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        基于大數(shù)據(jù)的智能成套裝備專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2022-09-26 07:28:54宋振鐸
        數(shù)字通信世界 2022年8期
        關(guān)鍵詞:原始數(shù)據(jù)預(yù)警數(shù)據(jù)庫

        宋振鐸,程 凱

        (1.中國煤礦機(jī)械裝備有限責(zé)任公司,北京 100011;2.中煤華晉集團(tuán)有限公司王家?guī)X分公司,山西 河津 043300)

        0 引言

        隨著煤礦的增多,會(huì)帶來其他方面的資源整合,其中煤機(jī)設(shè)備就包含在內(nèi)??傮w上看,中國煤炭機(jī)械設(shè)備市場一直處于迅猛上升趨勢,而采煤機(jī)、液壓支架、噴霧泵等作為煤炭企業(yè)建設(shè)高產(chǎn)、高效、安全采煤礦井,實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)械化不可或缺的關(guān)鍵設(shè)備,其價(jià)值量逐年遞增。

        隨著煤機(jī)設(shè)備的增長,煤礦特殊的工作時(shí)間安排,設(shè)備長期處于復(fù)雜的環(huán)境及長時(shí)間的工作狀態(tài)中,必然會(huì)帶來設(shè)備的損耗。例如,采煤機(jī)會(huì)由于在運(yùn)行中受到巖石及采集的煤的沖擊出現(xiàn)荷載,還會(huì)受到水汽及煤塵的影響,極容易使內(nèi)部機(jī)械零件或者液壓元件出現(xiàn)磨損,使采煤機(jī)設(shè)備出現(xiàn)故障,進(jìn)而影響生產(chǎn),甚至影響周邊環(huán)境,所以對煤機(jī)設(shè)備的設(shè)備診斷是必要的[1]。

        傳統(tǒng)的設(shè)備診斷技術(shù)更多是依靠人工拿著儀器或者專業(yè)技術(shù)人員采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析研究,再得出結(jié)論。這種方式一方面很依賴技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)技術(shù)等,并且不同問題所涉及的技術(shù)也不同,協(xié)調(diào)技術(shù)人員也需要消耗時(shí)間精力等。另一方面分析研究結(jié)果也會(huì)消耗很多的時(shí)間,使生產(chǎn)受到影響。近年來,隨著傳感器技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,基于這方面技術(shù)的故障診斷方式出現(xiàn)了。

        大數(shù)據(jù)是收集、組織、處理和收集大型數(shù)據(jù)集洞察所需的非傳統(tǒng)策略和技術(shù)的總稱。涉及大數(shù)據(jù)處理的一般活動(dòng)類別是:將數(shù)據(jù)提取到系統(tǒng)中;將數(shù)據(jù)保存在存儲(chǔ)中;計(jì)算和分析數(shù)據(jù);可視化結(jié)果。由于煤礦數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)復(fù)雜等特點(diǎn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集分析方式已經(jīng)無法滿足日益增長的需求,所以煤礦大數(shù)據(jù)是滿足智能化礦山建設(shè)的重要一步。

        因此,針對目前存在的問題及各種大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),可通過傳感器采集煤機(jī)設(shè)備,如在采煤機(jī)、液壓器、噴霧泵等內(nèi)部零件或者元件上用傳感器采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),包括溫度、轉(zhuǎn)速、電流、電壓等運(yùn)行數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)分析研究,得出該設(shè)備在運(yùn)行過程中出現(xiàn)的零件損耗或者運(yùn)行異常等問題,保證生產(chǎn)的穩(wěn)步進(jìn)行[2]。

        1 系統(tǒng)總體框架

        大數(shù)據(jù)成套裝備專家系統(tǒng)的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、服務(wù)層,業(yè)務(wù)層以及用戶端的Web展示層組成。系統(tǒng)總體功能框架如圖1所示。

        圖1 系統(tǒng)總體框架

        系統(tǒng)可使用服務(wù)端數(shù)據(jù)采集模塊通過數(shù)據(jù)連接代碼讀取OPC實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),當(dāng)失去實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接的時(shí)候,從歷史數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù),解析數(shù)據(jù)被發(fā)送到KAFKA消息隊(duì)列。接著服務(wù)端啟動(dòng)2個(gè)原始數(shù)據(jù)消費(fèi)者,其中一個(gè)消費(fèi)者將原始數(shù)據(jù)直接存入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫;另一個(gè)消費(fèi)者,根據(jù)模型管理中配置的在線模型是否需要接收的實(shí)時(shí)信息和關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集信息,啟動(dòng)模型;模型接收數(shù)據(jù)服務(wù)輸入的數(shù)據(jù),將運(yùn)行結(jié)果反饋給數(shù)據(jù)服務(wù),數(shù)據(jù)服務(wù)將分析結(jié)果數(shù)據(jù)存入分析數(shù)據(jù)庫,同時(shí)發(fā)送結(jié)果信息至KAFKA。預(yù)警模塊通過消費(fèi)結(jié)果判斷是否預(yù)警,如果預(yù)警,根據(jù)預(yù)警元數(shù)據(jù)信息存入傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,并放入緩存,前端實(shí)時(shí)展示。業(yè)務(wù)端每天通過定時(shí)任務(wù),調(diào)用離線模型請求服務(wù)端的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù),將分析數(shù)據(jù)存入分析數(shù)據(jù)庫,并放入緩存。業(yè)務(wù)端調(diào)用在線模型,請求數(shù)據(jù)服務(wù)獲取數(shù)據(jù)集,完成如預(yù)警信息、圖形化展示等功能,調(diào)用一次熱點(diǎn)數(shù)據(jù)后放入緩存,再次訪問時(shí)提高訪問速度[3]。

        2 系統(tǒng)分層結(jié)構(gòu)

        大數(shù)據(jù)成套裝備專家系統(tǒng)的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、服務(wù)層,業(yè)務(wù)層以及與用戶端的Web展示層組成。

        2.1 數(shù)據(jù)采集層

        數(shù)據(jù)采集層主要包括兩個(gè)部分,分別為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫和歷史數(shù)據(jù)庫。當(dāng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫連接成功后,通過數(shù)據(jù)協(xié)議采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫連接失敗后,會(huì)自動(dòng)從歷史數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)時(shí)刻能被提供進(jìn)行分析展示。

        2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

        數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層主要包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫以及大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

        其中從現(xiàn)場煤機(jī)設(shè)備上采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫HIVE中,離線分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)HBASE中,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用MySQL,主要存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)、熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)等,并且建有緩存,可以和上層服務(wù)層進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。

        2.3 服務(wù)層

        服務(wù)層主要抽象成六大服務(wù)模塊:數(shù)據(jù)采集、預(yù)警管理、指標(biāo)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、模型元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集,用于為業(yè)務(wù)層提供數(shù)據(jù)支撐。

        數(shù)據(jù)采集模塊用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至KAFKA。預(yù)警管理模塊主要處理預(yù)警信息、診斷信息與模型數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)的關(guān)系,通過預(yù)警信息可以查詢診斷信息,通過預(yù)警信息可追溯相關(guān)的原始數(shù)據(jù)信息等。指標(biāo)管理模塊主要管理重要分析模型指標(biāo)的配置,根據(jù)現(xiàn)場工況建立不同設(shè)備的分析模型,針對不同的設(shè)備使用需求、運(yùn)行狀況和使用壽命建立分析模型。數(shù)據(jù)服務(wù)模塊主要提供統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)查詢、存儲(chǔ)接口,可以提供模型需要的數(shù)據(jù),提供模型輸出數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)接口,接收數(shù)據(jù)并將其存儲(chǔ)到分析數(shù)據(jù)庫Hbase,還可以消費(fèi)KAFKA數(shù)據(jù)采集信息,將原始數(shù)據(jù)存入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫HIVE中。模型無數(shù)據(jù)模塊主要把模型分為在線模型和離線模型,在線模型主要負(fù)責(zé)請求原始實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù);離線模型主要從請求服務(wù)端實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫中,將分析的數(shù)據(jù)提取出來。模型從功能分為預(yù)警模型、診斷模型,功能涉及存儲(chǔ)模型入?yún)?、出參以及模型的基本元?shù)據(jù)信息,可以為模型入?yún)⒓俺鰠⑴渲脭?shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集模塊主要維護(hù)數(shù)據(jù)集信息,包括數(shù)據(jù)庫配置、表字段信息、條件信息等[4]。

        2.4 業(yè)務(wù)層

        業(yè)務(wù)層主要功能包括用戶管理,礦區(qū)、工作面管理,設(shè)備基礎(chǔ)信息管理,以及設(shè)備異常預(yù)警、故障診斷、能耗分析、生命周期預(yù)測等業(yè)務(wù)展示頁面的接口,同時(shí)包括模型的運(yùn)行。

        2.5 展示層

        系統(tǒng)提供一個(gè)統(tǒng)一的綜合門戶,為用戶提供設(shè)備監(jiān)控、專家業(yè)務(wù)系統(tǒng)等業(yè)務(wù)功能的集中展示頁面。

        3 系統(tǒng)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)功能

        3.1 基礎(chǔ)信息管理

        基礎(chǔ)信息管理提供維護(hù)煤礦信息、工作面信息、設(shè)備基礎(chǔ)信息、指標(biāo)信息等基礎(chǔ)信息的維護(hù)功能。

        3.2 設(shè)備在線監(jiān)測

        設(shè)備在線監(jiān)測顯示工作面內(nèi)采煤機(jī)、輸送機(jī)、支架、帶式輸送機(jī)、乳化液泵、噴霧泵等設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)。

        (1)總覽頁面。系統(tǒng)提供總覽界面按設(shè)備類型分類,顯示不同類型設(shè)備的數(shù)量及狀態(tài),狀態(tài)分為正常、預(yù)警、報(bào)警、通信異常、停機(jī)和重點(diǎn)關(guān)注。同時(shí)總覽頁面還展示故障記錄統(tǒng)計(jì)信息,包括設(shè)備名稱、設(shè)備編號、故障類型、故障等級、故障發(fā)生時(shí)間等重要信息。

        (2)某類型設(shè)備頁面。在總覽界面中點(diǎn)擊某種類型設(shè)備,進(jìn)入相應(yīng)類型設(shè)備的展示頁面,展示具體設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)及歷史故障趨勢曲線,故障記錄信息等內(nèi)容。

        (3)單體設(shè)備頁面。點(diǎn)擊某臺設(shè)備進(jìn)入設(shè)備明細(xì)頁面,可展示該設(shè)備所有的測點(diǎn)信息實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),以及按時(shí)間和狀態(tài)查詢?nèi)魏螠y點(diǎn)的原始數(shù)據(jù)、分析曲線,歷史報(bào)警信息、故障記錄及分析結(jié)論等內(nèi)容。

        3.3 預(yù)警管理

        預(yù)警管理根據(jù)專家系統(tǒng)的預(yù)警模型分析得出設(shè)備預(yù)警信息,在預(yù)警中心中統(tǒng)一管理,以列表方式展示當(dāng)前的所有預(yù)警信息,點(diǎn)擊某條預(yù)警信息可查看一段時(shí)間的原始數(shù)據(jù),并可查看分析預(yù)警原因。

        3.4 故障診斷

        故障診斷根據(jù)專家系統(tǒng)故障診斷模型可分析出設(shè)備故障原因,設(shè)備故障內(nèi)容包括電機(jī)壽命、輸送機(jī)鏈條壽命等。

        3.5 閾值配置管理

        閾值配置系統(tǒng)提供維護(hù)設(shè)備和指標(biāo)的關(guān)系,維護(hù)每種類型設(shè)備對應(yīng)的關(guān)鍵指標(biāo),以及指標(biāo)對應(yīng)閾值的配置功能[5]。

        3.6 綜合分析

        綜合分析包括統(tǒng)計(jì)信息、異常設(shè)備數(shù)量總數(shù)、異常設(shè)備數(shù)據(jù)分布情況、風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備數(shù)量變化趨勢、設(shè)備報(bào)警累計(jì)時(shí)長統(tǒng)計(jì)(Top10)、設(shè)備報(bào)警持續(xù)時(shí)間較長的事件(Top10)等重點(diǎn)關(guān)注的統(tǒng)計(jì)信息,以圖形化的方式展示。

        3.7 系統(tǒng)配置

        系統(tǒng)配置功能包括用戶管理、用戶角色管理、權(quán)限管理、日志管理等功能。

        4 結(jié)束語

        本系統(tǒng)通過研究全面感知技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、設(shè)備智能診斷技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等,由統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集模型,規(guī)范各類型設(shè)備數(shù)據(jù)接入方式,構(gòu)建了一個(gè)統(tǒng)一的工作面成套裝備運(yùn)行大數(shù)據(jù)中心,整合專家知識,構(gòu)建智慧的預(yù)測分析模型,通過大數(shù)據(jù)BI分析技術(shù),構(gòu)建專家業(yè)務(wù)分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對煤礦工作面設(shè)備大數(shù)據(jù)的智慧化管理?!?/p>

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