雨量觀測站故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

張 智

(無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息化中心，江蘇 無錫 214121)

1 背景

雨量與人們的生活息息相關(guān)，從我國開展自動雨量觀測活動以來，已經(jīng)有成千上萬個雨量觀測設(shè)備部署在全國各地。但是，許多雨量觀測站的選址大多都在偏遠(yuǎn)的地方，而且各個雨量觀測站之間的距離也相差甚遠(yuǎn)，給雨量觀測站的例行檢修和維護(hù)帶來較大的考驗(yàn)。雨量觀測站在檢修的時候發(fā)現(xiàn)問題，需要經(jīng)過專家級別的人員在給出指導(dǎo)意見后逐步排查，因此對于維護(hù)人員的技能要求較高，故障恢復(fù)時間也相對較長。

我國在雨量觀測數(shù)據(jù)的采集技術(shù)和方式上已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，但是檢測系統(tǒng)的發(fā)展仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于雨量觀測數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，導(dǎo)致雨量觀測設(shè)備故障率高，嚴(yán)重影響雨量觀測數(shù)據(jù)的正常采集和重要天氣的實(shí)時監(jiān)測。雖然國內(nèi)部分科研單位也開發(fā)了一些遠(yuǎn)程設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，國內(nèi)雨量觀測設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)的研究也進(jìn)入了實(shí)際應(yīng)用[1]，但是在雨量觀測上的應(yīng)用尚不多。隨著我國生產(chǎn)力的提高、新能源產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，對雨量觀測設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。

2 雨量觀測站系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

為保證雨量觀測站的穩(wěn)定運(yùn)行，需要具備一套實(shí)時的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，一套集數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷一體的多功能監(jiān)測分析系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)可以有效地掌握設(shè)備的運(yùn)行情況，以確定設(shè)備是否存在故障，并且可以對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種分析處理，從而可以準(zhǔn)確地定位故障的類型和故障發(fā)生的部位。

基于知識庫的故障診斷系統(tǒng)交互結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 故障診斷系統(tǒng)交互結(jié)構(gòu)

整個故障診斷后端系統(tǒng)由兩個部分組成：數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)和監(jiān)控診斷子系統(tǒng)。其中狀態(tài)數(shù)據(jù)和雨量數(shù)據(jù)被采集后存儲在本地作為監(jiān)控診斷系統(tǒng)的輸入源。監(jiān)控診斷子系統(tǒng)包括“異常數(shù)據(jù)分析”“網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)控”“設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控”三個模塊，其中“異常數(shù)據(jù)分析”模塊分析采集來的雨量數(shù)據(jù)，分析雨量設(shè)備的工作狀態(tài)是否正常，“網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)控”模塊可以根據(jù)狀態(tài)和雨量數(shù)據(jù)分析當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)通信是否異常，“設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控”模塊根據(jù)采集到的狀態(tài)數(shù)據(jù)分析電池等設(shè)備工作是否正常。監(jiān)控診斷子系統(tǒng)通過預(yù)先錄入的診斷知識庫對各種監(jiān)控模型進(jìn)行專家式的分析，而構(gòu)建故障樹形成診斷知識庫是整個系統(tǒng)的核心。

3 故障樹的構(gòu)建及知識庫的形成

3.1 故障樹簡介

故障樹分析法(Fault Tree Analysis)是由美國人率先發(fā)明并應(yīng)用于軍事工業(yè)上的一種安全性非常高的技術(shù)，該方法也是目前應(yīng)用于交通、工業(yè)、電子、化工等各行各業(yè)進(jìn)行診斷設(shè)備運(yùn)行故障較多的一種方法[2]。故障樹模型是研究引起系統(tǒng)產(chǎn)生故障的各種可能原因和每種原因發(fā)生概率，并研究各種原因之間間接的和直接的關(guān)系，在各種原因之間建立一種邏輯關(guān)系表示系統(tǒng)的故障與原因的內(nèi)在聯(lián)系。

3.2 雨量觀測站系統(tǒng)的常見故障

雨量觀測站系統(tǒng)由前端觀測設(shè)備、通信網(wǎng)絡(luò)、后端數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)組成，各個組成部分相互影響，其中任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障都有可能會影響到數(shù)據(jù)的正常接收，即每一個環(huán)節(jié)都可能發(fā)生若干種故障導(dǎo)致觀測設(shè)備和觀測數(shù)據(jù)的異常。

前端觀測設(shè)備由各種硬件子部件構(gòu)成，經(jīng)常發(fā)生的故障包括傳感器損壞、通信模塊損壞、電池?fù)p壞、線路連接異常等；通信網(wǎng)絡(luò)常見故障包括SIM卡欠費(fèi)、信號弱或無、本地網(wǎng)絡(luò)故障等；后端數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)常見故障又包括軟件運(yùn)行異常、數(shù)據(jù)庫異常等。每一種故障又由不同的原因引起，有些原因較為常見容易排查，而有些原因則需要專家才能分析和定位出來。

對于故障的最終表現(xiàn)是后端數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)無法收集到數(shù)據(jù)，或者收集到的數(shù)據(jù)有誤，通過建立故障樹構(gòu)建故障診斷模型可以快速定位故障發(fā)生原因和發(fā)生部位，并提供相應(yīng)的解決措施，提高雨量觀測站的可靠性和數(shù)據(jù)觀測的及時性。

3.3 故障樹的構(gòu)建

故障樹模型是一棵樹狀結(jié)構(gòu)圖，以最不希望看到的結(jié)果為頂點(diǎn)數(shù)據(jù)[3]，中間結(jié)點(diǎn)為可能導(dǎo)致頂點(diǎn)事件產(chǎn)生的事件，葉子節(jié)點(diǎn)屬于最底層的事件對應(yīng)著不可再分的事件或條件。各種節(jié)點(diǎn)之間采用邏輯門關(guān)系進(jìn)行連接，故障樹常見的符號和事件，見表1。

表1 故障樹常見符號和含義

一套系統(tǒng)中可以包含多棵故障樹，每棵故障樹即對應(yīng)一個頂點(diǎn)事件。在雨量觀測系統(tǒng)中頂點(diǎn)事件可能有多種：如收集不到數(shù)據(jù)、收集到的數(shù)據(jù)錯誤、收到的數(shù)據(jù)疑誤等。以“收集不到數(shù)據(jù)”為例構(gòu)建故障樹，如圖2所示。

其中，故障樹中的代碼對應(yīng)的事件，見表2。

3.4 故障樹轉(zhuǎn)換成知識庫

構(gòu)建故障樹完成了對眾多專家總結(jié)出的故障分析和整理，但是要將故障樹轉(zhuǎn)換成知識庫才能將分析和經(jīng)驗(yàn)知識保存起來并作為后期程序進(jìn)行自動診斷的依據(jù)。程序要能自動診斷必須能夠讀懂各個事件之間的邏輯與或非關(guān)系，因此需要將樹狀的事件結(jié)構(gòu)及邏輯關(guān)系保存到數(shù)據(jù)庫中[4]。

通過分析故障樹發(fā)現(xiàn)每個節(jié)點(diǎn)都包括父節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)間的邏輯關(guān)系三個因素，因此將數(shù)據(jù)按照表3方式進(jìn)行存儲。

圖2 “收集不到數(shù)據(jù)”事件的故障樹

代碼事件描述代碼事件描述T無數(shù)據(jù)B5觀測設(shè)備損壞A1電源系統(tǒng)故障B6采集子系統(tǒng)故障A2通信鏈路故障B7數(shù)據(jù)庫故障A3采集中心軟件故障C1雨量采集器故障B1蓄電池?fù)p壞D1通訊模塊故障B2電源電纜斷開D2通訊模塊接口松動B3開關(guān)電源故障D3無信號或信號弱B4通信設(shè)備故障D4SIM卡欠費(fèi)

表3 示例故障樹節(jié)點(diǎn)存儲邏輯

將樹狀結(jié)構(gòu)存儲為行列形式的結(jié)構(gòu)后，當(dāng)發(fā)生某個故障后可以逐個遍歷事件一直到子節(jié)點(diǎn)，并判斷子節(jié)點(diǎn)的場景是否已經(jīng)出現(xiàn)，子節(jié)點(diǎn)間的邏輯關(guān)系是否成立來定位故障發(fā)生的最大可能原因。

一些場景(或子事件)可以通過程序自動判斷出來，如SIM卡欠費(fèi)可以通過查詢SIM卡余額即可自動判定該場景是否已經(jīng)發(fā)生，也有一些場景需要到達(dá)現(xiàn)場后才能分析出。對于能夠自動分析出的結(jié)果給予確定的答復(fù)，而對于需要到現(xiàn)場檢測的事件在系統(tǒng)中給出出現(xiàn)概率，以更好更快地定位和排除故障。

4 結(jié)語

本文基于故障樹方法提出了雨量觀測站數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)的自動故障診斷方法，通過收集整理可能發(fā)生的或已經(jīng)發(fā)生的故障案例構(gòu)建故障樹，進(jìn)而將故障樹存放到數(shù)據(jù)庫中作為專家知識庫供程序自動判斷。該方法能夠?qū)⒂^測系統(tǒng)專業(yè)級別的故障排查和診斷工作簡單化，提高了設(shè)備和系統(tǒng)的檢修效率。對于故障樹的構(gòu)建優(yōu)化在本系統(tǒng)中尚未進(jìn)行，因此對于構(gòu)建精簡和高效的故障樹還有待進(jìn)一步的研究。

[1] 郭偉偉. 基于故障樹技術(shù)的遠(yuǎn)程故障診斷專家系統(tǒng)的研究[D].西安：西北工業(yè)大學(xué)，2007.

[2] 陳玉毅. FTA故障樹分析研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2007.

[3] 夏勇. 基于故障樹的運(yùn)載火箭故障診斷專家系統(tǒng)[D].北京：北京交通大學(xué)，2005.

[4] 史永勝,宋云雪. 故障知識庫中樹狀結(jié)構(gòu)的表示與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程，2007，28(10):236-237.