張以堅

(廣東格林檢測技術(shù)有限公司，廣東 廣州 510000)

化工產(chǎn)業(yè)至今已能達(dá)到蓬勃穩(wěn)定發(fā)展[1]，安全性也較過去得到了極大提高，但近些年依然有不少化工安全事故。其中，包括造成嚴(yán)重后果的案例，如2014年江蘇昆山市一家金屬化工廠發(fā)生特大鋁粉塵爆炸事故；還如2019年江蘇鹽城響水縣一家化工廠發(fā)生特大爆炸事故[2]，直接經(jīng)濟(jì)損失近20億元。因此，提高化工廠安全管理水平任重道遠(yuǎn)。計算機的發(fā)展為自動控制技術(shù)提供了有力支持[3-4]，但傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)仍然依靠大量人力操作，很難做到實時檢測安全狀態(tài)和及時應(yīng)對突發(fā)情況。目前已有蔡配配[5]提出基于加權(quán)概率分析的檢測方法，但該方法效率較低，且有一定局限性；馬波等[6]曾提出使用線性判別分析進(jìn)行檢測，該方法可能過度擬合數(shù)據(jù)。伴隨現(xiàn)代化技術(shù)的迭代更新，機械制造、化工生產(chǎn)、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域均大量使用自動控制技術(shù)，提升生產(chǎn)加工效率，降低各領(lǐng)域人員勞動強度。因此，本文提出基于自動控制技術(shù)的化工生產(chǎn)安全檢測系統(tǒng)，有效利用現(xiàn)階段應(yīng)用較為廣泛的可編程自動控制技術(shù)實時檢測化工生產(chǎn)環(huán)境安全，并對異常情況進(jìn)行及時預(yù)警和自動控制，最大限度降低化工生產(chǎn)過程中發(fā)生事故的可能性。

1 化工生產(chǎn)安全檢測系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)硬件框圖

利用PLC設(shè)計化工生產(chǎn)安全檢測系統(tǒng)，其硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。系統(tǒng)的太陽能電源模塊利用鋰電池充電系統(tǒng)使用節(jié)能環(huán)保的太陽能為系統(tǒng)循環(huán)供電。系統(tǒng)利用布設(shè)于化工生產(chǎn)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的各傳感器采集化工生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)與設(shè)定參數(shù)范圍對比后，通過可編程自動控制器(PLC)控制模塊實現(xiàn)對各部分設(shè)備的實時控制。并且PLC模塊可將數(shù)據(jù)通過路由節(jié)點和網(wǎng)關(guān)傳輸?shù)桨踩珷顟B(tài)檢測模塊，該模塊利用基于PLS的化工生產(chǎn)安全狀態(tài)檢測模型，檢測化工生產(chǎn)安全狀態(tài)，并將化工生產(chǎn)安全狀態(tài)檢測結(jié)果通過用戶終端進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄，并實現(xiàn)遠(yuǎn)程訪問控制。

圖1 硬件框圖Fig.1 Hardware block diagram

1.2 硬件設(shè)計

1.2.1 傳感器的選擇

環(huán)境溫度和濕度使用DHT11傳感器測量，該傳感器性能穩(wěn)定，可以同時測量2種數(shù)據(jù)，且能適應(yīng)各種復(fù)雜工業(yè)環(huán)境。風(fēng)速使用HL-FS2風(fēng)速傳感器測量，測量范圍廣、精度高，對供電系統(tǒng)要求低，能有效抗干擾，且組成材料耐久性好，適合化工環(huán)境。風(fēng)向使用HL-FX2風(fēng)向傳感器測量，精度高，且測量方位全面，最多可達(dá)16個方位。粉塵濃度使用GP2Y1010AU0F粉塵傳感器測量，該傳感器電流消耗少，靈敏度高，且具有體積小、方便運輸和安裝等優(yōu)點。氣體濃度使用MG811氣體傳感器測量，穩(wěn)定性高，基本不受環(huán)境變化影響，輸出方式多樣。

1.2.2 PLC自動控制模塊設(shè)計

自動控制模塊分為控制對象、信號采集、信號轉(zhuǎn)換和用戶4層，模塊組成如圖2所示。自動控制模塊采用可靠性和靈敏度高、穩(wěn)定性強的PLC可編程控制器[7-9]，適用于化工廠的復(fù)雜環(huán)境。自動控制模塊中信號采集模塊通過將各種傳感器采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成電信號，分別是電流信號(3～20 mA)和電壓信號(0～5 V)。電量測量模塊可與計算機通過接口進(jìn)行通信，傳輸開關(guān)柜的功率信號。PLC中溫濕度、風(fēng)速等信號與輔助開關(guān)信號分別通過模擬量輸入、輸出模塊和開關(guān)量輸入、輸出模塊采集，使用以太網(wǎng)連接現(xiàn)場總線。每個控制對象由中間繼電器傳輸信號驅(qū)動電機和控制回路進(jìn)行控制，中間繼電器連接PLC開關(guān)量輸出模塊，接收計算機收到的控制指令[10-11]。

圖2 PLC模塊組成Fig.2 Composition of PLC module

1.2.3 用戶終端設(shè)計

選用ZigBee、串口和觸摸屏驅(qū)動電路、ARM11與S3C6410核心板組成便攜式監(jiān)測平臺，硬件框圖如圖3所示。由圖3可知最終呈現(xiàn)在觸摸屏上的數(shù)據(jù)為先由ZigBee無線模塊接收，再經(jīng)過串口驅(qū)動電路傳給6410處理器處理的終端節(jié)點數(shù)據(jù)[12]。人工操作也可以通過點擊觸摸屏完成。

圖3 便攜式監(jiān)測平臺硬件框圖Fig.3 Hardware block diagram of portable monitoring platform

1.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

1.3.1 Qt軟件工作流程設(shè)計

本文系統(tǒng)使用接口豐富、拓展性強的Qt應(yīng)用程序開發(fā)框架編寫上位機平臺程序[13-14]。當(dāng)本文檢測系統(tǒng)工作時，應(yīng)用軟件被調(diào)用，出現(xiàn)數(shù)據(jù)上行即可觸發(fā)PC機串口接收信號槽讀取數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)上行到串口通過具有接收數(shù)據(jù)功能的協(xié)調(diào)器完成。隨后對接收到的數(shù)據(jù)完整性和正確性進(jìn)行驗證，當(dāng)數(shù)據(jù)正確時進(jìn)行分類儲存工作，同時對其分析并制成圖表；當(dāng)驗證數(shù)據(jù)不正確時則將其丟棄。具體工作流程如圖4所示。

圖4 軟件工作流程Fig.4 Software workflow

支持?jǐn)?shù)據(jù)通信的網(wǎng)站程序采用PHP+MySQL+Apache編寫，通過B/S架構(gòu)實現(xiàn)通信[15]。用戶可通過Ajax無刷新頁面技術(shù)實時觀察化工廠區(qū)狀態(tài)信息和歷史數(shù)據(jù)，實現(xiàn)在線安全檢測以及數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析。還可以通過用戶終端實時分析溫濕度、氣體濃度和粉塵濃度等參數(shù)狀態(tài)進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，提高了化工生產(chǎn)安全性。

1.3.2 基于PLS的化工生產(chǎn)安全狀態(tài)檢測模型

使用偏最小二乘回歸(PLS)算法實現(xiàn)檢測化工生產(chǎn)安全狀態(tài)。設(shè)2個矩陣分別用Xn×m和Yn×p表示自變量輸入矩陣和因變量輸出矩陣，其中樣本個數(shù)用n描述，自變量個數(shù)用m描述，因變量個數(shù)用p描述。先預(yù)處理數(shù)據(jù)得到均值是0、方差是1的矩陣再進(jìn)行建模。

具體過程為各列變量與均值相減，再除以標(biāo)準(zhǔn)差，最終得到矩陣。矩陣X和Y可按下式分解。

(1)

(2)

式中，t1和u1為得分向量，分別表示輸入X和輸出Y的第一對主元；p1和q1為負(fù)荷向量，分別對應(yīng)各自矩陣P和Q主元；E1和F1分別表示殘差矩陣。

得分向量由式(3)、式(4)描述。

t=Xw

(3)

u=Yc

(4)

其中，w和c為權(quán)值向量，‖w‖=‖c‖=1。得到構(gòu)造PLS外部模型的主元。

殘差矩陣E1和F1的計算公式由式(5)、式(6)描述。

(5)

(6)

式中，b1為回歸因子，可構(gòu)造PLS內(nèi)部模型，表達(dá)式見式(7)。

(7)

同理，可得第二特征向量。以上步驟一直重復(fù)到提取第k個特征向量為止，即殘差矩陣Ek和Fk的信息和回歸結(jié)果無關(guān)。

得分向量和負(fù)荷向量由此獲得，并存儲為下述形式：T=[t1，t2，…，th]，P=[p1，p2，…，pm]，Q=[q1，q2，…，qm]，W=[w1，w2，…，wm]，B=diag{b1，b2，…，bm}。由此X和Y可改用式(8)、式(9)描述。

X=TPT+Ek

(8)

Y=TBQT+Fk

(9)

得到偏最小二乘回歸模型：

(10)

其中，W=[W1，W2，…，Wh]，R=[r1，r2，…，rh]為回歸系數(shù)矩陣。

繼續(xù)得到PLS的回歸系數(shù)矩陣C，表達(dá)式見式(11)。

CPLS=(XTX)+XTY=W(PTW)-1QT

(11)

綜上，PLS算法具體步驟為：

(1)將X、Y進(jìn)行歸一化，初始E0=X，F(xiàn)0=Y，h=0。

(2)令h=h+1，uh為Fh-1中的一列。

(3)建立PLS外部模型，重復(fù)式(12)—式(15)循環(huán)直到th收斂。

(12)

th=Eh-1wh/‖Eh-1wh‖

(13)

qh=Fh-1th/‖F(xiàn)h-1th‖

(14)

uh=Fh-1qh

(15)

(4)通過式(16)計算X的負(fù)荷向量。

(16)

(5)建立內(nèi)部模型：

(17)

(6)計算偏差矩陣：

(18)

(19)

(7)重復(fù)第(2)步進(jìn)行循環(huán)，直到提取目標(biāo)隱變量，完成化工生產(chǎn)安全狀態(tài)檢測。

2 驗證性測試與分析

為了驗證本文設(shè)計系統(tǒng)的可行性，將本文系統(tǒng)應(yīng)用在某化工廠進(jìn)行生產(chǎn)安全檢測和控制實驗，實驗結(jié)果見下文。

2.1 檢測實驗

2.1.1 因變量的選取

本文系統(tǒng)應(yīng)用的PLS算法模型受因變量的影響，因此準(zhǔn)備1 000條數(shù)據(jù)(A組)，自變量取工廠里20個自變量，如風(fēng)機、過濾機等的工作指標(biāo)，選取自變量的實時溫度作為因變量，隱變量個數(shù)定為10，并另取1 000條數(shù)據(jù)(B組)做對比測試。將A組中一個因變量訓(xùn)練模型與B組中所有因變量模型進(jìn)行對比，計算20個模型的誤差，如圖5所示。由圖5可知，A組中取第13個變量為因變量時模型平均誤差最小，即單因變量模型中第13個模型誤差最??；B組數(shù)據(jù)中計算得到的誤差大部分都高于A組的平均誤差，這是由于B組中因變量全部用于訓(xùn)練模型，計算量較大，同時影響溫度誤差因素除了化工生產(chǎn)的制冷系統(tǒng)還有環(huán)境溫度等因素，當(dāng)因變量較多時可能會導(dǎo)致引入其他噪聲從而降低精準(zhǔn)度。因此，A組單因變量方法更適合本文系統(tǒng)應(yīng)用模型訓(xùn)練，取第13個因變量時平均誤差最小。

圖5 各因變量模型平均誤差Fig.5 Average error of each dependent variable model

2.1.2 隱變量的選取

PLS算法中隱變量的個數(shù)通過交叉有效性原則確定。設(shè)t1，t2，…tA為建模過程中提取的隱變量，化工生產(chǎn)安全狀態(tài)檢測殘差平方和為:

(20)

圖6 不同隱變量個數(shù)的PRESS值Fig.6 PRESS value of different number of implicit variables

由圖6可知，隨著隱變量個數(shù)增大，PRESS值先下降后保持在一定區(qū)間內(nèi)浮動。主要原因為隱變量個數(shù)較少時，本文系統(tǒng)不能獲取足夠信息，當(dāng)隱變量個數(shù)增加，信息量也增加，PRESS值理論上應(yīng)當(dāng)隨之降低，但隱變量的增多也可能造成更多的噪聲被引入，導(dǎo)致PRESS值增大出現(xiàn)波動，因此選擇隱變量個數(shù)時除了考慮是否含有更多信息還要保證引入噪聲較少。綜合考慮，取第13個因變量、隱變量個數(shù)為10個時，文本系統(tǒng)檢測化工生產(chǎn)安全狀態(tài)誤差最小。

2.1.3 安全檢測實驗

異常狀態(tài)使用SPE值衡量，該值能反應(yīng)樣本向量的變化，具體計算見式(21)：

(21)

根據(jù)上文實驗結(jié)果提取數(shù)據(jù)并分成a、b、c三組，投影到系統(tǒng)模型計算SPE值，繪制安全狀態(tài)檢測曲線如圖7所示，圖中實直線為98%置信度的SPE值控制限。圖7中a組和b組無異常，SPE值始終未超出控制限并穩(wěn)定波動，c組第30到40個觀測點的SPE值明顯不在控制限內(nèi)，此時為人工設(shè)置故障，c組記錄表明本文檢測系統(tǒng)可以準(zhǔn)確檢測并記錄異常狀態(tài)。

圖7 SPE值檢測圖Fig.7 SPE value detection diagram

2.2 控制實驗

分別從化工廠車間溫(濕)度、氣體濃度和粉塵濃度3個方面進(jìn)行自動控制實驗，各取5組數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果見圖8和表1。結(jié)合圖8與表1可知，本文系統(tǒng)在調(diào)控溫(濕)度方面超調(diào)量較小，但響應(yīng)時間較長，這是由于影響環(huán)境溫濕度的因素較多，但干擾程度不大；系統(tǒng)檢測控制粉塵濃度和氣體濃度超調(diào)量較大，響應(yīng)速度快，能在更短的時間內(nèi)達(dá)到穩(wěn)態(tài)值，相對穩(wěn)定性更好。

圖8 系統(tǒng)超調(diào)量Fig.8 System overshoot

表1 自動控制實驗結(jié)果Tab.1 Results of automatic control experiment

綜上，本文系統(tǒng)擁有良好的安全檢測和自動控制性能，能夠及時發(fā)現(xiàn)異常狀況并上傳到用戶終端同時自動調(diào)控至恢復(fù)正常狀態(tài)。

3 結(jié)語

本文設(shè)計了自動控制技術(shù)的化工生產(chǎn)安全檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠在化工廠通過各傳感器檢測廠區(qū)內(nèi)各項環(huán)境指標(biāo)，實時準(zhǔn)確反映并記錄生產(chǎn)環(huán)境狀態(tài)，如有害氣體濃度以及粉塵濃度等，并能根據(jù)實際狀況進(jìn)行自動控制。從硬件和軟件2個方面進(jìn)行設(shè)計實驗，實驗結(jié)果表明隱變量個數(shù)取10、選擇第13個單因變量時系統(tǒng)的生產(chǎn)安全檢測誤差更??；系統(tǒng)在車間溫(濕)度、氣體濃度和粉塵濃度3個方面控制表現(xiàn)良好，溫(濕)度控制速度較快，氣體濃度和粉塵濃度響應(yīng)速度更快，均能夠在短時間內(nèi)穩(wěn)定異常變化，維持設(shè)定安全值，達(dá)到本文系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)。