基于B/S模式的石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統的設計與實現

栗宇

(廣東石油化工學院 機電工程學院,廣東 茂名525000)

石油化工產業是我國國民經濟平穩發展的支柱產業之一[1]。作為輸送介質、提供動力、生產產品、增加壓力的旋轉機械,是石化企業生產中的核心設備,其是否高效、安全運行會直接影響企業的生產和效益。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、旋轉閥、攪拌器、離心機、干燥器、反應器等各類型旋轉設備[2,3]。

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

本研究將傳統的狀態監測、故障診斷技術與計算機技術、網絡技術、數據庫技術等相結合,設計開發了一套基于B/S模式的石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統[7,8]。其中,遠程狀態監測可以及時發現機組運行的異常,并組織相關專家、技術人員等進行網上會診,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;智能診斷系統可以通過解讀故障數據,提取故障特征,并與智能診斷數據庫存儲的故障特征信號和數據對比,進行診斷分析,從而得出診斷結果?；诰W絡的開放體系可以促進智能診斷發展,不僅可以在專家知識、經驗的基礎上不斷更新豐富診斷經驗,還可以融合各種診斷方式,實現多診斷系統、異地專家技術人員等遠程實時協作,從而提高診斷的敏捷性和準確性。

1 系統結構及功能設計

1.1 系統總體設計

本文設計的基于廣域網(Internet)技術之上的石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統結構如圖1所示。數據采集系統通過傳感器從機組轉子上實時采集并處理振動信號及其他運行參數(如溫度、負荷、壓力等),隨后通過局域網(Intranet)發送給中心服務器。服務器由Web服務器和數據庫服務器組成,它將數據采集系統發送過來的實時數據存儲起來;利用信號處理技術,如快速傅里葉變換技術 (fast Fourier transform,FFT)等對數據進行處理,形成相應的故障圖譜數據等,供遠程用戶進行實時監測和故障診斷;遠程用戶也可以通過Internet對機組進行狀態監測和故障診斷,若數據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“現場”協作診斷。

圖1 系統總體結構

1.2 系統三層架構

基于B/S模式的石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統三層架構如圖2所示,包括:數據層、邏輯層、表示層。其工作原理為:遠程客戶根據實際需求通過瀏覽器向Web服務器發送HTTP請求,Web服務器對數據庫服務器執行相應的數據查詢;數據庫服務器根據數據查詢請求進行數據交互、處理;最終通過HTML頁面將狀態分析和故障診斷結果反饋給遠程客戶。

圖2 系統的三層結構

其中,數據層中數據庫主要保存石化旋轉設備的監測分析數據、故障診斷數據和系統管理數據;邏輯層中Web服務器是遠程監測診斷中心服務器,包含系統所有監測、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提供接口,主要包括網絡通信模塊、遠程監測及狀態分析模塊、故障樣本數據庫管理模塊、故障診斷模塊和系統管理模塊;表示層中只要聯入Intranet或其他在Internet中被授權的終端,都可以通過瀏覽器訪問系統。

1.3 系統功能設計

基于B/S模式的石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統主要包括遠程監測及狀態分析、故障樣本數據庫管理、故障診斷等模塊,如圖3所示。

圖3 系統的功能模塊

(1)網絡通信模塊。中心服務器對遠程用戶均通過Socket建立獨立的線程進行網絡通信,從而實現各種數據的實時、高效傳輸。

(2)遠程監測及狀態分析模塊。通過網絡建立與中心服務器的通信,讀取試驗臺實時數據,經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,主要包括主監視圖、時域圖、頻譜圖、軸心軌跡圖等。

(3)故障樣本數據庫管理模塊。通過識別機組運行狀態,采用不同的數據采集、分析和存儲格式,形成不同的監測和故障信息數據庫,包括歷史數據庫、升降機數據庫、報警數據庫和網絡訓練樣本庫等。通過故障樣本數據庫管理模塊可以對保存在SQL等數據庫中的數據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。目前包括網絡訓練和個案診斷兩個界面,其中個案診斷界面具有基于規則(Rule-Based Reasoning,RBR)、基于案例(Case-Based Reasoning,CBR)和基于對向傳播神經網絡(Counter Propagation Networks,CPN)等三種診斷方式[9,10]。

(5)系統管理模塊。目前包括機組管理、用戶管理和事務管理三項功能。

2 系統關鍵技術分析

2.1 Socket網絡通信技術

本系統采用Socket技術作為網絡編程接口,為石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統提供了一種發送和接收數據的機制,其網絡通信過程是利用TCP/IP協議中的傳輸層接口Socket來實現的。

2.2 MATLAB和C#混合編程技術

本系統采用MATLAB和C#的混合編程技術提高軟件開發效率,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;最后通過調用.net組件中的.dll實現具體的功能,并通過引用MWArray.dll進行矩陣運算。

2.3 ADO.NET數據庫訪問技術

本系統采用ADO.NET數據庫訪問技術,在人機交互的過程中可以分解出數據訪問,主要包括DataSet和.NET數據提供程序,其中DataSet可以有多種不同的數據源,.NET數據包含了Connection、Command、DataReader和DataAdapter 4個對象,可以實現數據操作和對數據的快速、只進、只讀訪問。

3 系統實現

3.1 遠程監測及狀態分析模塊

遠程監測及狀態分析模塊是對石化旋轉設備進行實時監測,獲得機組的運行狀態,并進行處理分析。其工作過程為:建立上位機、數據采集系統和遠程用戶三者的網絡通信,數據采集系統將壓縮機汽輪機轉子的監測數據發送到上位機,上位機根據遠程用戶的請求將數據反饋給遠程客戶端;上位機對采集系統發送過來的數據進行分析處理,獲得對應的時域、頻域圖譜和軸心軌跡等數據,形成包括主監視圖、時域波形圖、頻譜圖以及軸心軌跡圖等監視界面,如圖4所示。

a 系統主監視圖 b 時域圖 c 頻域圖 d 軸心軌跡圖

3.2 故障樣本數據庫管理模塊

故障樣本數據庫管理模塊是對存放在SQL數據庫中的故障信息(包括網絡訓練的故障樣本數據)進行增刪查改等操作,如圖5所示。

圖5 系統故障樣本數據庫管理模塊

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設備進行診斷,如圖6所示。故障診斷模塊通過將機組轉子故障的數據進行FFT分析,提取出相應的故障征兆,應用于RBR、CBR和CPN進行故障診斷。其中,網絡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故障信息的輸入,得到相應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果時,系統會根據預設的權重對診斷結果置信度進行計算排序,從而得到最終的故障診斷結果,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計開發的智能診斷系統進行有效評價,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和傳統診斷系統進行故障診斷并對比診斷結果的準確性,結果統計見表1[11,12]。結果表明,在不同故障類型的故障診斷中,傳統故障診斷系統的平均準確率為68%,智能故障診斷系統的平均準確率為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模式的石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統是可行、有效的。

表1 故障診斷結果對比

5 結語

針對石化旋轉設備傳統診斷方法的局限性、遠程狀態監測和智能故障診斷的需求,利用ADO.NET、Matlab、C#和Web技術等設計開發了石化旋轉設備遠程狀態監測與智能診斷系統,通過對采集到的原始數據進行處理,結合時域、頻域、軸心軌跡等狀態分析和基于RBR、CBR、CPN三種診斷方法融合,實現了讓用戶便捷、實時地對現場機組運行數據進行監測、分析和診斷,可以為提高石化企業的生產效率和經濟效益帶來幫助。