物聯網故障設備檢測系統的設計與實現

鄧榮

摘 要： 物聯網環境下的設備相對復雜，人工檢測成本過高，故障檢測誤差較大，因此，設計并實現了一種基于物聯網的故障設備檢測系統。系統通過采集模塊獲取故障設備的實時參數，利用控制器為SIM900B的GPRS通信模塊實現各模塊間信息的傳輸，采用核心芯片為S7?200型PLC的檢測診斷模塊，對故障設備信息進行分析和處理，判斷故障產生的原因和位置，實現對故障設備的實時管理和診斷。軟件設計過程中，對基于物聯網故障設備檢測系統的流程進行了詳細分析，并給出無線傳感節點接收和處理故障設備數據的程序代碼。實驗結果表明，所提系統具有很高的可行性及實用性。

關鍵詞： 物聯網； 故障設備； 檢測系統； 無線傳感節點

中圖分類號： TN958?34； TP391.4 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）22?0108?03

0 引 言

隨著當前的物聯網技術的快速發展，相關設備已經進入了物聯網時代，使得不同的智能化物聯網機械設備的應用率不斷增加。尋求有效的方法，確保設備的正常運行成為相關人員分析的熱點[1?3]。因此，設計合理的智能化物聯網設備故障檢測系統具有較高的應用意義。當前針對物聯網下的設備總體運行狀態的監測和故障的診斷研究方法較多，但是還是以人工為主，因為物聯網環境下的設備故障特征缺少統一標準[4?7]，因此，對故障不能實現快速定位、維修。設計針對物聯網故障設備的運行狀態的檢測系統，具有重要的應用價值。本文設計并實現了基于物聯網的故障設備檢測系統，對信息進行智能處理和分析，實現設備故障信息的有效診斷的一種網絡。

1 基于物聯網故障設備檢測系統總體架構

為了保證物聯網設備故障檢測的智能化，本文構建了基于物聯網的故障設備檢測系統，該系統的結構如圖1所示。該系統總體上包括數據采集模塊、通信網絡模塊以及故障診斷模塊，分別對應于物聯網的感知層、網絡層和應用層。

2 系統硬件設計方案

2.1 數據采集模塊硬件設計

本文系統數據采集模塊主要負責采集物聯網環境下的故障設備實時參數，對故障設備系統狀態進行檢測，數據采集模塊的電路圖用圖2描述。數據采集模塊主要包括傳感器、電源適配器、無線通信模塊、設備故障數據存儲模塊、A/D轉換器和通信接口構成。傳感器用于采集故障設備數據，電源適配器為總體數據采集模塊提供能量，無線通信模塊通過IEEE 802.15.4協議實現數據的無線傳遞。數據采集模塊對從故障設備現場通過傳感器發送的信號進行濾波、放大、采樣/保持、A/D轉換等操作，并將故障設備數據存儲在設備故障數據存儲模塊中，采集模塊通過通信接口同其他模塊間傳遞設備信息。

2.2 通信網絡模塊中GPRS終端通信硬件設計

本文系統通過通信網絡模塊實現物聯網中故障設備數據的高效傳輸，通信網絡模塊是總體系統的橋梁，是數據采集模塊和檢測診斷模塊間數據傳遞的紐帶，具有重要的作用。GPRS終端通信模塊的核心控制器來自于SIMCom公司的無線四頻SIM900B控制器，該控制器可以最低功耗發送數據信息。本文系統選用的GPRS終端通信模塊電路圖用圖4所示。該通信模塊主要由SIM900B控制器、射頻模塊、電源模塊、存儲器以及應用接口等構成。GPRS終端通信模塊的優勢為：

（1） 提供語音、數據、短消息傳真等服務；

（2） 內置TCP/IP協議棧；

（3） 過低的功耗，休眠情況下僅需2.0 mA電流等。

GPRS通信終端可以連帶主控制管腳，通過單片機控制其功能，也需要連接診斷模塊，以便在故障發生時，快速實現定位。

2.3 檢測診斷模塊硬件設計

檢測診斷模塊是故障檢測系統的核心部分，主要用于實現故障數據的分析和診斷。本文將SIEMENS公司的S7?200型PLC當成作為系統檢測診斷模塊的基礎芯片，PLC模塊的電路圖用圖3描述。PLC系統主要由中央處理單元（CPU）、信號模塊、通信處理器，診斷分析模塊、輸入模塊、輸出模塊、電源模塊以及接口模塊等構成。該系統將CPU224當成CPU。擴展模擬量輸入模塊EM231以及開關量輸出模塊EM222。集成的PROFIBUS?DP接口用于采集實時故障設備數據，并將獲取的實時故障設備數據反饋給診斷分析模塊，診斷分析模塊則針對故障設備數據進行分析，判斷故障產生的原因和位置，實現對設備故障進行報警和分析。

3 系統軟件設計

3.1 系統總體流程

設計主體部分由硬件實現，軟件部分的工作主要為硬件初始化和故障數據顯示，以及啟動設備故障檢測程序。先采用傳感器節點獲取設備各部件的數據信息，采集模塊可將這些信息傳輸到檢測診斷模塊中的計算機。數據采集模塊中的計算機將獲取的數據反饋給遠程服務器。檢測診斷模塊中的計算機獲取數據后，依據事先設置的協議對數據進行解包處理，再比較數據同服務器本地數據。如果本地數據列表中有該設備，則同該設備信息進行匹配，分析數據包是否完整，當數據包存在缺失，則將其過濾。若數據列表中不存在該設備，則將設備數據存儲在新的數據列表中。診斷設備故障情況時，應用程序將通過設備故障診斷算法對讀取的設備數據進行分析處理，若設備不存在故障，則返回設備的狀態信息，并顯示設備故障信號；否則，將做出設備故障診斷信息，并給出具體的維修策略。

3.2 系統軟件流程關鍵代碼設計

創建線程InfoGather和FaultDete，兩個線程可實現信息匯聚以及故障診斷算法的處理，并且設備數據處理程序也主要在該兩個線程中完成。

qmonl_shape（ qmonlt *thread_idl， /* 線程 ED*/

const qmonlattrt *attr， /*控制線程與其他部分的交互*/

（void *）InfoGather （void *），void *arg /*故障檢測線程函數*/

）；

qmonl_shape（ qmonl t *thread—id2， /*故障確認線程ED*/

const qmonlattrt *attr， /*對線程同其他部分交互進行調控*/

（void *）FaultDete （void ？），void *arg

/*錯誤數據采集線程函數*/

）；

4 實驗分析

4.1 實驗條件

齒輪箱是物聯網智能機械過程中經常使用的設備，選擇大型自動化智能物聯網工業控制系統中的HRP?310型齒輪箱的振動數據作為實驗測試樣本。該齒輪箱由電機帶動，齒輪箱中包含輸入軸、中間軸和輸出軸組成。齒輪箱的實驗平臺如圖4所示。

4.2 故障類型

為了診斷齒輪的不同故障特征，在以上實驗平臺上設置了斷齒、內圈點蝕、外圈點蝕、以及保持架斷裂4種故障。用銼刀齒輪的中間軸上銼去一齒，使得其變成斷齒，在軸承的內圈、外圈以及保持架分別設置蝕故障和斷裂故障。

4.3 實驗結果

對實驗設備進行故障檢測，將得到的數據作為樣本數據。表1描述的是采用本文系統和文獻[5]系統檢測實驗齒輪故障發生率的結果與真實齒輪故障發生率的對比結果。分析表1可以看出，采用本文系統對齒輪故障進行檢測的結果明顯高于文獻[5]系統，驗證了本文系統的準確性。通過經過一段時間的監測后統計系統對于4種類型實驗設備的故障診斷情況，計算本文系統的誤報率、漏報率和診斷準確率，結果如表2所示。通過表2的實驗結果可以看出，所設計系統具有較低的誤報率和漏報率，同時具備較高的故障辨識能力和魯棒性，極大增強了設備故障診斷的有效性和準確性。

表1 兩個系統的檢測結果比較 %

表2 本文系統故障診斷結果 %

上述實驗結果說明，將物聯網技術運用到故障設備狀態監測系統中，通過故障診斷方法全面、及時診斷設備安全狀況，進而提高設備運行狀態檢測精度，增強設備檢測系統性能。并且該系統還可快速感知故障的運行狀態，大幅提升了故障設備檢測系統物聯網的工作可靠性和抗干擾能力。

5 結 語

本文設計并實現了一種基于物聯網的故障設備檢測系統。系統通過采集模塊獲取故障設備的實時參數，利用控制器為SIM900B的GPRS通信模塊實現各模塊間信息的傳輸，采用核心芯片為S7?200型PLC的檢測診斷模塊，對故障設備信息進行分析和處理，判斷故障產生的原因和位置，實現對故障設備的實時管理和診斷。軟件設計過程中，對基于物聯網故障設備檢測系統的流程進行了詳細分析，并給出無線傳感節點接收和處理故障設備數據的程序代碼。實驗結果表明，所提系統具有很高的可行性及實用性。

參考文獻

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