栗宇

(廣東石油化工學院 機電工程學院,廣東 茂名525000)

石油化工產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一[1]。作為輸送介質(zhì)、提供動力、生產(chǎn)產(chǎn)品、增加壓力的旋轉(zhuǎn)機械,是石化企業(yè)生產(chǎn)中的核心設(shè)備,其是否高效、安全運行會直接影響企業(yè)的生產(chǎn)和效益。如乙烯廠各裝置擁有離心式壓縮機、往復式壓縮機、汽輪機、機泵、風機、旋轉(zhuǎn)閥、攪拌器、離心機、干燥器、反應(yīng)器等各類型旋轉(zhuǎn)設(shè)備[2,3]。

石化企業(yè)要求旋轉(zhuǎn)設(shè)備不僅需要高效率和高性能,更要求其在生產(chǎn)運行過程中安全平穩(wěn),少故障或可預(yù)見故障,以達到事先維修的效果,避免事故或非計劃停車。以往的石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷都是通過專家、技術(shù)人員的豐富經(jīng)驗,以及查閱規(guī)范手冊等傳統(tǒng)手段,對設(shè)備運轉(zhuǎn)中的異常狀態(tài)和故障風險進行報警和干預(yù)維修。目前我國大部分中小型石化企業(yè)還在借助Vm-63、“聽診棒”等簡易巡檢設(shè)備,結(jié)合傳統(tǒng)“望、聞、摸”的方式進行故障診斷[4]。一方面,傳統(tǒng)方法依賴有相關(guān)知識和經(jīng)驗的專業(yè)技術(shù)人員現(xiàn)場判斷,會增加人工和時間成本;另一方面,傳統(tǒng)手段主要依靠人的判斷,效率和準確率有限,經(jīng)常會造成長時間的停車檢修,影響企業(yè)效益[5]。而對石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行實時監(jiān)測,并及時準確地診斷機組運行的異常狀況、提前預(yù)防或消除故障,可以有效保證機組的安全高效運行[6]。因此,石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)在分析旋轉(zhuǎn)設(shè)備運行狀態(tài),正確診斷故障發(fā)展趨勢、劣化程度,及時采取有效措施,避免非計劃停車或重大事故,保證石化企業(yè)安全高效生產(chǎn)等方面均具有重要意義。

本研究將傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷技術(shù)與計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等相結(jié)合,設(shè)計開發(fā)了一套基于B/S模式的石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備遠程狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)[7,8]。其中,遠程狀態(tài)監(jiān)測可以及時發(fā)現(xiàn)機組運行的異常,并組織相關(guān)專家、技術(shù)人員等進行網(wǎng)上會診,不僅可以提高診斷的效率和準確率,還可以減少用工成本和因故障停車導致的損失;智能診斷系統(tǒng)可以通過解讀故障數(shù)據(jù),提取故障特征,并與智能診斷數(shù)據(jù)庫存儲的故障特征信號和數(shù)據(jù)對比,進行診斷分析,從而得出診斷結(jié)果?；诰W(wǎng)絡(luò)的開放體系可以促進智能診斷發(fā)展,不僅可以在專家知識、經(jīng)驗的基礎(chǔ)上不斷更新豐富診斷經(jīng)驗,還可以融合各種診斷方式,實現(xiàn)多診斷系統(tǒng)、異地專家技術(shù)人員等遠程實時協(xié)作,從而提高診斷的敏捷性和準確性。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功能設(shè)計

1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計

本文設(shè)計的基于廣域網(wǎng)(Internet)技術(shù)之上的石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備遠程狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過傳感器從機組轉(zhuǎn)子上實時采集并處理振動信號及其他運行參數(shù)(如溫度、負荷、壓力等),隨后通過局域網(wǎng)(Intranet)發(fā)送給中心服務(wù)器。服務(wù)器由Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器組成,它將數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)發(fā)送過來的實時數(shù)據(jù)存儲起來;利用信號處理技術(shù),如快速傅里葉變換技術(shù) (fast Fourier transform,FFT)等對數(shù)據(jù)進行處理,形成相應(yīng)的故障圖譜數(shù)據(jù)等,供遠程用戶進行實時監(jiān)測和故障診斷;遠程用戶也可以通過Internet對機組進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,若數(shù)據(jù)庫中存儲的故障知識信息無法滿足當下診斷時,即可連線異地遠程專家或診斷系統(tǒng)“現(xiàn)場”協(xié)作診斷。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

1.2 系統(tǒng)三層架構(gòu)

基于B/S模式的石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備遠程狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)三層架構(gòu)如圖2所示,包括:數(shù)據(jù)層、邏輯層、表示層。其工作原理為:遠程客戶根據(jù)實際需求通過瀏覽器向Web服務(wù)器發(fā)送HTTP請求,Web服務(wù)器對數(shù)據(jù)庫服務(wù)器執(zhí)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)查詢;數(shù)據(jù)庫服務(wù)器根據(jù)數(shù)據(jù)查詢請求進行數(shù)據(jù)交互、處理;最終通過HTML頁面將狀態(tài)分析和故障診斷結(jié)果反饋給遠程客戶。

圖2 系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)

其中,數(shù)據(jù)層中數(shù)據(jù)庫主要保存石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備的監(jiān)測分析數(shù)據(jù)、故障診斷數(shù)據(jù)和系統(tǒng)管理數(shù)據(jù);邏輯層中Web服務(wù)器是遠程監(jiān)測診斷中心服務(wù)器,包含系統(tǒng)所有監(jiān)測、分析處理、診斷軟件,通過Web主頁進行管理,為Intranet或Internet上各用戶查看機組狀態(tài)提供接口,主要包括網(wǎng)絡(luò)通信模塊、遠程監(jiān)測及狀態(tài)分析模塊、故障樣本數(shù)據(jù)庫管理模塊、故障診斷模塊和系統(tǒng)管理模塊;表示層中只要聯(lián)入Intranet或其他在Internet中被授權(quán)的終端,都可以通過瀏覽器訪問系統(tǒng)。

1.3 系統(tǒng)功能設(shè)計

基于B/S模式的石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備遠程狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)主要包括遠程監(jiān)測及狀態(tài)分析、故障樣本數(shù)據(jù)庫管理、故障診斷等模塊,如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)的功能模塊

(1)網(wǎng)絡(luò)通信模塊。中心服務(wù)器對遠程用戶均通過Socket建立獨立的線程進行網(wǎng)絡(luò)通信,從而實現(xiàn)各種數(shù)據(jù)的實時、高效傳輸。

(2)遠程監(jiān)測及狀態(tài)分析模塊。通過網(wǎng)絡(luò)建立與中心服務(wù)器的通信,讀取試驗臺實時數(shù)據(jù),經(jīng)計算和處理后在本地及遠程終端瀏覽器上顯示該模塊的功能,主要包括主監(jiān)視圖、時域圖、頻譜圖、軸心軌跡圖等。

(3)故障樣本數(shù)據(jù)庫管理模塊。通過識別機組運行狀態(tài),采用不同的數(shù)據(jù)采集、分析和存儲格式,形成不同的監(jiān)測和故障信息數(shù)據(jù)庫,包括歷史數(shù)據(jù)庫、升降機數(shù)據(jù)庫、報警數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)訓練樣本庫等。通過故障樣本數(shù)據(jù)庫管理模塊可以對保存在SQL等數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行增刪查改等操作。

(4)故障診斷模塊。通過人機相互的方式,根據(jù)故障識別特征,可診斷出包括同頻、超異步和亞異步等三大類常見故障。目前包括網(wǎng)絡(luò)訓練和個案診斷兩個界面,其中個案診斷界面具有基于規(guī)則(Rule-Based Reasoning,RBR)、基于案例(Case-Based Reasoning,CBR)和基于對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Counter Propagation Networks,CPN)等三種診斷方式[9,10]。

(5)系統(tǒng)管理模塊。目前包括機組管理、用戶管理和事務(wù)管理三項功能。

2 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1 Socket網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)

本系統(tǒng)采用Socket技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)編程接口,為石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備遠程狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)提供了一種發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的機制,其網(wǎng)絡(luò)通信過程是利用TCP/IP協(xié)議中的傳輸層接口Socket來實現(xiàn)的。

2.2 MATLAB和C#混合編程技術(shù)

本系統(tǒng)采用MATLAB和C#的混合編程技術(shù)提高軟件開發(fā)效率,具體過程為:安裝VS.NET后,在matlab的安裝目錄toolbox下安裝MCR;在MATLAB命令窗口中輸入mbuild-setup,選擇“Microsoft Visual C++ 2019 SP1”;在MATLAB中輸入deploytool命令,打開Deployment Project窗口創(chuàng)建整個工程,選擇工程文件類型為“.NET Assembly”;在Visual Studio 2019中新建一個ASP.NET項目并添加引用;最后通過調(diào)用.net組件中的.dll實現(xiàn)具體的功能,并通過引用MWArray.dll進行矩陣運算。

2.3 ADO.NET數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)

本系統(tǒng)采用ADO.NET數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù),在人機交互的過程中可以分解出數(shù)據(jù)訪問,主要包括DataSet和.NET數(shù)據(jù)提供程序,其中DataSet可以有多種不同的數(shù)據(jù)源,.NET數(shù)據(jù)包含了Connection、Command、DataReader和DataAdapter 4個對象,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作和對數(shù)據(jù)的快速、只進、只讀訪問。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 遠程監(jiān)測及狀態(tài)分析模塊

遠程監(jiān)測及狀態(tài)分析模塊是對石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行實時監(jiān)測,獲得機組的運行狀態(tài),并進行處理分析。其工作過程為:建立上位機、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和遠程用戶三者的網(wǎng)絡(luò)通信,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將壓縮機汽輪機轉(zhuǎn)子的監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機,上位機根據(jù)遠程用戶的請求將數(shù)據(jù)反饋給遠程客戶端;上位機對采集系統(tǒng)發(fā)送過來的數(shù)據(jù)進行分析處理,獲得對應(yīng)的時域、頻域圖譜和軸心軌跡等數(shù)據(jù),形成包括主監(jiān)視圖、時域波形圖、頻譜圖以及軸心軌跡圖等監(jiān)視界面,如圖4所示。

a 系統(tǒng)主監(jiān)視圖 b 時域圖 c 頻域圖 d 軸心軌跡圖

3.2 故障樣本數(shù)據(jù)庫管理模塊

故障樣本數(shù)據(jù)庫管理模塊是對存放在SQL數(shù)據(jù)庫中的故障信息(包括網(wǎng)絡(luò)訓練的故障樣本數(shù)據(jù))進行增刪查改等操作,如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)故障樣本數(shù)據(jù)庫管理模塊

3.3 故障診斷模塊

本文主要采用基于RBR、基于CBR和基于CPN等三種診斷方式對石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行診斷,如圖6所示。故障診斷模塊通過將機組轉(zhuǎn)子故障的數(shù)據(jù)進行FFT分析,提取出相應(yīng)的故障征兆,應(yīng)用于RBR、CBR和CPN進行故障診斷。其中,網(wǎng)絡(luò)訓練界面主要是針對CPN診斷方式進行樣本訓練和矩陣運算;故障診斷界面主要是根據(jù)故障信息的輸入,得到相應(yīng)故障類型及其置信度。當三種診斷方式得到不同的故障診斷結(jié)果時,系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重對診斷結(jié)果置信度進行計算排序,從而得到最終的故障診斷結(jié)果,提高診斷的準確率和容錯率。

4 對比分析

本文采用對比分析的方法對設(shè)計開發(fā)的智能診斷系統(tǒng)進行有效評價,從某電力研究有限公司匯編的汽輪機典型事故案例中抽樣提取50個不同故障類型的事故案例作為測試樣本,分別通過智能診斷系統(tǒng)和傳統(tǒng)診斷系統(tǒng)進行故障診斷并對比診斷結(jié)果的準確性,結(jié)果統(tǒng)計見表1[11,12]。結(jié)果表明,在不同故障類型的故障診斷中,傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的平均準確率為68%,智能故障診斷系統(tǒng)的平均準確率為82%,且由于多診斷方式融合機制,智能診斷系統(tǒng)具有更好的容錯率。因此本文提出的基于B/S模式的石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備遠程狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)是可行、有效的。

表1 故障診斷結(jié)果對比

5 結(jié)語

針對石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備傳統(tǒng)診斷方法的局限性、遠程狀態(tài)監(jiān)測和智能故障診斷的需求,利用ADO.NET、Matlab、C#和Web技術(shù)等設(shè)計開發(fā)了石化旋轉(zhuǎn)設(shè)備遠程狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng),通過對采集到的原始數(shù)據(jù)進行處理,結(jié)合時域、頻域、軸心軌跡等狀態(tài)分析和基于RBR、CBR、CPN三種診斷方法融合,實現(xiàn)了讓用戶便捷、實時地對現(xiàn)場機組運行數(shù)據(jù)進行監(jiān)測、分析和診斷,可以為提高石化企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益帶來幫助。