一種新型的MVR蒸發器遠程智能監控系統

曾錫安，代 超，葉 翔，趙 凱

（深圳市捷晶能源科技有限公司，深圳518000）

MVR 蒸發器是通過機械式蒸汽再壓縮技術將廢水進行蒸發濃縮，使廢水中的鹽類或污染物與水分離，從而達到“零排放”要求的廢水處理裝置。隨著我國對環保方面的逐漸重視，MVR 蒸發器被廣泛應用于包括石油、化工、電子、醫藥、新能源等行業的廢水處理中，廢水處理裝置運行穩定與否直接關系到企業的正常生產。

近年來，隨著MVR 蒸發器相關的技術和工藝日趨成熟[1]，設備故障已成為MVR 蒸發器非正常停機的主要因素。故障類型多、故障原因復雜、故障定位困難、故障處理不及時是制約MVR 蒸發器故障后順利重啟的重要因素。傳統的故障處理方式有事后維修[2]與定期維護[3]，但是單靠傳統的方式無法避免設備故障造成系統停機的情況發生，具有一定的局限性。隨著大數據時代的到來，事前預測的故障處理方式成為現實，以數據驅動的智能控制方法在設備故障預測和健康管理方向受到越來越多的關注和應用[4-6]。

結合大數據時代背景下自動化監控系統的內在需求和發展趨勢[7-8]，目前MVR 蒸發器監控系統還存在以下幾點不足[9]：

（1）功能單一。僅滿足最低監控要求，對工藝過程進行簡單的監測和控制。

（2）數據缺乏深層次的應用。對數據的使用通常僅限于生成圖形曲線、報表記錄。

（3）缺少對設備生命周期的科學管理[10]。設備的監測、檢修、維護等環節完全獨立于系統之外，忽視了設備健康狀態對自動化監控系統的影響。

因此，本文以惠州市某業主MVR 蒸發器的實際設計情況為例，在傳統MVR 蒸發器監控系統的基礎上，設計了具有設備健康管理功能的新型MVR蒸發器遠程智能監控系統，實現對MVR 蒸發器全工藝流程的監控以及全生命周期的管理。

1 系統總體結構

本文MVR 蒸發器遠程智能監控系統由傳感器（溫度、壓力、流量、液位、酸堿度pH、電導率、電能表等）、執行器（壓縮機、閥門、泵等）、控制器（PLC 可編程邏輯控制器）、監控主機、數據庫等部分組成。系統總體結構如圖1 所示。

圖1 系統總體結構Fig.1 Overall structure of system

PLC 讀取現場各類傳感器采集的運行數據，通過與監控主機在局域網下建立的連接，將數據上傳進行監測。監控主機亦通過局域網將控制指令下發至PLC，繼而實現對各類執行器的控制。在監控主機上開發MVR 蒸發器遠程智能監控軟件，實現全工藝流程的可視化監測、控制。另外，建立系統運行數據庫，以數據庫為支撐，在監控軟件上開發故障預測和健康管理功能，對MVR 蒸發器進行全生命周期管理，為系統的安全穩定運行提供可靠保證。

2 遠程監控設計

遠程監控軟件在.NET 框架中使用C# 語言開發。在微軟Windows 操作系統中，采用.NET 框架和C#語言具有其它軟件開發平臺無法媲美的優勢，能夠快速靈活地進行功能復雜的軟件開發。數據庫從安全性、可靠性、易開發程度等方面考慮[11]，采用SQL Server 關系型數據庫滿足本系統的設計需求。

遠程監控設計目標是實現對MVR 蒸發器全工藝流程的監控，主要設計內容包括：硬件選型、通訊方案、可視化監測、自動化控制等。

2.1 CPU 選型

MVR 蒸發器I/O 點數一般不超過200 個，屬于中小型自動化系統，因此CPU 選擇西門子1200 系列的PLC，具體型號為1215C DC/DC/DC，提供2 個PROFINET 端口，可進行以太網通訊。CPU 上擴展通訊模塊CB1241 RS485，可進行串口通訊。

2.2 通訊方案

系統通訊對象包括PLC 與變頻器、PLC 與電能表、PLC 與監控主機。

PLC 與各個變頻器、 電能表之間采用菊花鏈的方式進行串口連接，與監控主機通過網線進行以太網連接。PLC 與變頻器、電能表、監控主機之間使用Modbus 協議進行通訊。通過賦予各個變頻器、電能表特定的從站地址，保證PLC 主站正確訪問指定從站。與監控主機通訊時，監控主機作為主站發送信息，PLC 作為從站接收信息。

2.3 監測功能設計

系統主要監測各個工藝環節中的汽液溫度、設備壓力、設備液位、料液pH、蒸餾水電導率，以及壓縮機的電流、頻率、振幅等信息。溫度信號使用RTD模擬量模塊直接獲取；電流、頻率信息通過通訊方式獲得；壓力、液位、pH、電導率、振幅等傳感器統一采用4～20 mA 標準電流信號，通過在PLC 中編寫A/D 轉換程序獲取傳感器監測值。A/D 轉換公式為

式中：A 為傳感器測量值；A0為傳感器量程下限；Am為傳感器量程上限；D 為標準電信號A/D 轉換后的模擬量數值；D0為模擬量數值下限；Dm為模擬量數值上限。

監控主機獲取傳感器數據后，即可實現對MVR蒸發器進料、加熱、抽真空、冷凝、出料等環節，預熱、蒸發、停機等階段，以及壓縮機、加熱器等設備的全工藝流程集中可視化監測。同時，針對不同工藝環節、不同運行階段、不同設備狀態進行詳細的數據庫表設計，為系統的故障預測和健康管理提供可靠的數據支撐。

2.4 控制功能設計

系統自動化控制邏輯主要根據工藝流程實現。本MVR 蒸發器工藝流程如圖2 所示。

圖2 MVR 蒸發器工藝流程Fig.2 MVR evaporator flow chart diagram

料液流程：進料泵根據分離器液位將料液打入分離器； 強制循環泵使分離器中的料液經由2# 換熱器再返回分離器，往復循環；料液達到設定的沸點升高值后，出料泵將分離器底部濃縮的料液打入后處理系統結晶、壓濾。

蒸汽流程：鮮蒸汽通入分離器中；壓縮機將鮮蒸汽和二次蒸汽加壓升溫，經過2# 換熱器給料液加熱；冷凝的水流入蒸餾水罐，未冷凝的蒸汽繼續經由壓縮機加壓升溫后加熱料液，往復循環。

蒸餾水流程： 蒸汽經過2# 換熱器換熱后冷凝成的蒸餾水，檢測達標后通過1# 換熱器給料液預熱并排放。

根據上述工藝流程設置適當的自動運行參數及閾值保護，使閥門、泵、壓縮機等執行器按照各自的工藝流程進行自動控制，系統即可按照既定邏輯實現自動運行。

3 信息管理與故障預測

除了完備的自動化遠程監控功能，本系統還開發了智能化健康管理功能，主要包括信息管理模塊和故障預測模塊。

3.1 信息管理模塊

信息管理模塊包括：用戶管理、生產管理、設備管理三大功能，結構示意如圖3 所示。

圖3 信息管理模塊結構示意圖Fig.3 Schematic diagram of information management module structure

用戶管理功能針對本系統軟件的使用者設計，目的是規范軟件的操作流程，保證操作人員的合法性，減少誤操作情況發生。主要內容有：用戶登陸、用戶注冊、用戶信息維護、用戶權限管理。

生產管理的作用是記錄MVR 蒸發器生產時的各項生產信息，例如實時運行數據、二次統計數據、報警記錄、操作記錄等。

設備管理能夠為操作人員提供快速獲取每個設備信息的途徑，并且降低系統因設備故障造成非正常停機的風險。通過對設備信息和生產過程數據進行科學分析和專業判斷，甚至可以實現設備故障的事前預測，并及時做出預警。設備管理內容主要包含：設備臺賬、設備運行信息、設備定檢信息、設備維護信息、故障預測預警。

3.2 故障預測模塊

MVR 蒸發器屬于一種多變量、非線性的控制系統，且受物料特性、雜質等隨機干擾因素影響大，無法建立精確的數學模型。模糊控制理論作為智能控制領域中重要的分支，僅需要少量數據便可通過專家經驗建立的知識庫對復雜過程進行判斷，輸出可信的決策，具有實用性強、魯棒性好、設計簡單等優點[12-14]。因此，本系統采用模糊控制理論對設備進行故障預測。

基于模糊控制理論的故障預測方法： 首先，針對預測對象，從數據庫表中提取符合條件的運行數據；其次，根據算法的需要進行數學處理；然后，將處理結果作為模糊輸入參數，劃分模糊等級；制定模糊規則，得出模糊關系；推理模糊輸出參數，并把輸出參數解模糊化，獲得確切數值；最后，用0～100的分數評價輸出值，量化故障預測結果。

例如對MVR 蒸發器中的核心設備壓縮機進行故障預測，步驟如下：

步驟1取數據庫中壓縮機相關運行數據：電流xi、振幅yi、進口溫度zai、出口溫度zbi、進口壓力vai、出口壓力vbi。

步驟2按式（2）求電流變化率偏差ex，同理求振幅變化率偏差ey；按式（3）求進出口溫度比值偏差ez，同理求進出口壓力比值偏差ev。將求得的ex，ey，ez，ev作為4 個模糊輸入參數。

步驟3設ex論域［a1，a4］，且0＜a1＜a2＜a3＜a4。將該論域劃分為7 個子論域，并對應7 個模糊等級：（-a4，-a3］為負大（NB），（-a3，-a2］為負中（NM），（-a2，-a1］為負?。∟S），（-a1，a1］為零（ZO），（a1，a2］為正小（PS），（a2，a3］為正中（PM），（a3，a4］為正大（PB）。對于ey，ez，ev同理。

步驟4根據專家經驗設置模糊規則，獲得模糊關系R。針對ex，ey，ez，ev的所有排列組合情況進行模糊規則語言描述：

If（ex=NB and ey=NB and ez=NB and ev=NB）then R=NB

If（ex=NM and ey=NB and ez=NB and ev=NB）then R=NB

If（ex=NS and ey=NB and ez=NB and ev=NB）then R= NB

If（ex=ZO and ey=NB and ez=NB and ev=NB）then R= NB

If（ex=PS and ey=NB and ez=NB and ev=NB）then R= NB

If（ex=PM and ey=NB and ez=NB and ev=NB）then R=NM

If（ex=PB and ey=NB and ez=NB and ev=NB）then R= NM

……

步驟5模糊推理與解模糊化。通過模糊推理得到模糊輸出u，采用重心法進行解模糊化[15]，得到確定的數值。

步驟6將步驟5 的數值用0～100 的數字進行量化，獲得該設備的健康度評分，根據評分結果實現直觀的故障預測，指導操作人員提前排查故障，確保系統穩定運行。

壓縮機故障預測界面如圖4 所示。

圖4 壓縮機故障預測界面Fig.4 Compressor fault prediction interface

4 結語

本文針對當前MVR 蒸發器監控系統的不足，設計了集自動化監控與智能化健康管理為一體的新型MVR 蒸發器遠程智能監控系統。該系統應用自動化技術、計算機技術、數據庫技術、智能控制算法等多學科知識，結合詳細的工藝剖析以及深度的數據開發，實現了對MVR 蒸發器全工藝流程的監控以及全生命周期的管理，自投入生產以來運行效果良好，運行狀況穩定，對傳統的工業自動化監控系統發展具有一定的借鑒意義。