基于電網信息模型的機電工程風險行為智能監控與預警系統

李燕林

(安徽糧食工程職業學院 機電工程系, 安徽 合肥 230011)

機電設備組成結構復雜、種類繁多,其管理問題一直是該領域研究人員重點關注的話題。在機電工程中根據不同的工程屬性,可將機電體系劃分為監控體系、通信體系、照明體系等多種體系結構[1]。當前,機電工程已經成為當今社會不可缺少的建筑工程之一,與之相關的工程項目受到了人們的高度重視,而通過機電工程監控系統對施工過程中所有環節的風險行為進行監控,是決定機電工程安全性能的重要保障[2]。在機電工程施工階段,其風險行為主要包括合同風險和建造風險兩類。對機電工程承包單位,合同風險主要包括決策失誤、策略報價、投標文件缺陷等,而建造風險是指在施工過程中合同雙方無法控制或干預,來自客觀事件所導致的風險,例如意外風險、經濟風險、自然風險等。考慮到不同風險的突發性和不確定性,對機電工程風險行為的監控和預警精度造成了影響,因此,相關研究引起了廣泛關注。

劉江文等[3]利用現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA),根據機電設備的運行參數和FPGA載入的多層前饋神經網絡(Back Propagation,BP)模型,設計了基于FPGA的煤礦機電設備開關狀態智能監控系統,該方法可以準確識別煤礦機電設備開關狀態。高臻等[4]采用微機電系統傳感器,實時監控并采集車輛基地機電設備的故障數據,通過窄帶物聯網實現車輛基地機電設備狀態監測,但是上述方法未識別合同風險等內容,識別具有一定的局限性。Baek等[5]提出了一種利用低采樣數據識別機電振蕩的新算法,通過在多個不同位置使用低采樣數據集,補償數據時間分辨率的不足。在目標位置可使用基于模型的模態分析,獲得振型信息重構高采樣數據信號;采用變量投影法檢測振蕩并估計振蕩分量,包括頻率和阻尼比。以實際韓國電力系統為例進行案例研究,評估該方法的有效性。Makarichev等[6]探討了在輸氣系統中使用永磁體勵磁的同步電動機,進行燃氣輪機發電廠電起動的可能性,但是上述方法僅實現了電力系統或機電設備的監測,未實現預警。

為實現各類合同風險和建造風險行為的有效控制,應有合理的監控和預警系統作為支撐。電網信息模型(Grid Information Model,GIM)是一種施工管理過程中常見的交互模型,能通過http通信協議將各類系統運行數據發送到施工管理系統模型的數據庫中,從而為監控提供更可靠的數據信息條件,達到提升監管效率的目的。因此,針對當前機電工程存在的安全風險問題,引入GIM 模型從硬件和軟件兩方面設計機電工程風險行為智能監控與預警系統,并通過性能測試驗證了該系統可以在一定程度上提升運行性能。

1 系統硬件設計

為實現有效判別機電工程風險行為,針對機電工程項目開展過程中的各項活動以及相關信息資料進行智能監控,并對存在的風險行為給出相應的預警,從而為工程維護策略的提出提供依據[7]。基于這一需求,本文將基于GIM 的監控與預警系統劃分為3個子系統,其各個子系統的功能結構如圖1所示。

圖1 基于GIM 的監控與預警系統功能結構示意圖

根據圖1中系統的功能需要,本文主要針對場外攝像設備、檢測儀器、發光二極管(Light Emitting Diode,LED)信息發布屏等硬件結構進行詳細設計說明。

1.1 機電工程場外攝像設備選型

為準確獲取機電工程施工現場各類數據以及視頻資源信息,在系統中引入場外攝像設備。由于機電工程施工場地復雜,對各類采集設備的精度要求更高。因此,選擇XZQ95-79520型號防爆球型攝像儀作為本系統中的場外攝像設備。該型號攝像儀嚴格按照GB 3836.1—2010標準制造,可應用于各類危險環境中[8]。在運行過程中,XZQ95-79520型號防爆球型攝像儀的工作電壓為24 V;工作電流≤1.5 A;工作電壓幅度范圍在100～240 V。球心電氣參數:水平及垂直范圍為360°,-5°～90°;水平速度為0.1°/s～200°/s可調;垂直速度為0.1°/s～180°/s可調。將該型號攝像儀與本文系統上位機監控顯示器以無線傳輸的方式連接,將攝像儀獲取到的視頻圖像實時顯示在上位機監控顯示器的界面中,為后續系統軟件部分的機電工程風險行為識別與評估提供重要依據。

1.2 LED信息發布屏選型

根據系統的運行需要,完成對機電工程場外攝像設備的選型后,為了確保各類信息能夠及時、準確地顯示,對LED信息發布屏進行選型設計。考慮到系統的控制需要,選擇JFE58-950型號13.3英寸嵌入式顯示屏作為本文系統的LED信息發布屏。該型號顯示屏可應用于工業設備終端顯示,具有觸摸功能,用戶可以根據需要對顯示屏中各項功能操作進行選擇。該型號顯示屏的分辨率為1 280×1 040 dpi,響應時間為5 ms,對比度為2 000∶1,點距為0.002 8。同時,該型號顯示屏內部含有工業主板,性能比其他相同功能顯示屏更優。在工控級專業主板的支撐下,各類元器件在運行過程中性能更加穩定。此外。JFE58-950型號顯示屏中含有低功耗的芯片組,能夠進一步降低能源消耗,并在一定程度上抵抗機電工程復雜的環境干擾影響[9],可在各種復雜惡劣的機電工程環境中保證穩定運行,也為本文系統的運行穩定性提供條件。

2 系統軟件設計

2.1 機電工程風險行為識別與評估

在機電工程風險行為識別與評估過程中,明確機電工程風險包括電氣工程技術風險、自動化控制風險、儀表設備使用風險、給排水風險、機械設備在使用前的安裝與對接風險、機電運行容量負荷風險等。這些風險不僅對設備前端的運行造成異常,也會在一定程度上對現場巡查與相關工作造成影響[10]。因此,應當根據設備的運行需求,識別、判斷與評估風險。通過對多樣性種類的識別結果定位風險源,常用的風險識別方法包括專家評估法、因果分析法與層次分析法[11]。層次分析法把定性方法與定量方法有機地結合起來,將多目標、多準則又難以全部量化處理的決策問題轉化為多層次單目標問題,通過兩兩比較確定同一層次元素相對上一層次元素的數量關系后,最后進行簡單的數學運算,即可獲得簡單明確的結果,容易被決策者了解和掌握。為此,本文選擇層次分析法作為風險行為識別的主要方法,在完成對風險的定位后,采用樹形結構逐級分解風險源,并通過全面化與系統化的方式,對識別結果進行量化處理。采用該方法可將風險定位到一個精確的等級,需要技術人員在工作中具有較高的邏輯性,當識別到不同風險具有不同的危險等級后,可將此作為依據,有效規避機電工程風險。

完成對風險源的識別后,應從現場作業人員、機械設備現場輔助使用、機電工程施工材料、外界環境4個方面,分析機電工程風險的影響[12]。完成上述研究后,劃分機電工程風險等級,劃分標準與依據見表1。

表1 機電工程風險等級劃分標準與依據

將量化后的風險值與表1中的內容進行匹配,掌握機電工程風險的發生頻率。在此基礎上進行事故損失等級的量化,根據量化結果描述風險損失,相關內容如表2所示。

由表1與表2可知,根據輸出不同風險源對應的風險等級與風險損失量,可實現對機電工程風險的評估。

表2 風險事故損失等級標準

2.2 基于GIM 的機電工程風險行為監控

在完成風險的評估與量化結果輸出后,引進GIM 交互模型,監控機電工程行為。根據已確定的風險等級,對風險數值進行計算機交互,通過交互結果排除風險,掌握風險在工程中的可接受程度[13]。在完成對風險量化結果的交互后,定義1級風險的控制方案為“加大機電工程風險常規化監控”;定義2級風險的控制方案為“增加機電工程風險日常審視與管理次數”;定義3級風險的控制方案為“采取必要的措施,進行風險防范與規避”;定義4級風險的控制方案為“根據決策行為,制定控制措施”;定義5級風險的控制方案為“即刻停止機電工程,在完成風險的整改與處理后,啟動緊急預案完成工程管理”。

將GIM 交互模型與機電工程的實施過程進行對接,結合其工序劃分巡查交互內容[14]。例如,在工程實施初期階段,進行工程穩定性、形變、安裝等多個階段的巡視;在工程實施過程中,檢查工程消防、設備、管道、絕熱、防腐等相關構件性能;在工程竣工階段,借助計算機與數字化技術進行工程維護、運行的測試,提高機電工程的安全性,實現對高風險行為的實時監控。

2.3 預警等級劃分與風險監控頻率設定

結合上述識別和評估方法劃分預警等級。在遵循機電工程安全風險管理體系相關要求的基礎上,監控機電工程現場施工情況[15],并按照風險事故的等級評定,對預警等級進行劃分。當風險事故損失等級為1級或2級時,應當加強對風險的審視,但不進行預警;當風險事故損失等級為3級、4級和5級時,相應的預警等級為黃色、橙色和紅色預警。

根據機電工程安全防護需要,結合上述預警等級,設定本文監控與預警系統的風險監控頻率。當機電工程中不存在風險行為,即機電工程處于安裝狀態時,將監控頻率設置為1次/1 d;當出現風險行為較少,并且機電工程處于黃色預警狀態時,將監控頻率設置為2次/1 d;當出現風險行為較多,并且機電工程處于橙色預警狀態時,將監控頻率設置為1次/4 h;當出現風險行為極多,并且機電工程處于紅色預警狀態時,將監控頻率設置為1次/2 h。當風險行為等級降低或風險行為消除后,可適當對風險監控頻率進行調節。

3 對比實驗

綜合上述論述內容,從硬件和軟件兩方面實現了基于GIM 的機電工程風險行為智能監控與預警系統的理論設計。為了進一步驗證該系統的實際應用效果,將該系統應用于某機電工程項目中。同時,為了便于驗證應用效果,選擇將新的監控與預警系統作為實驗組,將文獻[4]基于物聯網的監控與預警系統作為對照組完成下述實驗。

3.1 實驗準備

實驗選擇某高速公路機電工程項目,該項目涉及眾多領域,并且科技含量較高。已知該工程項目施工線路全長為1 250 km,要求車輛行駛速度最高不超過110 km/h,路基寬度約為27.6 m。在該機電工程項目中包含全線監控模塊、通信模塊、收費模塊、照明模塊以及供配電模塊。機電工程項目開展過程中,涉及的風險行為包括材料設備供貨運輸K-Ⅰ、交付安裝K-Ⅱ、開通調試K-Ⅲ、聯合設計K-Ⅳ等。為了確保該機電工程項目的安全,針對各個風險行為進行監控,監控過程中引入實驗組和對照組兩種監控與預警系統,分析兩種系統的運行情況。在監控過程中,人為設置上述4種風險行為的風險評估等級為2級、3級、2級和4級。

3.2 實驗結果記錄與分析

為了確保實驗結果的客觀性,兩種監控系統在運行過程中除監控和預警的方式存在不同以外,其余運行條件均設置相同,并根據監控得到的數據,按照本文上述設計的風險行為等級劃分流程實現對上述4種風險行為的劃分,并記錄劃分結果見表3。

表3 實驗組與對照組監控風險行為安全評價等級

由表3可見,實驗組系統得到的監控數據評價結果與實際安全風險等級完全相同,而對照組系統的監控數據得到的評價結果僅風險行為K-Ⅲ與實際安全風險等級相同,其余評價結果均與實際安全風險等級存在較大出入。因此,通過上述實驗初步驗證了本文基于GIM 的機電工程風險行為智能監控與預警系統,在應用于真實機電工程項目中可針對其風險行為進行高精度的監控,并為風險行為安全等級的評估提供了更可靠的監控數據。為了進一步驗證實驗組與對照組兩種系統的預警功能,仍選擇上述4種風險行為,針對其行為產生開始到系統預警的響應時間進行測量,并將測量作為系統的預警響應效率評價指標。為了確保響應時間測量精度滿足實驗要求,本文選擇型號為JIF560-69870的32路數字式時間間隔測量儀,對兩種系統的預警響應時間進行測量。該型號測量儀的測量精度為0.1 ms,功率為20 W,電源為220 V,工作溫度在-45℃～0℃范圍內,充分滿足本文實驗設置條件。表4為實驗組與對照組系統預警響應時間記錄表。

表4 實驗組與對照組系統預警響應時間記錄表

由表4可知,實驗組和對照組兩種系統在運行過程中的預警響應時間均在30.00 ms的合理范圍內,但實驗組預警響應時間數值明顯更小,能為機電工程運行維護提供更寶貴的時間條件,提高機電工程的安全性。因此,本文基于GIM 的機電工程風險行為智能監控與預警系統,在應用于真實的機電工程項目中可實現更高精度的監控效果,并有效縮短了對風險行為的預警響應時間,促進了機電工程的安全發展。

4 結 語

當前,機電工程現場普遍存在環境條件復雜、技術要求高、工期長等特點,增加了工程實施強度及危險性。通過引入合理的監控與預警系統,能為保證工程安全發揮重要作用。本文基于GIM 設計了監控與預警系統,將該系統應用于真實的機電工程環境中,可實現對風險行為的及時響應,提高機電工程整體的安全性能。在后續的研究中,可強化系統對風險行為的收集、分析以及統計等功能,從而不斷提升系統的運行性能,擴大該系統的應用范圍。