劉龍兵， 李迎鑫， 李彩霞， 井澤琦， 劉 濤， 崔志強(qiáng)， 王 興

（太原科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 山西 太原 030024）

0 引言

歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展，我國石化產(chǎn)業(yè)迎來了質(zhì)的飛躍，產(chǎn)能持續(xù)提升，工藝逐漸精進(jìn)，現(xiàn)已躋身世界石化強(qiáng)國的行列。隨著工業(yè)自動化、信息化和智能化快速發(fā)展，傳統(tǒng)的測控系統(tǒng)主要存在因通信技術(shù)老舊而帶來的數(shù)據(jù)傳輸不及時、不精確；軟件系統(tǒng)更新?lián)Q代繁瑣，研發(fā)周期長；面對海量的測控數(shù)據(jù)時處理能力不足；系統(tǒng)在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中容易受到非法入侵等問題。因此，本系統(tǒng)通過將原有的測控系統(tǒng)與可編程智能測控系統(tǒng)[1]相結(jié)合，研究一種可以適應(yīng)現(xiàn)代化石化工業(yè)的智能測控系統(tǒng)。本系統(tǒng)利用WIFI 技術(shù)，5G 技術(shù)和RFID 技術(shù)等無線通信技術(shù)與光纖通信技術(shù)和總線通信技術(shù)的結(jié)合，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和準(zhǔn)確性；利用多種數(shù)據(jù)分析和智能決策算法來實現(xiàn)工業(yè)測控過程中的自動化、智能化；通過可視化的指令模塊由工程人員依據(jù)自身工藝需求來組裝程序，可一鍵生成所需要的智能工控軟件，簡化了系統(tǒng)組態(tài)軟件的編碼過程，大大降低了測控系統(tǒng)研發(fā)周期，同時提高了測控系統(tǒng)的可擴(kuò)展性；同時利用特有的網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)保障系統(tǒng)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息安全。

1 系統(tǒng)設(shè)計

1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計

通過石化工業(yè)生產(chǎn)實際與可編程智能測控平臺的結(jié)合，研究出一種適用于石化工業(yè)的現(xiàn)代化智能測控平臺系統(tǒng)，主要分為云服務(wù)層、上位機(jī)測控平臺層和受控對象層，如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)總體框架

測控終端層主要由各種傳感器、閥門控制開關(guān)、電機(jī)開關(guān)和蜂鳴器等組成，當(dāng)接收到上位機(jī)測控平臺或云端下發(fā)的操作指令時進(jìn)行相應(yīng)的操作。測控平臺層由電腦、手機(jī)、平板等智能移動平臺組成，主要負(fù)責(zé)對各個測控節(jié)點的工作狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控和大部分操作指令的下發(fā)，同時接收云服務(wù)器的分析結(jié)果并可視化顯示，方便技術(shù)人員實時了解各生產(chǎn)過程的狀態(tài)。云服務(wù)層主要負(fù)責(zé)對傳回的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和存儲，利用云服務(wù)器的強(qiáng)大算力對數(shù)據(jù)進(jìn)行更加精細(xì)的分析，同時在云端運用智能決策算法依據(jù)分析結(jié)果，對各個受控對象下發(fā)相應(yīng)的操作指令。

系統(tǒng)三層之間通過網(wǎng)絡(luò)相互連通，彼此之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，使得云端數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以實時的傳輸?shù)缴衔粰C(jī)和測控終端。測控終端所采集的信息也可以在可接受的時延內(nèi)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行相應(yīng)的處理。而且分布式云服務(wù)終端的搭建也將極大程度上降低系統(tǒng)的負(fù)載，使得系統(tǒng)能夠平穩(wěn)運行。

1.2 指令集設(shè)計

指令在測控系統(tǒng)中充當(dāng)“血液”，系統(tǒng)每一個操作都會轉(zhuǎn)化成一條條指令在期望的時間下發(fā)到系統(tǒng)各個測控模塊執(zhí)行。設(shè)計一套完備的指令集是系統(tǒng)能夠在生產(chǎn)過程中準(zhǔn)確的執(zhí)行操作的必要，才能讓人機(jī)之間，機(jī)器與機(jī)器之間相互默契配合。

本系統(tǒng)除去可編程智能測控系統(tǒng)自帶的公有指令集外，還設(shè)計了報警指令、控制指令、I/O 指令、程序執(zhí)行指令、函數(shù)調(diào)用指令等一系列指令集。系統(tǒng)部分指令如表1 所示。

表1 系統(tǒng)部分指令集

以下為系統(tǒng)指令說明，其中每條指令前四位為指令序號。

系統(tǒng)指令的功能分為“讀取”、“設(shè)定”、“執(zhí)行”和“判斷”等功能，其中指令結(jié)構(gòu)為：四位指令序號+指令功能+指令對象（“*”代表對所有同類對象都執(zhí)行此指令）組成。例如0001READ_tepm_001 表示讀取001 號溫度傳感器的數(shù)據(jù)。

設(shè)定指令是設(shè)定測控終端設(shè)備對收到的指令的處理方式的指令，結(jié)構(gòu)為指令序號+“SET_QX=Y”：其中QX 代表對應(yīng)的測控終端設(shè)備，Y 代表設(shè)定值，當(dāng)設(shè)定為高電平有效時，設(shè)備收到高電平的操作指令時進(jìn)行操作。

錯誤報告指令由指令編碼+!Erro+錯誤編號組成，例如0058!Erro_001 表示測控終端讀取數(shù)據(jù)故障。

1.3 硬件設(shè)計

智能測控系統(tǒng)的硬件部分主要集中在系統(tǒng)的最底層，即受控對象層。主要由數(shù)據(jù)采集模塊、智能報警裝置、智能控制模塊組成。

1.3.1 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊主要負(fù)責(zé)對生產(chǎn)過程中各階段的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并通過網(wǎng)絡(luò)上傳到上位機(jī)。主要由溫度傳感器，壓力傳感器和電化學(xué)傳感器等各種傳感器構(gòu)成。

其中溫度傳感器選擇PT100 鉑熱電阻溫度傳感器[13]，該傳感器采用高精度鉑熱電阻元件，測量溫度更加精確，同時在測溫探頭部分采用抗震耐腐材質(zhì)，可以極大的延長使用壽命，而且該傳感器的引線采用四芯金屬屏蔽線，具有抗干擾性強(qiáng)的優(yōu)點。工作原理為當(dāng)溫度在0 攝氏度的時候他的阻值為100 歐姆，它的阻值會隨著溫度上升而形成近似勻速的增長。但它們之間的關(guān)系并不是簡單的正比關(guān)系，而更應(yīng)該趨近于一條拋物線。PT100 鉑熱電阻溫度傳感器的溫度與電阻之間的變換關(guān)系如圖2 所示。鉑電阻的阻值隨溫度變化的計算公式為：

圖2 PT100 鉑電阻RT 曲線圖

阻值溫度換算公式：

式中：Rt為t℃時的電阻值，R0為0 ℃時的電阻值。在標(biāo)準(zhǔn)狀況下：A=3.9083E-3、B=-5.775E-7、C=-4.183E-12。

電化學(xué)傳感器是檢測生產(chǎn)環(huán)境中各種有毒、有害氣體濃度的一類傳感器。其工作原理為：氣體通過微小的開孔與傳感器內(nèi)部的半導(dǎo)體材料接觸后，被吸附的氣體與半導(dǎo)體之間發(fā)生電子轉(zhuǎn)移而引起半導(dǎo)體電阻特性變化，從而利用半導(dǎo)體的電阻特性變化而測定氣體濃度。依據(jù)內(nèi)嵌半導(dǎo)體材料的不同，可以用來檢測環(huán)境中一氧化碳、二氧化硫、硫化氫氣體和氧化氮以及空氣中其他微型顆粒物的濃度。

1.3.2 智能報警模塊

智能報警模塊主要由蜂鳴器和信號燈等報警裝置組成。當(dāng)接收到報警指令時，蜂鳴器就會發(fā)出報警提示音，同時信號燈會依據(jù)報警指令所提供的報警信息而發(fā)出不同顏色的光。

1.3.3 智能控制模塊

智能控制模塊主要由電機(jī)開關(guān)和舵機(jī)組成，當(dāng)接收到由上位機(jī)或云服務(wù)器下發(fā)的操作指令時，電機(jī)開關(guān)和舵機(jī)將會依據(jù)指令來自動控制電機(jī)或舵機(jī)的啟停，從而達(dá)到自動控制，提高系統(tǒng)自動化程度。

1.4 通信設(shè)計

網(wǎng)絡(luò)作為系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)拿浇?，在系統(tǒng)中有著無比重要的地位。一套完備的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將會很大程度上提升系統(tǒng)的實時性和智能控制的準(zhǔn)確性。智能測控系統(tǒng)的三層之間依據(jù)各自的特點，選用不同的網(wǎng)絡(luò)通信手段，實現(xiàn)互聯(lián)互通；同時測控終端使用ZigBee無線通信技術(shù)[5]將各個測控節(jié)點組網(wǎng)，方便測控數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確的傳輸。

ZigBee 技術(shù)是一種新型的短距離無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，其特點為低功耗、低成本、短距離和低時延，而且支持多種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。本系統(tǒng)選用網(wǎng)狀拓?fù)浞绞綄⒏鳒y控終端相連接，構(gòu)成傳感網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3 所示。網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以構(gòu)成非常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，同時還具有自組織，自修復(fù)功能。相較于其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)而言，網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有更靈活的信息路由規(guī)則，并且在可能的情況下可以直接在路由節(jié)點之間通信。

圖3 ZigBee 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

在網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，包含了一個協(xié)調(diào)器節(jié)點，多個路由器節(jié)點和多個終端設(shè)備節(jié)點。其中協(xié)調(diào)器節(jié)點是網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點，負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、維護(hù)和管理，同時也是網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的集中節(jié)點，負(fù)責(zé)與上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。路由器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)包的傳輸，同時在網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)中的中繼站點，負(fù)責(zé)傳輸路徑的搜索和路徑維持。終端設(shè)備主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收發(fā)，功耗較低。

2 數(shù)據(jù)分析與智能控制

2.1 工控大數(shù)據(jù)分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，機(jī)器的數(shù)據(jù)逐漸成為整個生態(tài)鏈最基礎(chǔ)的東西。在石化工業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈測控中，各條生產(chǎn)線同樣會產(chǎn)生大量工控大數(shù)據(jù)。工控大數(shù)據(jù)指的是制造業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，使以前看不見摸不著的數(shù)據(jù)變得可測可見，其覆蓋面和多種類型已遠(yuǎn)超人工總結(jié)分析的范疇?！肮た卮髷?shù)據(jù)云服務(wù)平臺”運用規(guī)模化、系統(tǒng)化的新型開發(fā)思路，突破了產(chǎn)業(yè)鏈中大數(shù)據(jù)智能化收集、提取、分析等新技術(shù)，使數(shù)據(jù)經(jīng)過有效分析后及時流向決策鏈的各個環(huán)節(jié)，并利用這些信息指導(dǎo)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營。系統(tǒng)還可以通過數(shù)據(jù)分析對機(jī)器運行狀況進(jìn)行實時監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)問題自動響應(yīng)，找到癥結(jié)并給出解決對策。有效解決監(jiān)管不力、效率低、風(fēng)險大等現(xiàn)階段的諸多問題，精確監(jiān)測和管理生產(chǎn)過程，實現(xiàn)全覆蓋監(jiān)管。

在此云平臺中能夠快速對數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化提取和整合，便于建立一個準(zhǔn)確、完整的信息數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)工作的開展奠定良好的基礎(chǔ)。同時與信息庫中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對比，統(tǒng)計不同批次原料的數(shù)據(jù)差異及特性，總結(jié)其中的規(guī)律，大大提升開發(fā)效益，節(jié)約生產(chǎn)成本。

2.2 AI 技術(shù)控制系統(tǒng)

在大數(shù)據(jù)背景下，將AI 技術(shù)與計算機(jī)結(jié)合是十分必要的。AI 技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，尤其在智能控制方面，正在推動新一輪人工智能革命的發(fā)展。其作為一種先進(jìn)的智控方式，利用預(yù)測控制、模糊控制、機(jī)器學(xué)習(xí)等理論算法，深入發(fā)掘結(jié)合石油化工實際應(yīng)用中的規(guī)律性因素，完美適配工業(yè)生產(chǎn)中變量多、信息量大的不確定性問題，具有優(yōu)秀的信息處理和反饋能力，能自主控制、組織、協(xié)調(diào)，同時做到“效率與精度”雙提高，對整個流程實現(xiàn)嚴(yán)格監(jiān)控。

2.2.1 模型預(yù)測控制（MPC）

預(yù)測控制是一種基于模型的先進(jìn)控制技術(shù)，比起一般控制算法應(yīng)用范圍更廣，特別是善于處理多輸出多輸入系統(tǒng)，把影響因素串聯(lián)起來同時考慮，更注重整個系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能。結(jié)合石化工業(yè)需求，預(yù)測控制系統(tǒng)在智能生產(chǎn)過程中，通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析，結(jié)合不同情況的變化改變相應(yīng)參數(shù)，能夠?qū)z測結(jié)果進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，從而找出最佳工作模式。值得一提的是，這種算法采用多步測試和滾動優(yōu)化策略，反復(fù)進(jìn)行優(yōu)化計算，適用于不易建立精確數(shù)字模型且比較復(fù)雜的石油化工工業(yè)，動態(tài)控制性能優(yōu)異，可以有效降低錯誤率，減少能源浪費。

2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

作為人工智能的基礎(chǔ)，人工神經(jīng)網(wǎng)[9]絡(luò)首次于20世紀(jì)40 年代嶄露頭角，成為人類研究方向的大勢所趨，也是應(yīng)用于工業(yè)工程領(lǐng)域發(fā)展勢在必行的選擇。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）之間相互連接構(gòu)成的運算模型，可以按照不同的連接方式構(gòu)成不同的網(wǎng)絡(luò)，具有信息處理單元的互聯(lián)性和結(jié)構(gòu)可塑性。其中各個節(jié)點的功能和結(jié)構(gòu)比較簡單，但大量節(jié)點組合產(chǎn)生的系統(tǒng)行為復(fù)雜得多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中由一個輸入層和一個輸出層組成，其中輸入層從外部源（數(shù)據(jù)文件、圖像、硬件傳感器等）接收數(shù)據(jù)，一個或多個隱含層用來處理數(shù)據(jù)，輸出層負(fù)責(zé)提供一個或多個數(shù)據(jù)點的所需功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖4 所示。

圖4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

輸入層（Input Layer）：接收外界輸入的人工神經(jīng)元記為特征向量x，網(wǎng)絡(luò)將在其基礎(chǔ)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，識別或處理。

隱藏層（Hidden Layer）：指隱藏在輸入層和輸出層之間的層，由內(nèi)部神經(jīng)元組成。

輸出層（Output Layer）：輸出層主要對輸入系統(tǒng)的信息以及系統(tǒng)是否學(xué)習(xí)的任何任務(wù)作出反應(yīng)的層級，產(chǎn)出的最終預(yù)測為h。

其次，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始工作的前提是要以一定的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則進(jìn)行訓(xùn)練，需要給它提供大量數(shù)據(jù)信息，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分類、預(yù)測等其他處理，這便是一個完整的學(xué)習(xí)過程。例如監(jiān)督學(xué)習(xí)，作為最常用的學(xué)習(xí)類別，有關(guān)于權(quán)重（w）和偏差（b）的成本函數(shù)：

式中：x為訓(xùn)練集中的輸入向量，h（x）為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的輸出，a為期望的輸出。此函數(shù)計算誤差向量可表明猜測結(jié)果跟期望輸出的接近程度，緊接采取適當(dāng)?shù)男袆印?/p>

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度自適應(yīng)能力，可利用外界輸入更新內(nèi)部權(quán)重，自學(xué)習(xí)的效果也達(dá)到最高程度。

3 網(wǎng)絡(luò)安全策略

智能測控系統(tǒng)對石化工業(yè)的生產(chǎn)帶來方便的同時也將自身暴露在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，將會面臨黑客的惡意攻擊以達(dá)到竊取內(nèi)部信息，破壞正常的生產(chǎn)活動的目的，最終給企業(yè)造成不可挽回的損失。提升石化工業(yè)智能工控系統(tǒng)的主動防御、入侵檢測、病毒防護(hù)、流量監(jiān)控、自動感知以及自動調(diào)整能力，從而解決石化工業(yè)在信息化建設(shè)過程中所面臨的網(wǎng)絡(luò)安全問題。本系統(tǒng)通過將設(shè)備安全、通信安全以及云服務(wù)器安全相互結(jié)合，同時利用具體的動態(tài)防護(hù)及預(yù)警措施構(gòu)建出一套對數(shù)據(jù)安全進(jìn)行精密保護(hù)的網(wǎng)絡(luò)安全體系架構(gòu)，如下圖5 所示。

圖5 網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)

3.1 設(shè)備安全

將通過身份認(rèn)證、權(quán)限管理、訪問控制等方式實現(xiàn)對現(xiàn)場的測控終端設(shè)備進(jìn)行安全防護(hù)，最大限度杜絕病毒的侵襲，提升工控系統(tǒng)架構(gòu)安全，同時需要對工控設(shè)備進(jìn)行定期的安全檢查，及時修補漏洞和優(yōu)化設(shè)備，結(jié)合智能安全防護(hù)終端，實現(xiàn)智能化的串口、網(wǎng)口數(shù)據(jù)審查，阻止非法數(shù)據(jù)傳輸。

3.2 通信安全

通信網(wǎng)絡(luò)層安全將從網(wǎng)絡(luò)邊界安全防護(hù)考慮，部署工控網(wǎng)絡(luò)檢測、隔離、防護(hù)系統(tǒng)。對外網(wǎng)可用工業(yè)防火墻進(jìn)行邏輯隔離，阻隔外部流量進(jìn)入內(nèi)網(wǎng)，以此降低入侵幾率；同時對內(nèi)網(wǎng)不同時段及不同應(yīng)用的流量進(jìn)行可視化監(jiān)控，保障測控系統(tǒng)內(nèi)部的流量安全可靠。

3.3 云服務(wù)器安全

云服務(wù)在智能測控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和分析以及智能控制過程中都發(fā)揮著無比重要的作用，然而卻是整個系統(tǒng)中最為薄弱的一環(huán)，主要面臨分布式拒絕服務(wù)攻擊（DDoS）和惡意軟件注入攻擊等。

分布式拒絕服務(wù)攻擊通過利用大量傀儡機(jī)對服務(wù)器資源進(jìn)行合理的請求從而占用大多數(shù)服務(wù)器資源，從而使服務(wù)器無法處理合法用戶的指令。針對這種攻擊方式，可以采用CDN 流量技術(shù)來進(jìn)行防御。CDN 采用負(fù)載均衡的方式，依靠部署在邊緣的服務(wù)器，通過中心節(jié)點的分發(fā)、調(diào)度等模塊以達(dá)到多節(jié)點分擔(dān)流量的目的。

惡意軟件注入攻擊的攻擊者通常用惡意軟件強(qiáng)行生成服務(wù)命令，注入到目標(biāo)服務(wù)器中從而進(jìn)行一系列破壞。針對此種攻擊方式，本系統(tǒng)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]來實現(xiàn)入侵檢測，它可以檢測出主機(jī)和網(wǎng)絡(luò)邊緣處的異常數(shù)據(jù)，提高入侵檢測的準(zhǔn)確率，減少數(shù)據(jù)延時和計算量，確保能夠及時地發(fā)現(xiàn)問題，該技術(shù)主要是根據(jù)工業(yè)控制系統(tǒng)中特定參數(shù)并選取檢測特征，構(gòu)建基于工控環(huán)境的入侵檢測數(shù)學(xué)模型，通過云端對邊緣端進(jìn)行優(yōu)化，防御能力隨著入侵難度而不斷提高，并通過該模型實現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的檢測與預(yù)測，最終保護(hù)云服務(wù)器。

4 結(jié)語

針對目前石化工業(yè)測控系統(tǒng)中存在的自動化、智能化程度不足；數(shù)據(jù)傳輸效率和準(zhǔn)確率低；系統(tǒng)更新升級過程繁瑣等問題，通過將可編程智能測控系統(tǒng)與石化工業(yè)生產(chǎn)實際相結(jié)合，研究設(shè)計出了一種適用于石化工業(yè)生產(chǎn)過程中的智能測控系統(tǒng)，通過可視化低代碼平臺的運用，用戶可以依據(jù)生產(chǎn)工藝的改變快速更新系統(tǒng)軟件。同時通過對新型通信技術(shù)、傳感器技術(shù)和智能控制技術(shù)的使用，在一定程度上提高了石化生產(chǎn)自動化和智能化的程度。