlattrt *attr， /*對線程同其他部分交互進行調控*/

（void *）FaultDete （void ？），void *arg

/*錯誤數據采集線程函數*/

）；

4 實驗分析

4.1 實驗條件

齒輪箱是物聯網智能機械過程中經常使用的設備，選擇大型自動化智能物聯網工業(yè)控制系統中的HRP?310型齒輪箱的振動數據作為實驗測試樣本。該齒輪箱由電機帶動，齒輪箱中包含輸入軸、中間軸和輸出軸組成。齒輪箱的實驗平臺如圖4所示。

4.2 故障類型

為了診斷齒輪的不同故障特征，在以上實驗平臺上設置了斷齒、內圈點蝕、外圈點蝕、以及保持架斷裂4種故障。用銼刀齒輪的中間軸上銼去一齒，使得其變成斷齒，在軸承的內圈、外圈以及保持架分別設置蝕故障和斷裂故障。

4.3 實驗結果

對實驗設備進行故障檢測，將得到的數據作為樣本數據。表1描述的是采用本文系統和文獻[5]系統檢測實驗齒輪故障發(fā)生率的結果與真實齒輪故障發(fā)生率的對比結果。分析表1可以看出，采用本文系統對齒輪故障進行檢測的結果明顯高于文獻[5]系統，驗證了本文系統的準確性。通過經過一段時間的監(jiān)測后統計系統對于4種類型實驗設備的故障診斷情況，計算本文系統的誤報率、漏報率和診斷準確率，結果如表2所示。通過表2的實驗結果可以看出，所設計系統具有較低的誤報率和漏報率，同時具備較高的故障辨識能力和魯棒性，極大增強了設備故障診斷的有效性和準確性。

表1 兩個系統的檢測結果比較 %

表2 本文系統故障診斷結果 %

上述實驗結果說明，將物聯網技術運用到故障設備狀態(tài)監(jiān)測系統中，通過故障診斷方法全面、及時診斷設備安全狀況，進而提高設備運行狀態(tài)檢測精度，增強設備檢測系統性能。并且該系統還可快速感知故障的運行狀態(tài)，大幅提升了故障設備檢測系統物聯網的工作可靠性和抗干擾能力。

5 結 語

本文設計并實現了一種基于物聯網的故障設備檢測系統。系統通過采集模塊獲取故障設備的實時參數，利用控制器為SIM900B的GPRS通信模塊實現各模塊間信息的傳輸，采用核心芯片為S7?200型PLC的檢測診斷模塊，對故障設備信息進行分析和處理，判斷故障產生的原因和位置，實現對故障設備的實時管理和診斷。軟件設計過程中，對基于物聯網故障設備檢測系統的流程進行了詳細分析，并給出無線傳感節(jié)點接收和處理故障設備數據的程序代碼。實驗結果表明，所提系統具有很高的可行性及實用性。

參考文獻

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