機械設備遠程監測與故障診斷系統的設計

潘傳甲

（湖南建工華旺建設有限公司，湖南 長沙 410000）

機械設備遠程監測與故障診斷系統的設計

潘傳甲

（湖南建工華旺建設有限公司，湖南 長沙 410000）

針對機械設備的遠程監測與故障診斷系統，分別對系統硬件、軟件設計進行深入分析，并在此基礎上提出系統關鍵技術，總結系統優勢、特征和作用，為該系統的實際應用提供理論參考。

機械設備；遠程監測與故障診斷系統；系統設計

機械設備大多在較為復雜的環境下工作，易受到外界因素的影響和干擾，導致設備故障頻發，影響正常生產。對機械設備尤其是現代化機械設備，亟需一套完善的監測與故障診斷系統加以保障，以便動態監控設備運行狀況，及時處理設備故障。

1 系統硬件設計

機械設備遠程監測與故障診斷系統由三大部分構成，分別為車載終端、監控中心和通信網絡。系統中，車載終端主要對設備實際運行狀態數據進行采集，再經過通信網絡將數據傳輸到設備故障診斷中心，與此同時獲取對應故障信息，實現遠程交互。

1.1 車載終端

車載終端由傳感器、可編程邏輯控制器與通信模塊等構成，實際運行中，傳感器對工況信息進行采集，信息類型包括發動機油溫、水溫）、油壓、制動壓力等。GPS（Global Positioning System）用于定位機械設備，獲取到的數據信息可以保存在PLC中，然后通過相應的網絡，按照規程要求將其傳輸至指定的服務中心，以此進行動態監測等活動，完成對故障的及時發現。現場管理人員可在找出故障之后，確定產生原因及具體位置，并對其進行處理。

系統運行過程中，車載終端發出的信息量相對較大，所以可采取GPRS（General Packet Radio Service）方式以Internet為通道完成數據傳輸，服務中心需要配置相應的IP地址；相比之下，服務中心向車載終端傳輸的信息量很少，絕大部分為進行故障排查的指令，所以可采用SMS（Short Message Service）傳輸到車載終端。

1.2 故障診斷中心

對于故障診斷中心而言，其儲存著機械設備清單、設備詳細信息與用戶基本信息。系統具備設備故障診斷功能，提供準確、可靠的診斷機制，同時也能根據診斷結果進行信息記錄和整理。從系統角度分析，服務中心為關鍵部分，采用雙網冗余等策略，由信息數據采集、GIS（Geographic Information System）、工程師站與功能設備等構成，包括四種子系統，分別提供診斷服務、工作站、GIS和網絡通信等服務。

2 系統軟件設計

機械設備遠程監測與故障診斷系統包含五種功能模塊，分別為：數據信息預處理、歷史信息數據庫、多數據融合算法、故障樹、故障學習，模塊構成原理如圖1所示。

圖1 機械設備遠程監測與故障診斷系統模塊構成原理

服務中心先對設備傳輸的數據信息實施預處理，同時傳輸到數據庫，然后借助多數據融合算法，融合傳感器各類信息，提取出具有關鍵作用的特征信息，繼而在推理機的支持下，完成所得特征信息與相應知識的匹配，根據匹配結果給出診斷依據，然后再提交到用戶。另外，機械設備遠程監測與故障診斷系統是具有一定自學習能力的。故障診斷決策可通過自學習模塊到達知識庫，對置信度因子等進行修改，從而對知識庫實施有效的更新與優化。同時，系統的自學習模塊還可以依照知識，通過工程師及用戶之間的銜接交互，從指定設備提取關鍵信息，并分析或處理這些信息。基于工程師正確指導及組織，完成對于設備故障樹的修改和優化，經修正處理后的故障樹可導入相應知識庫，這也是對知識庫進行不斷完善的方法。對于具有一定漸發性的設備故障，該系統具有及時預警功能，可及時判斷產生故障的機械設備；而對于具有突發性的設備故障，可依照專家建議在小鍵盤上實施操作，確定故障原因，從而對其進行處理。

3 系統關鍵技術

3.1 多線程技術

對于系統的運行，該技術具有重要意義，比如可以大幅提高運行效率，保障系統始終具備良好實時性，避免故障漏診等問題的發生。基于此，系統在服務中心與GSM（Global System for Mobile Communication）通信的軟件當中，都應用了這一技術。

3.1.1 GSM通信

GSM/GPRS服務用于監控中心及車載終端交互通信，對于設備監測及故障診斷間的下行監控指令而言，可按照要求使用基本的編碼方式，經編碼處理以后的指令長度一般不超過100字節，支持以GSM短信的方式進行傳送。同時，采用此類業務形式完成信息的傳輸，可使組網變得更為簡便，覆蓋范圍與之前相比有了明顯的增大，更易實現。

3.1.2 故障診斷

為有效提升故障的診斷效率和準確度，對故障診斷專門開啟了一個用戶界面線程，以此實現它的基本功能。

3.2 故障檢測與診斷技術

從機械設備的遠程監測與故障診斷系統角度分析，其故障檢測與診斷技術的核心在于多數據融合與故障樹模型的建立。

3.2.1 多數據融合

多數據融合主要指借助于計算機技術等分析或處理觀測信息，以此獲取決策必要數據。融合原理可歸納為：根據傳感器資源，利用現有觀測信息和傳感器，遵循優化原則組合所有冗余信息，以此解釋和描述全部觀測信息。

無論從結構角度講，還是信息傳輸，現代化機械設備都具備故障相對隱蔽、故障因果關系復雜與故障因素隨機性強且零散分布等特征，運用以往的判斷方式對故障進行定位與診斷都十分困難，而多數據融合技術的合理應用能有效處理信息量不足而造成的誤判等問題。

系統所用多數據融合技術通過多個多源異質傳感器對特征信息進行提取，再利用模糊邏輯理論對特征信息實施模糊化處理，經運算獲取傳感器對應的征兆隸屬度，將這一隸屬度為網絡輸入，再進行相應的網絡融合，給出不同故障類型特有隸屬度值，從而根據故障樹模型實現故障診斷。

3.2.2 故障樹模型建立

故障樹模型的應用能對不同診斷對象實施建模，故障樹模型主要將研究目標的結構與功能特點作為基礎，屬于定性模型，頂事件代表系統最差事件，而底事件和中間事件均代表造成頂事件發生的事件，借助邏輯門對不同事件間的相互聯系進行表達。設計過程中，主要由專家根據診斷對象結構與功能關系，構建故障樹，存儲至數據庫當中，為故障診斷操作提供必要的參考。

根據構建的故障樹，可獲取設備故障當中引發頂事件的割集最小值，即為系統處于失效狀態的所有集合，也可稱之為故障譜。采用故障樹這一有效方式，通過分析故障譜，挖掘故障產生原因和途徑，準確定位系統薄弱部分，以此大幅提升實效性。故障樹模型更適合在層次較為清晰且各個子系統間銜接關系簡單的診斷系統中應用。因此在具體的實踐過程中，可在系統建模上充分利用故障樹模型。

4 結語

傳統的設備故障處理存在資源較為分散、響應速度緩慢、成本高昂且處理效果有限等弊端。對此，本文提出一個全新的機械設備遠程監測與故障診斷系統，根據系統特征探究系統軟硬件設計，并給出一套完善的技術方案。現階段該系統已經正式投入運行，運行效果良好，具有較高的應用與推廣價值。

[1]雷志鵬,宋建成,李艷偉,崔曉慧.基于LabVIEW的工作面輸送設備遠程監測與診斷系統設計[J].工礦自動化,2014,11(10):11-16.

[2]許重建.機械設備遠程監測與故障診斷系統的設計[J].科學之友,2014,11(15):10-11.

[3]吳笛.基于Labview的機械故障遠程診斷系統的設計與實現[J].機械傳動,2015,12(01):26-30.

[4]于得水.淺析路橋工程機械設備遠程監控故障診斷系統的設計與實現[J].河南科技,2015,12(01):171-172.

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1671-0711（2017）05（下）-0055-02