高喜奎，白 焰，王 洋，蔣敏敏，吳 賽

（華北電力大學 控制與計算機工程學院，北京 102206）

在線分析儀表通常指直接安裝在工業(yè)生產(chǎn)流程或其他源流體現(xiàn)場，連續(xù)地或周期性地對物質(zhì)成分或物性參數(shù)進行自動分析和檢測的一類儀器。成分分析是信息的重要來源，通常用于對成分量進行實時連續(xù)的檢測[1]。工業(yè)過程控制系統(tǒng)中，以傳感器和執(zhí)行器故障為主的儀表故障已成為導致控制系統(tǒng)失效的主要原因。據(jù)統(tǒng)計，80%的控制系統(tǒng)失效起因于儀表故障[2]。因此，這類故障的快速診斷與處理，對于系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行具有重要意義。

閱讀文獻可知，當前的故障檢測及診斷方法主要分為3大類：基于機理模型、基于知識以及基于過程數(shù)據(jù)[2]。雖然分析儀表測量部分的原理清晰，但是其故障類型復雜多樣，除測量部分的故障之外，還涉及通信部分、線路故障、環(huán)境因素等多重故障，很難得到精確的診斷模型。而機理模型方法主要成果局限于線性系統(tǒng)，監(jiān)控性能的好壞很大程度上依賴于模型的準確程度，因此工業(yè)上難以得到廣泛應用[2]?；谥R的方法以人工智能算法為核心，利用人類對設備的知識和判斷故障的思維邏輯來構(gòu)造診斷功能，自動地完成整個檢測和診斷過程，以對故障的定性分析為主?；谶^程數(shù)據(jù)的方法是以采集的過程數(shù)據(jù)為基礎，對數(shù)據(jù)采取各種處理和分析方法挖掘出隱含的有用信息，從而指導系統(tǒng)進行分析判斷。

本文在專家系統(tǒng)應用于故障診斷的問題上做了改進，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理數(shù)據(jù)，應用產(chǎn)生式規(guī)則啟發(fā)分類邏輯的模糊推理，最后通過Eclipse平臺進行JAVA編程，完成全面且準確的診斷系統(tǒng)。

1 模糊專家系統(tǒng)

1.1 一般結(jié)構(gòu)

專家系統(tǒng)ES（expert system）是利用具有相當數(shù)量的權(quán)威性的知識來解決特定領域中實際問題的計算機程序系統(tǒng)。一個典型的專家系統(tǒng)主要由6部分組成，分別是知識庫、推理機、綜合數(shù)據(jù)庫、解釋接口（人機交互界面）、知識獲取模塊、輸入/輸出模塊[3]，各個部分的相互關(guān)系一般可形式化地如圖1所示。

圖1 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of ES

專家系統(tǒng)的知識庫用來存儲包含特定領域的知識，這些知識的數(shù)量與質(zhì)量決定了一個專家系統(tǒng)性能的優(yōu)劣，保障其具有良好的可用性、確定性、完整性和可擴展性是十分必要的。在知識獲取中一般采用人工獲取法和歸納法。前者主要通過訪問知識工程師和專家，后者則著重從實例中推導規(guī)則。在分析儀表故障診斷系統(tǒng)的實際應用中，出現(xiàn)以下情況增添了知識獲取的困難：1）故障不能用解析模型合理描述，如樣氣氣路被堵塞或有泄露；2）儀表的先驗知識不完備、不確定，以致不能建立定量模型；3）故障知識是定性信息，不能毫無歧義地轉(zhuǎn)換為定量值；4）儀表原理本身過于復雜，只能建立近似模型；5）由于系統(tǒng)本身所具有的不確定性；6）因時間和條件所限，缺乏足夠的證據(jù)或接受了當下分辨不清的錯誤信息；7）缺乏可靠的經(jīng)驗等原因，使得專家系統(tǒng)中知識的不確定性是客觀存在的[3]。

1.2 專家推理

專家系統(tǒng)中存在一些由模糊性引起的不確定性（還有由隨機性引起的及由于證據(jù)不全或不確切而引起的不確定性）問題，通過采用模糊技術(shù)來處理這種不確定性的專家系統(tǒng)稱為模糊專家系統(tǒng)。模糊專家系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)類似，一般也是由上述6部分組成，只是數(shù)據(jù)庫、知識庫和推理機采用模糊技術(shù)來表示和處理。

專家推理包括推理方法和控制策略[4]。故障診斷專家系統(tǒng)使用不精確推理，具體有以下幾種方法：基于規(guī)則表示知識、基于語義網(wǎng)絡、基于模糊集和基于深層知識的推理?？刂撇呗灾饕竿评矸较虻目刂萍巴评硪?guī)則的選擇，目前常用的控制策略有數(shù)據(jù)驅(qū)動控制、目標驅(qū)動控制和混合控制3種[4]。

模糊推理機的作用是根據(jù)模糊邏輯法則[5]，把模糊規(guī)則庫中以產(chǎn)生式規(guī)則方法表示的 “如果—則”規(guī)則轉(zhuǎn)換成某種映射，即實現(xiàn)U1×U2×…Un上的模糊集合到V上的模糊集合的映射。模糊規(guī)則可以表示成積空間 U×V 上的模糊蘊涵 F11×F21×…×Fn1→G′。假設模糊推理機的輸入為U上的模糊集合A′，其隸屬函數(shù)為 μA′（u），則每條“如果—則”推理得到模糊推理機的輸出V上的模糊集合B′，其隸屬函數(shù)為

當對系統(tǒng)各現(xiàn)象的因果關(guān)系有較深了解后，可利用模糊關(guān)系矩陣建立診斷ES。模糊關(guān)系矩陣，表示映射關(guān)系，反映了故障癥狀與成因的模糊關(guān)系，可通過修正診斷矩陣提高診斷精度。推理決策邏輯是模糊控制的核心，它結(jié)合知識庫的信息運用模糊數(shù)學理論對模糊控制規(guī)則進行計算推理。模糊邏輯運算根據(jù)算子的具體含義可以有多種算法，如基于合成算子運算的最大最小法、基于概率算子運算的概率算子法以及基于加權(quán)運算的權(quán)矩陣法等[4]。

2 在線分析儀表故障診斷系統(tǒng)的建立

2.1 故障分析

在工業(yè)現(xiàn)場，當分析儀出現(xiàn)故障時，會直接影響或破壞工藝過程中產(chǎn)品質(zhì)量的自動監(jiān)測以及過程設備安全高效運行的自動控制。帶氧量測量的在線分析儀表由2部分組成，分別測量3種或3種以內(nèi)紅外敏感氣體和氧氣，它們的測量原理不盡相同。以單光路微流量紅外氣體分析儀為例，核心是一種利用敏感元件的熱敏特性測量微小氣體流量變化的方法；氧量的測量則是通過氧氣傳感器，根據(jù)燃料池的工作原理運行[1]。測量結(jié)果的準確性除受到溫度、大氣壓力等環(huán)境的影響外，還取決于溫度補償是否成功、測量前的自標定是否成功；樣氣的傳送過程則依賴于泵的正常運行、氣路的通暢等因素；除此之外，還有一些硬件故障諸如跳線問題、斬波器故障、主板故障等。一些故障與故障征兆之間具有簡單的對應關(guān)系，一種故障只會引起一種現(xiàn)象的發(fā)生；但更多的故障與征兆之間存在著多重耦合對應關(guān)系，例如“O2傳感器故障或老化”會導致儀表同時出現(xiàn) “測量值O2超出容差”、“自標定過程中O2濃度太低”以及“O2傳感器的靈敏度太低”的現(xiàn)象；而“測量值O2超出容差”的現(xiàn)象還有可能是主板故障導致的。

根據(jù)診斷類型的深淺知識，首先對二十多種故障成因知識進行分層次分類型處理，分為單一故障知識與耦合故障知識。這些故障的特征模式是該領域?qū)＜覐亩嗄甑膶嵺`經(jīng)驗中獲得，將這些專家經(jīng)驗知識表示為啟發(fā)式規(guī)則的形式進行推理診斷。其中單一故障知識可以運用模式匹配診斷法得出結(jié)論，對于復雜的耦合故障知識，則需要根據(jù)專家知識進行邏輯推理運算，得出故障成因。

2.2 模糊邏輯運算方法

2.2.1 模糊矩陣的確定

邏輯推理是在已有的專家知識基礎上，通過構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣并確定運算算子來實現(xiàn)的。本文的故障診斷系統(tǒng)采用模糊產(chǎn)生式規(guī)則，可表示為

式中：U 為故障種類集合，是診斷的輸入，U=｛u1，u2，…，um｝；V 為故障征兆集合， 是診斷的輸出，V=｛v1，v2，…，vn｝。 由式（1）可知，它們之間的關(guān)系可表示為

式中：R為模糊關(guān)系矩陣，表示規(guī)則庫中的規(guī)則；?為模糊邏輯算子。

經(jīng)過故障征兆的隸屬度和模糊關(guān)系矩陣之間的邏輯運算，可得到各種故障原因的隸屬度。其中幾種主要的故障征兆與故障成因的關(guān)系如表1所示。

表1 部分故障現(xiàn)象與故障原因的對應關(guān)系Tab.1 Relationship between failure symptoms and causes

由上表可知，m=10，n=5；每種故障征兆出現(xiàn)的幾率相同，由算數(shù)平均原則，U上的模糊集合A′的權(quán)值隸屬度的單位為；模糊矩陣R的元素或者rm×n=0，這取決于征兆與故障成因之間是否有關(guān)聯(lián)；故障征兆模糊集合U中的元素數(shù)值為0或者1，當儀表出現(xiàn)征兆時ui=1，當沒有這種征兆時ui=0。

2.2.2 邏輯算子的確定

當模糊向量U和模糊關(guān)系矩陣R為已知時，邏輯算子的確定有多種綜合評判模型，其中為廣義模糊“與”運算，為廣義模糊“或”運算[4]。在本例中，選擇使用M（∧，+）模型。對應一組經(jīng)模糊化的輸入數(shù)據(jù) U=（uki）1×m，m=10，與上述矩陣 R 合成計算后得到的模糊推理結(jié)論為

其中，“∧”表示取小，這樣可計算出每個可能的結(jié)論的隸屬度。 最后比較 vi（i=1，2，…，n）的隸屬度，采用取大原則，即可得到診斷結(jié)果。

2.3 模糊推理過程

本文所提出的故障診斷新方法是基于目標驅(qū)動的推理過程，從目標出發(fā)，為驗證目標的成立而尋找有用證據(jù)。推理原理如圖2所示[6]。

圖2 模糊推理原理Fig.2 Theory of fuzzy inference

故障成因是系統(tǒng)最終需要求出的目標問題，某一種故障原因所引發(fā)的故障現(xiàn)象就是證明該原因的有用證據(jù)。因此由故障征兆的隸屬度以及模糊關(guān)系矩陣，求得故障原因的隸屬度，通過比較結(jié)果實現(xiàn)診斷目的。

2.4 人機交互界面

使用JAVA語言在Eclipse平臺上編程實現(xiàn)儀表故障診斷的人機交互界面[7]，由菜單欄、故障診斷對話框等組成，具體見診斷案例中的結(jié)果展示。

3 診斷案例

以西門子在線分析儀表Ultramat23為實驗設備，以其出現(xiàn)的常見故障為例來說明本系統(tǒng)運用新方法的實用價值，有效地輔助運行人員把握現(xiàn)場系統(tǒng)情況，補救因監(jiān)視人員對設備原理的了解不足而不能及時處理突發(fā)狀況的弊端。

在上位機對儀表故障信號的讀取過程中，不僅存在著各種過程干擾與測量噪聲，而且根據(jù)儀表內(nèi)部通信協(xié)議的規(guī)定，一組信號包含除故障信息以外的狀態(tài)、時間、端口地址等其他信息。在故障診斷的系統(tǒng)中，首先需要合理剔除無用信息，準確挖掘故障征兆的表征信號，存于數(shù)據(jù)庫中。在MYSQL數(shù)據(jù)庫中建立故障診斷庫，在故障診斷庫中分別建立故障征兆表與故障成因表，用于存儲故障信息；用JAVA語言實現(xiàn)推理機的計算、判斷、得出結(jié)論以及對數(shù)據(jù)庫信息的調(diào)取、增刪等過程，并將結(jié)果顯示在人機界面中，便于用戶監(jiān)測。

在需要診斷的故障中，存在一些突發(fā)的、甚至是永久性的破壞性故障。例如某些零部件損壞引起的，還有一些故障是系統(tǒng)在使用過程中某些零部件因疲勞、腐蝕或者磨損等造成性能逐漸下降，最終超出允許值而發(fā)生的漸進性故障[4]。這些故障是不能或者難以進行人為制造的，因此本文采用信號還原、隨機制造故障的方式進行實驗，這樣既保證了設備的安全及可用性，又能夠真實測試專家系統(tǒng)的診斷功能。

人機交互整體界面如圖3所示，當點擊左上角的急救箱小圖標時，即可得到儀表故障診斷對話框。對話框包括故障時間、故障現(xiàn)象、故障原因以及是否被確認的信息顯示。如圖4、圖5、圖6為計算機隨機產(chǎn)生不同種類故障時專家系統(tǒng)的自診斷結(jié)果。

圖3 人機交互界面Fig.3 Human machine interface

圖4 故障1診斷結(jié)果Fig.4 Diagnosis result of fault 1

圖5 故障2診斷結(jié)果Fig.5 Diagnosis result of fault 2

圖6 故障3診斷結(jié)果Fig.6 Diagnosis result of fault 3

圖4中，當儀表具有“測量值通道3超出容差”現(xiàn)象時，系統(tǒng)對其的診斷結(jié)果為“第3組分的分析部分出現(xiàn)故障”；圖5中，連續(xù)出現(xiàn)3個故障信息，綜合評判結(jié)果為“O2傳感器故障或老化”；圖6中，儀表出現(xiàn)“沒有溫度補償?shù)臄?shù)據(jù)”，由于專家知識的不完備，無法精確判斷故障原因，此時系統(tǒng)會給出參考結(jié)論，即 “溫度補償不成功/加載了新組分/E2PROM已經(jīng)被初始化”。結(jié)果表明，系統(tǒng)的診斷結(jié)論與現(xiàn)有的專家知識完全吻合。

4 結(jié)語

當前的工業(yè)現(xiàn)場設備故障的檢測和監(jiān)測還多依賴于設備手冊，對于一些實時性要求高的系統(tǒng)，如在線分析控制系統(tǒng)，一套完備可靠的自檢測自診斷系統(tǒng)顯得尤為重要。本文充分利用設備手冊以及領域?qū)＜业慕?jīng)驗設計實現(xiàn)的模糊專家系統(tǒng)完成了故障診斷的狀態(tài)評估和監(jiān)測功能，具有重大的工程實踐意義。同時，對于仍然存在部分耦合關(guān)系復雜的故障成因還沒有一個恰當?shù)姆椒ㄟM行解耦合，本文新方法的實現(xiàn)對克服這一難點做出了良好的鋪墊。

[1]高喜奎.在線分析系統(tǒng)工程技術(shù)[M].北京：化學工業(yè)出版社，2014.

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[3]劉有才，劉增良.模糊專家系統(tǒng)原理與設計[M].北京：北京航空航天大學出版社，1995.

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[7]趙新慧，李文超，石元博，等.Java程序設計教程[M].北京：清華大學出版社，2014.

我國工業(yè)無線網(wǎng)絡技術(shù)標準被歐洲正式采納

2015年12月25日從中科院沈陽自動化研究所獲悉，該所牽頭研究制定的面向過程自動化的工業(yè)無線網(wǎng)絡WIA-PA技術(shù)標準，日前經(jīng)國際電工委員會（IEC）和歐洲電工技術(shù)標準化委員會（CENELEC）聯(lián)合投票，被正式采納成為歐洲標準。

“WIA-PA能夠成為歐洲標準，打破了歐洲的技術(shù)壁壘，讓中國工業(yè)無線產(chǎn)品拿到了進入工業(yè)無線網(wǎng)絡歐洲市場的準入證書，降低了中國企業(yè)的生產(chǎn)成本，縮短了產(chǎn)品的開發(fā)和認證時間，使得中國工業(yè)無線產(chǎn)品與國外品牌站在了同一起跑線上?！痹擁椖控撠熑?、中科院沈陽自動化研究所梁煒研究員表示。

技術(shù)標準已經(jīng)成為應對技術(shù)性貿(mào)易壁壘的根本游戲規(guī)則，掌握了技術(shù)標準就意味著掌握了國際市場?！皻W洲工業(yè)自動化市場競爭激烈，自有品牌扎堆，對工業(yè)無線產(chǎn)品的準入條件繁多而苛刻。同時，歐洲也正在制定關(guān)于工業(yè)無線網(wǎng)絡共存等方面的其他限制性標準?！绷簾樥f，沖擊本土產(chǎn)業(yè)并非歐洲政府所樂見，尚不夠強大的中國品牌要想在這塊高端市場上站穩(wěn)腳跟，仍將面臨諸多挑戰(zhàn)。

據(jù)介紹，西門子、ABB、E+H等眾多知名自動化公司，目前都在研發(fā)工業(yè)無線網(wǎng)絡技術(shù)和標準并積極拓展市場?！叭绻麤]有自有的技術(shù)和標準，僅以價格取勝，將導致中國產(chǎn)品越來越難進入歐洲市場?！绷簾樥f，技術(shù)性貿(mào)易壁壘通常是指進口國采取強制性和非強制性的技術(shù)標準、法規(guī)等技術(shù)準入要求，限制他國產(chǎn)品進入其市場。隨著中國自主技術(shù)和自主品牌的不斷強大，國外的技術(shù)性貿(mào)易壁壘將越來越嚴格。

據(jù)悉，歐洲電工技術(shù)標準化委員會成立于20世紀50年代，成員包括歐洲31個國家，旨在指定既符合市場要求又符合歐洲法規(guī)的統(tǒng)一標準。