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探究物聯網技術在工程機械故障診斷中的應用

2021-09-10 09:16:04魏亭楊盛泉劉萍萍
內燃機與配件 2021年6期
關鍵詞:工程機械物聯網故障診斷

魏亭 楊盛泉 劉萍萍

摘要:為了改變傳統工程機械出現問題后故障診斷慢、查找原因困難、消除故障效率低下等落后狀況,本文提出基于物聯網技術探究工程機械故障診斷專家系統的設計。首先介紹了工程機械物聯網宏觀架構,它包括感知采集層、通信傳輸層、控制應用層,進而詳細的講述了物聯網每一層的工作內容與原理,最后根據工程機械物聯網測控特點與生產運行安全要求,設計出了完整的工程機械故障診斷專家系統。實踐表明本故障診斷系統具有較為快速、精確、穩定的優點。

關鍵詞:工程機械;物聯網;專家系統;故障診斷

中圖分類號:TP274? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1674-957X(2021)06-0229-02

0? 引言

工程機械在我國制造業裝備中具有非常重要的地位,它對基礎設施、礦山機械、交通工程、工業生產等行業起到至關重要的作用[1]。工程機械在生產運行中,經常處于滿負荷長時間的工作,傳統的工程機械一般都是出現故障后,由工程技術人員去檢查與維修,問題嚴重時往往耽誤了企業生產,同時存在較大的安全運行隱患[2]。

物聯網是物物相連的網絡,是互聯網的最新發展產物,其英文全稱為Internet Of Things,簡稱IOT,其表達的意思是萬物互聯,它基于RFID技術、視頻識別技術、紅外感應、全球定位技術、激光掃描器技術在設備上安裝各種信息傳感器,并在內部或者外部部署ZigBee無線傳感器網絡、4G或5G網絡,按標準約定的應用協議實現多個實體進行智能化識別、信息交換與測量控制。專家系統,其英文全稱為Expert System,它是當代人工智能技術與計算機技術相互融合發展的最新技術,它可以聚焦領域專家的知識與經驗,能夠根據用戶提出的問題,搜索其內置知識庫,并進行各種復雜算法的人工智能邏輯推理,最后給出合理的判斷結論或者較為正確的解決方案。因此,專家系統對于工程機械設備的故障診斷有著無可比擬的優勢。

從而,結合物聯網技術與專家系統技術設計與開發工程機械設備智能故障診斷專家系統,它可以實現工程機械設備運行出現故障前進行提前快速預警、防患于未然、提高工程運行效率,從而最大程度的保證企業安全生產有著非常重要的現實意義。

1? 工程機械物聯網宏觀架構設計

根據工程機械的通用測量與控制特點,采用微電子芯片傳感技術、微機電控制技術、有線或者無線通信技術,設計出如圖1所示的工程機械物聯網宏觀架構,它包括感知采集層、通信傳輸層、控制應用層[3],詳細說明如下。

1.1 工程機械感知采集層

工程機械感知采集層主要是設備上布置若干的傳感器,它作為物聯網的采集信息的神經末梢,是整個物聯網的測量、控制與故障診斷的數據基礎。工程機械設備的感知層主要包括電子標簽、電流變送器、電壓變送器、狀態傳感器、位置傳感器、疲勞度傳感器、損傷探測傳感器等組成。有了這些傳感器,物聯網系統可以隨時掌握工程機械設備的運行健康狀態,可以實現自動或者操作人員手動干預運行。大部分工程機械感知層節點內部主要由數據采集電路、數據轉換電路、數據處理電路、數據傳輸通道以及電源能量供應單元組成。工程機械的感知層節點從原理上分類,主要有光敏、電壓敏、熱敏、力敏、氣敏、磁敏和濕敏等等類別,特定的工程機械領域還需用特殊的傳感器,如生物電子芯片等。目前工程機械領域的傳感器節點應用了微電子嵌入式技術,需要對其進行編程并設置各種運行采集量程參數,適應各種運行場景進行故障診斷。

感知層的傳感節點用于獲取工程機械的各種被測信息,但是大部分工程機械運行環境惡劣,不可避免的受到各種環境干擾,這樣在傳感器的輸入或輸出信號中不可避免地包含雜波信號,信號幅度也不一定適合直接進行模數轉換,所以需要將工程機械的原始采集信號進行調理。所以傳感節點需要增加信號調理電路,其目的是完成濾波、幅度變換等功能,其內部一般由信號放大器、干擾濾波器等組成。

1.2 工程機械通信傳輸層

工程機械通信傳輸層也可以稱為工程機械網絡層。通信傳輸層主要解決感知采集層所獲得的工程機械設備測量信號數據內部短距離或者外部長距離傳輸數據的問題,它是物聯網的中間層。通信傳輸層是工程機械物聯網健康穩定運行的保障。工程機械中布置的大量細節傳感節點信息的需要通過快速、可靠、安全的方式通信傳輸到工程機械應用層。工程機械通信傳輸層可以采用無線傳感器網絡、無線WIFI、有線工業以太網、4G/5G或者串口RS485等通信形式。無線傳感器網絡英文為Wireless Sensor Networks, 簡稱WSN,該種通信方式在工程機械領域中使用較多,它是一項通過無線通信技術把較多的工程機械溫度、壓力、電流或者電壓傳感器節點進行組織與有序結合進而形成的小范圍自主網絡形式。

大部分工程機械通信傳輸層運行時采用Modbus RTU 或者Modbus TCP協議,Modbus RTU適用串口通信接口,Modbus TCP適用工業以太網的方式通信。Modbus是一種主從規約協議,它廣泛的應用在工業通信控制中,采用CRC16校驗,具備非常強的抗干擾功能,它支持讀或寫一個或多個WROD操作。Modbus信息交換是以主站采取主動實現的,即由主站啟動交換。工程機械的通信傳輸上下層之間所有的一個完整通信數據交換由下行和上行兩個報文組成:主站發出的一個下行讀或者寫報文請求;從站發回的一個數據反饋或者確認寫成功或者失敗的上行報文回答。

1.3 工程機械控制應用層

工程機械控制應用層,它位于物聯網三層結構中的最頂層,其主要功能為控制應用,即通過高級信息處理與邏輯運算進行工程機械實時動作指揮控制或者故障診斷處理。控制應用層與最低端的感知采集層一起,是工程機械物聯網的重點與核心。在通用的物聯網中,應用層通過各種智能程序對感知層采集數據進行存儲管理、科學計算、二次濾波處理和分類訓練挖掘,從而實現對現實世界測控對象的進行動態管理、實時控制和科學決策等功能。

工程機械控制應用層運行時實時接收中間層通信傳輸層發送過來的感知層各個傳感器數據,為了提高測控與故障診斷的可靠性與有效性,必須保證感知數據正確無誤。應用層收到的數據需要經歷校驗、解包、反加密轉換的步驟得到最終的工程量。應用層核心控制器得到這些工程數據后,然后通過專家系統中知識庫與推理機進行人工智能故障診斷,如果發現某個狀態參量異常,立刻驅動工程機械進行停機安全處理。由于專家系統的知識庫中的知識是領域專家的經驗輸入形成,或者是專家系統自學習完善構成,當專家系統知識庫不能診斷是否發生故障時,工程機械操作人員可以通過操作臺、手機、平板等終端APP程序實時查看工程機械的運行狀態,操作人員可以人工對工程機械的運行進行故障判斷與合理操控,以最大程度保證工程機械的安全運行。

2? 工程機械故障診斷專家系統設計

根據工程機械物聯網測控特點與生產運行安全要求,設計出如圖2所示的工程機械故障診斷專家系統宏觀結構。它一個計算機智能控制程序,位于物聯網控制應用層中,是系統應用層最為核心的組成單元。

該專家系統由六個部分組成,其包含:工程機械故障診斷專家終端人機界面、工程機械故障診斷解釋機構、知識輸入輸出機構、故障診斷知識庫、工程機械故障診斷推理機構、診斷評價與自學習機構。各個部分描述如下:

①工程機械故障診斷專家終端人機界面:為工程機械智能終端系統顯示各種狀態信息,包括機械設備的開關量、電流、電壓、疲勞數據等,它實時反應工程機械的健康狀態,同時它也是工程機械的操作員與專家系統的人機交互操作接口。

②工程機械故障診斷解釋機構:本機構對工程機械產生的發生的故障進行合理的解釋,并輸出自動或者由用戶處置的解決方案信息。解釋機構主要是面向操作人員,給操作人員展現故障診斷的過程路線,以文字、流程圖或者表格的形式將故障推理診斷結論給用戶必要的、透明的、清晰的解釋。

③知識輸入輸出機構:該機構實現將工程機械領域專家故障診斷經驗知識以規范化的形式存入知識庫中,也可以是工程機械操作員現場實踐總結得到參數知識。領域專家與操作員的知識通過人機界面輸入到本系統后,經由本機構進行規范化的處理,最終需要符合知識庫的邏輯規則要求,另外也可以將知識庫的知識通過本機構反轉換成文字送到人機界面進行顯示查看。

④故障診斷知識庫:為本故障診斷專家系統的核心,它大部分采用IF-ELSE產生式規則表示,其存放了工程機械設備正常運行的電流、電壓、疲勞度等狀態合理的區間閾值。知識庫可以通過領域專家輸入,也可以通過后期運行自學習優化自動增加。工程機械故障診斷知識庫中知識的質量和數量決定著專家系統的推理速度與診斷質量水平。

⑤工程機械故障診斷推理機構:其功能是根據當前工程機械的感知采集數據狀態,通過某種智能算法,快速檢索知識庫,判斷是否發生故障。如果發生故障,需要進一步的查找原因并論證,然后進行合理的故障處理與設備動作,必要時使得工程機械安全停機。

⑥診斷評價與自學習機構:工程機械專家系統在運行過程中,隨著設備使用環境的變化、以及設備運行時間的長短,知識庫中的工程機械運行參數可能不一定完全適用,需要本機構進行周期性的動態評價其好壞,剔除不合適的知識,同時可以學習新環境的正常運行參數知識存入到知識庫中。

3? 結束語

本文提出基于物聯網技術,結合先進的人工智能專家系統技術探究并設計工程機械故障診斷專家系統,它采用層次化的結構,將工程機械故障診斷推理復雜的問題簡單化,可以發揮物聯網技術與人工智能專家系統技術各自的長處與優點,系統具有較為快速、精確、安全、穩定的特點,具有較好的發展應用前景。

參考文獻:

[1]夏偉云.工程機械設備智能化管理工作策略[J].中國設備工程,2020(12):24-26.

[2]張昊宇,段克軍.工程機械檢測與故障診斷的探討[J].工程機械與維修,2020(05):40-41.

[3]杜珍萍.物聯網技術在機械設備管理中的應用與分析[J].施工技術,2020,49(S1):448-451.

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