制氧設備故障診斷專家系統的應用研究

閆慧敏

摘??要：制氧系統在鋼鐵冶煉中占有著非常重要的作用，在煉鋼過程中吹入高純度的氧氣可以提高鋼的質量，縮短冶煉時間，提高總產量。近年來，隨著制氧設備不斷向大型化，自動化方向發展，制氧設備故障診斷也面臨著新的困難和挑戰?；趯＜蚁到y的故障診斷方法能夠很好地解決復雜、大型動態制氧系統產生的故障問題，因此智能化的制氧設備故障狀態診斷專家系統的建立就顯得非常必要了。

關鍵詞：制氧系統;故障診斷;專家系統

一、設備故障診斷研究現狀

故障診斷過程的實質是一種特殊的推理決策過程。根據現場工作人員所觀測的數據及設備表現的外部特征，找出所診斷的設備可能存在的故障或是找出這些故障發生的直接原因，是故障診斷的根本任務[1]。近年來，工程師們總結出了很多解決設備故障的理論及方法，總的來說，可分為以下三大類：一是基于解析模型的故障診斷方法：這是最早應用于故障診斷的一種方法，也可稱之為基于數學模型的診斷方法。這種方法是通過對被診斷對象建立清晰嚴謹的數學模型，從而利用精準的數學方法進行故障診斷。但是，隨著科技的發展，設備的更新，大多數設備故障無法建立精確的數學模型，所以無法采用這種方法進行精準的故障診斷。二是基于信號處理的故障診斷方法：這種方法是通過利用檢測到的設備信號的頻率、幅值、方差等的變動情況對設備故障做出診斷。其中小波變換法是這種診斷方法中最長用到的一種故障診斷方法，常用于時變信號分析的故障處理。三是基于知識的故障診斷方法：隨著人工智能技術的應用發展，智能化的故障診斷方法也隨之應運而生，成為了故障診斷的主流方法。基于知識的故障診斷方法是一個能夠實時更新的開放系統，可以在診斷過程中不斷補充新的知識，實現系統性能的提升。基于知識的診斷方法所采用的理論技術有模糊控制、故障樹、神經網絡、支持向量機及專家系統等多種。其中，基于專家系統的故障診斷方法得到了越來越廣泛的應用。對于各種主要故障診斷方法優缺點比較如下表所示：

隨著故障診斷技術的不斷發展，對于其涉及到的不同領域內的不同的設備故障可以選擇不同的故障診斷方法，以求達到最好的診斷效果。目前，基于知識的故障診斷方法隨著人工智能技術的快速發展以及大數據時代的到來，成為了故障診斷領域最熱門的研究方法，也推動了人工智能故障診斷方法的有效運用。

一、基于專家系統的故障診斷方法

基于專家系統的故障診斷方法是基于知識的故障診斷方法的一個分支，該診斷方法是利用現今發達的計算機軟件技術將各個領域不同專家的經驗、知識和研究成果變換成一類包含知識和推理的計算機程序，根據程序中知識庫存儲的領域專家對不同故障做出的判斷，對應實際設備中出現的故障，利用計算機實現設備的自診斷[2]。

基于專家系統的故障診斷方法在結構上主要由以下四部分組成：

（一）知識的獲取

專家系統也被人們稱為是“基于知識的系統”，知識的獲取對于整個專家系統而言是至關重要的核心單元。實際工作中，專家系統解決實際問題能力的強弱，與專家系統中知識庫所包含知識量的豐富程度有著直接的關系。知識的獲取是知識庫建立的基礎，同時也是知識庫修改和擴充的后勤保障。簡單系統當中，知識獲取機構可以是一個簡單的知識編輯程序，在較為復雜的大型系統中，知識擴區機構也可以擴展為一個復雜的知識獲取子系統，專家系統通過這個子系統可自動獲取所需知識。

（二）知識庫的建立

建立專家系統時，最為關鍵的一相任務就是知識庫的設計和建設。知識庫的建立實質上就是將領域專家的知識和現場技術人員的經驗編織成計算機語言存儲到計算機中，用于實際具體問題的求解。知識庫中的知識有靜態的也有動態的，分別存放于不同的數據庫中。

（三）推理機的建立

專家系統想要順利的利用知識庫中存儲的領域知識去解決實際問題，還需要擁有一定的推理能力才能夠實現問題的解決。推理機制就是通過規劃、搜索和推理三個步驟，利用從知識庫中獲取的相關知識，結合用戶提供的相關數據信息進行問題的推導，最終得出解決方法的機構。常用的三種推理方法有：正向推理、反向推理和正反向混合推理[3]。

（四）解釋器的建立

對于一個良好的結構完整的專家系統來講，不但能夠通過專家經驗來解決實際問題，還應能夠對給出的結論作出合理的解釋。這樣，才能讓工作人員完全信任專家系統得出的結論。總之，解釋機構的建立能夠讓用戶更加清晰的認識整個專家系統，對程序正在做什么，為什么這樣做，結論具體是如何得出的有一個較為全面的認知。擁有縝密的解釋機制使專家系統的一大亮點。

總之，設備故障診斷專家系統的建立，讓計算機有了思維能力，拓寬了計算機的應用范圍，實現了故障的自診斷。同時，幫助不具有編程能力的現場工程技術人員建立了功能強大的程序系統?，F場工作人員通過專家系統可以將他們在實際工作中遇到的故障實例、處理經驗和知識輸入到專家系統中，從而豐富專家系統的知識庫，使專家系統能夠更為高效，有針對性的進行工作。

三、制氧設備故障特點及常見故障

制氧機組制氧工藝流程復雜，設備眾多。設備一旦出現故障，如果單靠人為診斷故障原因，不但耗時長，診斷結果還不一定準確。想要找到一種高效的故障診斷方法，就需要對制氧設備故障特點及引發故障的原因有充分的認識和了解[4]。制氧設備的故障特點主要有以下兩點：

（一）制氧設備故障存在模糊性

例如，制氧設備運行過程中，操作人員發現某一設備工藝參數發生了較大的波動，檢查該設備時并沒有發現該設備存在故障問題，這就有可能是制氧機組中其他設備的故障引發了該設備工藝參數的變動。但是，具體是其中的哪個設備出現的問題，并不能及時找出并排除故障。

（二）制氧設備故障具有高度非線性、時變和時滯性

大量的實踐經驗證明，很多時候制氧設備出現的故障都是由一些被人們忽略的小問題積累到一起而造成的。但是這些小問題不容易被人們發現，所以故障的產生據有一定的延遲性。但是小問題不解決，會引發蝴蝶效應，造成大故障的出現，某些時候甚至會造成整個機組停止運行的重大事故。