CN114459840A - 一种用于气体采样系统的智能诊断和保护系统及其诊断和保护方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种用于气体采样系统的智能诊断和保护系统，包括第一气管接头(2)、第二气管接头(3)、吹扫电磁阀(4)、吹扫三通(5)、压力传感器(6)、信号采集模块(7)、智能控制模块(8)；也公开一种利用所述智能诊断和保护系统实现气体采样系统智能诊断和保护的方法，包括：S1根据分析仪类型建立系统故障模型；S2将系统故障模型写入智能控制模块；S3设定吹扫模式，按照设定的吹扫间隔，以及吹扫脉冲次数或吹扫时长对管道进行吹扫；S4实时采集压力；S5信号处理；S6故障诊断及处理。该系统和方法可智能诊断气体采样系统健康状况，实现智能吹扫及预警报警。
Description
技术领域
本发明属于气体采样领域，具体涉及一种压力监测智能诊断和保护的气体采样系统及其方法。
背景技术
气体采样系统作为抽取式在线监测系统的重要组成部分，被广泛应用在工业过程分析和环境监测领域。在线监测系统用于分析工艺管道内的气体的组分和浓度，主要由气体采样系统、分析仪、数据处理系统等组成。气体采样系统的作用是使用采样泵将样品气从管道内抽取出来，经过预处理后输送给远处的分析仪。样品气的传输过程通常需要伴热，以确保样品气中的气体组分不会在管路内发生冷凝、结晶、吸附等损失。预处理的目的是确保样品气可以满足分析仪的耐受要求。预处理过程通常包括过滤颗粒物、减压、降低湿度，去除腐蚀性等。气体采样系统需要经常维护，包括更换颗粒物过滤器、定期排除冷凝水等。如果维护不及时不到位，轻则损坏气体采样系统，重则损坏分析仪，甚至可能发生安全事故。
气体采样分析系统通常为7*24小时不间断工作，但系统的的维护还是靠运维人员定期检查。气体采样系统不能反馈自身健康状况，只能依靠运维人员的经验判断是否需要更换过滤器，出现故障也只能依靠经验分析原因，存在运维工作量大，运维频次高，故障响应不及时等问题。可用的自动维护方式只有定期吹扫采样管路，不能实现按需吹扫。目前缺少可以智能诊断气体采样系统健康状况，实现预警报警，智能吹扫的方法。也未搜索到相关的专利论文。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，对气体采样系统的运行状态进行智能诊断，对即将发生的故障提前预警，对已经发生的故障发出报警，实现智能吹扫控制，降低采样系统的故障率，减少运维成本。
所述技术方案为：
一种用于气体采样系统的智能诊断和保护系统，包括第一气管接头、第二气管接头、吹扫电磁阀、吹扫三通、压力传感器、信号采集模块、智能控制模块，智能控制模块包括信号接口、处理器；第一气管接头用于将外部吹扫气导入该智能诊断和保护系统，第二气管接头用于将所述吹扫气进一步导入气体采样系统的采样泵单元前；第一气管接头经吹扫电磁阀连接吹扫三通，吹扫三通另外两路分别连接到第二气管接头和压力传感器，压力传感器电连接到信号采集模块，信号采集模块连接到智能控制模块的信号接口。
进一步的，所述智能控制模块包括开关量输出接口、RS485接口和网络接口。
一种利用前述智能诊断和保护系统的采样系统智能诊断和保护方法，包括以下步骤：
S1：根据分析仪类型建立系统故障模型；将所述智能诊断和保护系统接入气体采样系统，启动气体采样系统和分析仪；模拟故障过程，建立两个故障类型模型；
S101：首先建立气体堵塞故障模型；
先调整系统工作在最优模式，测量分析仪的关键性能指标KPI，在KPI达到最优时，测量采样管路内的微负压P，记为P0；之后通过在采样口不断增加尘量的方式，模拟采样系统受到污染的情况，测量出分析仪KPI偏离值达到有效偏离范围上限的20％、40％、60％、80％、100％时的压力值P20、P40、P60、P80、P100，通过分段线性拟合的方式建立压力-KPI偏离模型；
其中所述的KPI采用偏离值来衡量，KPI偏离值越小，仪器性能越佳；
S102:建立设备故障模型；
在采样状态下关闭采样泵单元，模拟采样泵单元故障，建立气压与采样泵单元故障对应关系模型；在吹扫状态下关闭吹扫电磁阀或降低吹扫气压力，模拟吹扫进气故障，建立压力与吹扫进气故障对应关系模型；
S2：将系统故障模型写入智能控制模块；
S3：设定吹扫模式，按照设定的吹扫间隔，以及吹扫脉冲次数或吹扫时长对管道进行吹扫；
S4：实时采集压力；
使用压力传感器实时采集管道压力，通过信号采集模块转换为数字信号，传输给智能控制模块；
S5：信号处理；智能控制模块对信号进行滤波处理，去除干扰信号；
S6：故障诊断及处理；
智能控制模块将检测到的压力值与系统故障模型进行实时比对，智能诊断气体采样系统的健康状况，若无故障，则执行常规吹扫；若发生故障，则根据故障类型动态调整吹扫策略或发出预警报警。
进一步，所述步骤S101中压力-KPI偏离模型为：
n为KPI偏离值占偏离有效范围上限的百分比，P(n)为管道气体压力值。
进一步，所述步骤S102中的设备故障模型为：
1)若采样状态下检测到常压，可判断采样泵单元故障；
2)若吹扫状态下检测到常压，可判断吹扫电磁阀故障；
3)若吹扫状态下检测到压力低于设定的阈值，可判断发生吹扫气低压故障。
进一步，所述步骤S5中的滤波处理，是指进行低通滤波和中值滤波。
13.进一步，所述的步骤S6中，故障诊断具体为：若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P0但高于P20的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则诊断为无故障；若在一个吹扫间隔内检测到压力值不高于P20时长累计超过一个吹扫间隔的50％，诊断为气体堵塞故障；若在采样状态或吹扫状态检测到压力值为常压，或者在吹扫状态下检测到压力值低于吹扫气低压报警阈值，诊断为设备故障。
进一步，所述预设的吹扫间隔，以及吹扫脉冲次数或吹扫时长是指，吹扫间隔为12h或24h；吹扫脉冲次数为10次，每次吹扫2s间隔5s，吹扫时长为0.5～2min。
进一步，所述的若诊断为气体堵塞故障，执行以下操作：
(1)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P20的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加20％或吹扫时长增加20％。
(2)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P40的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加40％或吹扫时长增加40％。
(3)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P50的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加50％或吹扫时长增加50％；同时满足预警条件，智能控制模块通过开关量输出接口发出预警信号，提示用户尽快检查更换过滤器。
(4)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P60的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加60％或吹扫时长增加60％；同时满足预警条件，模块通过开关量输出接口发出预警信号，提示用户尽快检查更换过滤器。
(7)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P75的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，将吹扫间隔改为1h，即每1h吹扫一次，以及吹扫脉冲次数增加100％或吹扫时长增加100％)，同时满足报警条件，智能控制模块通过开关量输出接口发出报警信号，提示用户立即更换过滤器并检查采样系统。
进一步，所述的若诊断为设备故障故障，进一步具体诊断及操作如下：
(1)若采样状态下，压力传感器检测到常压，判断此时发生了采样泵单元故障；智能控制模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查采样泵单元；
(2)若吹扫状态下，压力传感器检测到常压，判断此时发生了吹扫电磁阀故障，智能控制模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查吹扫电磁阀；
(3)若吹扫状态下，压力传感器检测到压力低于吹扫气低压报警阈值，判断此时发生了吹扫气低压故障，智能控制模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查吹扫气压力。
进一步，步骤S4中的吹扫模式为脉冲式或连续式。
进一步，所述吹扫气气压为0.4～0.6Mpa,低压报警阈值为吹扫气气压的50％。
本发明的有益效果为：
(1)对气体采样系统的管路压力进行监测，获取实时运行情况；
(2)通过实验建立工作模型，对气体采样系统的工作状态进行验算，获取系统健康状况；
(3)实现智能吹扫控制功能；
(4)对可能发生的故障提前预警，提醒用户及时进行维护；当发生突发故障时，系统自动发出报警，及时通知用户进行维修；
(5)延长定期检查的间隔，有效减少运行维护的人力成本，更有效的对设备实行管控。
附图说明
图1是本发明带智能诊断和保护系统的采样分析系统示意图
图2是本发明智能诊断和保护系统的原理图
图3是本发明智能诊断和处理工作流程图
图4采样系统压力-KPI偏离曲线
图5色谱分析仪采样分析系统压力-KPI偏离曲线
图6连续式吹扫模式
图7脉冲式吹扫模式一
图8脉冲式吹扫模式二
具体实施方式
以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明采样分析系统包括采样系统、分析仪23、智能诊断和保护系统1以及数据处理与控制系统25，采样系统的高温采样泵21与分析仪23连接，采样系统采样三通19与智能诊断和保护系统1连接，分析仪23及智能诊断和保护系统都通过信号线连接到数据处理与控制系统25。
所述采样系统包括采样器14、采样管17、伴热管线16和高温预处理箱22，采样器14和高温预处理箱22通过采样管17相连，伴热管线16用于给采样管17加热；采样器14包括采样头和第一过滤器15，采样头用于从工艺管道内采样气体；高温预处理箱22包括顺序连接的第二过滤器18、采样三通19、高温电磁阀20、高温采样泵21(高温电磁阀20与高温采样泵21构成采样泵单元，采样泵单元为采样系统提供采样微负压，并将采样气体送往分析仪)；第二过滤器18连接采样管17，采样三通19还与智能诊断和保护系统1的第二气管接头3连接，接入吹扫气体。
如图2所示，智能诊断和保护系统1包括第一气管接头2、第二气管接头3、吹扫电磁阀4、吹扫三通5、压力传感器6、信号采集模块7、智能控制模块8，智能控制模块8包括信号接口9、处理器10、开关量输出接口11、RS485接口12、网络接口13。外部吹扫气通过第一气管接头2进入智能诊断和保护系统1，智能吹扫和保护系统1通过气管接头3连接采样系统，具体接入高温电磁阀20(或者采样泵单元)前；第一气管接头2经吹扫电磁阀4连接吹扫三通5，吹扫三通5另外两路分别连接到第二气管接头3和压力传感器6，压力传感器6电连接到信号采集模块7，信号采集模块7连接到智能控制模块8的信号接口9。
为确保样品气在传输过程中不发生吸附、冷凝、质变，需要对气体流过的全部管路进行加热，因此采样器、预处理箱都是高温加热的，采样管也使用伴热管线进行伴热。
预处理过程是对样品气进行除尘、除水、除酸等处理，其中除尘是必要措施，其他措施依工况而定。除尘使用的过滤器的原理是多孔碰撞阻拦，样品气通过过滤器时，其中的粉尘、结晶、粘性组分被拦截下来，剩下就是干净的样气。过滤材料有很多种选择，根据孔径大小、温度要求、耐腐蚀性进行选择。过滤器需要定期维护，当过滤器使用了一段时间后，内部孔径被杂质堵塞，样气流过的阻力变大，流量减小。这时候就需要更换过滤器。吹扫气吹扫是一种常用的维护方式，通过定时使用高压(超过4个大气压)空气反向吹扫过滤器、采样管、采样探头，将管路中附着的杂质吹回管道，可以延长过滤器的检查维护周期。
采样系统的功能是将样品气从工艺管道中抽取出来，经过预处理后输送给分析仪。正常采样时高温采样泵21持续工作，采样泵入口处形成负压，将样品气从工艺管道中沿采样器14、采样管17、第二过滤器18、高温电磁阀20抽取过来，并从出口处输送给分析仪23。吹扫时高温采样泵21停止工作，高温电磁阀20执行关闭动作，吹扫气经过气管26反向吹过过滤器18、采样管17、采样器14，最终吹进工艺管道，将过滤器和采样管中的杂质吹回去。
正常采样时吹扫电磁阀4处于截止状态，压力传感器6感受到的是采样泵前的样品气压力，是微负压；吹扫时吹扫电磁阀4处于开启状态，吹扫气进入吹扫三通5，压力传感器6感受到的是吹扫气压力。压力传感器6将感受到的压力转换成模拟电信号(通常为4～20mA或0～5V信号)，这个信号被信号采集模块(可以是ADC、PLC或其他信号采集模块)转换为数字信号(可以是RS232、RS485、I2C或其他数字信号)，传输给智能控制模块8的处理器10进行处理。如果压力传感器检测到的压力并不是微负压或吹扫压力，则说明系统存在部分堵塞或者不通问题。处理器10内设有压力值与故障类型对应关系程序，根据压力值大小，启动吹扫或做出更换设备报警提示。
在没有配备智能吹扫和保护系统时，采样系统的工作状态无法被监控，过滤器堵塞、吹扫气失压、电磁阀损坏的故障只能依靠人工定期检查。智能吹扫和保护系统接入采样系统中可解决该问题。
下面结合吹扫系统介绍本发明采样系统的智能吹扫和保护方法。根据气体堵塞故障模型智能控制吹扫频次、时长，对即将发生的故障提前预警，对已经发生的故障发出报警，提高过滤器的使用寿命。
如图3所示，本发明智能诊断和保护的实施步骤如下：
S1：根据分析仪类型建立系统故障模型。包括：
1.建立气体堵塞故障模型。
搭建实验系统，将智能诊断和保护系统与气体采样系统对接好，启动气体采样系统和分析仪。先调整系统工作在最优模式，测量分析仪的关键性能指标。在关键性能指标达到最优时，测量采样管路内的微负压P，记为P0。关键性能指标(以下简称KPI)指分析仪所有性能指标中最重要也是最能判断分析仪工作状态的单项指标。不同的分析仪可能采用不同的KPI。KPI通常采用偏离值(E)来衡量，KPI偏离值越小，仪器性能越佳，KPI偏离值越大，仪器性能越差。KPI偏离值在有效范围内可认为仪器性能良好，超出有效范围认为仪器性能不良。例如氧分析仪通常采用相对准确度(RA)指标，RA有效偏离范围为≤±10％，色谱分析仪通常采用示值误差(LE)指标，LE有效偏离范围为≤3％F.S.(F.S.表示满量程)。
之后通过在进样口加尘的方式，模拟采样系统受到污染的情况，在加尘后过滤器的通气性降低，采样管路内的阻力增大，测量到的负压将增大，此时测量分析仪的KPI和采样管路中的压力P。多次进行加尘实验，不断增加尘量，测量出分析仪KPI偏离值达到有效范围上限的20％、40％、60％、80％、100％时的压力值，将这些压力值记为P(n)，n表示分析仪KPI偏离值达到有效范围上限的百分数。例如P20表示分析仪KPI偏离值达到有效范围上限20％时的压力值。至少通过实验测量出P20、P40、P60、P80、P100。通过上面的实验建立压力-KPI偏离曲线(如图4)，通过分段线性拟合的方式建立压力-KPI偏离模型(公式如下)。公式中，自变量为n，即KPI偏离值；因变量为P(n)，即压力值。通过公式可以计算出KPI偏离值达到n时对应的压力值，这个压力值可以用做预警、报警阈值。例如当压力降低到P50时，将发出预警信号，提示用户尽快对系统进行维护；当压力降低到P75时，将发出报警信号，提示用户立即对系统进行维护。
建模的意义在于通过实验确定压力与分析仪KPI的关系。在系统实际工作时没有条件也不再需要经常测量分析仪KPI，只需要通过测量压力值并带入模型，可以反推出分析仪KPI的偏离情况。
例如，一个采用色谱仪的在线监测系统，经过实验测量建立的压力-KPI曲线如图5。注意这里采用示值误差(LE)指标作为KPI，有效偏离范围为≤3％F.S.。曲线是非线性的，因此采用分段线性拟合。
采样状态下，当气体压力处于上述公式限定的P(n)范围时，认定为气体堵塞故障；
2.建立设备故障模型。
(1)在采样状态下停止采样泵21或关闭电磁阀20，模拟采样泵21或电磁阀20故障，因采样泵21停止工作或关闭电磁阀20，无法产生负压，此时压力传感器检测到常压(正常情况下应是微负压)。因此若采样状态下检测到常压，可判断采样泵21故障或电磁阀20故障。
(2)吹扫状态下关闭电磁阀4，模拟电磁阀4故障的场景，此时压力传感器将检测到常压，而正常情况下应是吹扫气压力(吹扫气压力通常为0.4～0.6MPa)。因此若吹扫状态下检测到常压，可判断吹扫电磁阀4故障。
(3)吹扫状态下降低吹扫气的压力，模拟吹扫气压力不足的场景，压力传感器在吹扫电磁阀开启的短时间内将检测到压力低于某一阈值(阈值通常设定为吹扫气预设压力的50％)，可判断发生吹扫气低压故障。
S2：将系统故障模型写入智能控制模块；
S3：设定吹扫模式，按照设定的吹扫间隔，以及吹扫脉冲次数或吹扫时长对管道进行吹扫；吹扫模式分为连续式和脉冲式，吹扫间隔为12h或24h；脉冲式时，吹扫脉冲为10次，每次吹扫2s间隔5s；连续式时吹扫时长为0.5～2min。
S4：实时采集压力。
使用压力传感器实时采集管道压力。压力传感器的测量范围至少为-100～1000kPa，可同时测量负压和正压。当采样系统工作在采样状态时，压力传感器监测的是采样泵入口的微负压；当执行吹扫动作时，压力传感器监测的是吹扫气的正压，压力范围为400～600kPa。压力传感器将感受到的压力转换成模拟电信号，然后被信号采集模块转换为数字信号，传输给智能控制模块进行处理。
S5：信号处理。
压力信号是缓变稳定信号，但是会受到采样泵、交流电等因素的干扰。采样泵在工作时会产生压力波动，波动频率与泵头转速相同，通常在300～800Hz之间；模拟信号在传输线上容易受到交流电压干扰，干扰频率为50Hz。因此在智能控制模块中对压力信号进行低通滤波，截止频率设定为25Hz。此外实际工作中容易出现突发的压力尖峰，因此增加中值滤波，排除掉尖峰的影响。
S6：故障诊断及处理。
处理器10将检测到的压力值与故障模型进行实时比对，智能诊断气体采样分析系统的健康状况，根据故障类型动态调整吹扫策略或预警报警。
若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P0但高于P20的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则诊断为无故障；若在一个吹扫间隔内检测到压力值不高于P20时长累计超过一个吹扫间隔的50％，诊断为气体堵塞故障；若在采样状态或吹扫状态检测到压力值为常压，或者在吹扫状态下检测到压力值低于吹扫气低压报警阈值，诊断为设备故障。
若无故障，则按照预设的吹扫间隔和吹扫脉冲次数(或吹扫时长)进行吹扫；若诊断为气体堵塞故障，则根据压力值的大小按照相应的吹扫间隔和吹扫脉冲次数(或吹扫时长)进行吹扫，甚至发出更换过滤器的报警提示；若诊断为设备故障，则发出报警，提醒用户进行设备检查。具体包括以下几种情形：
(1)若在一个吹扫间隔内检测到压力值高于P20的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则按照预设的吹扫间隔和吹扫脉冲次数(或吹扫时长)。预设吹扫间隔通常设定为12h或24h。若为脉冲式吹扫，吹扫脉冲通常为10次，每次吹扫2s间隔5s。若为连续式吹扫，吹扫时长通常为0.5～2min。
(2)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P20的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔缩短2h，吹扫脉冲次数增加20％(或吹扫时长增加20％)。
(4)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P40的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，吹扫脉冲次数增加40％(吹扫时长增加40％)。
(5)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P50的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，吹扫脉冲次数增加50％(吹扫时长增加50％)；同时满足预警条件，模块通过开关量输出接口发出预警信号，提示用户尽快检查更换过滤器。
(6)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P60的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，吹扫脉冲次数增加60％(吹扫时长增加60％)；同时满足预警条件，模块通过开关量输出接口发出预警信号，提示用户尽快检查更换过滤器。
(7)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P75的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，将吹扫间隔改为1h，即每1h吹扫一次，吹扫脉冲次数增加100％(吹扫时长增加100％)，同时满足报警条件，模块通过开关量输出接口发出报警信号，提示用户立即更换过滤器并检查采样系统。
(8)若采样状态下，压力传感器检测到常压，根据故障模型判断此时发生了采样泵单元故障。模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查采样泵单元。
(9)若反吹状态下，压力传感器检测到常压，根据故障模型判断此时发生了吹扫电磁阀故障。模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查吹扫电磁阀。
(10)若反吹状态下，压力传感器在吹扫电磁阀开启的短时间内检测到压力低于吹扫气低压报警阈值(通常为吹扫气预设压力的50％)，根据故障模型判断此时发生了吹扫气低压故障。模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查吹扫气压力。
一种优选的实施方式，模块也可以工作于常规模式。常规模式下，模块不进行智能诊断，按照预设吹扫间隔和吹扫模式进行定期吹扫。
另外一种优选的实施方式，吹扫方式包括连续式和脉冲式。连续式吹扫即使用吹扫气不间断的进行吹扫，吹扫压力在开始后一段时间会稳定在较低的水平。这个方式易于控制，适合于工况较好，不易堵塞的场合。吹扫时压力监测情况如图6，开始吹扫时压力快速上升，之后吹扫压力开始下降，最终趋于稳定。
如图7，脉冲式吹扫是在短时间内控制吹扫气的通断，多次重复开启关闭吹扫气，这种方式可以用较高的压力吹扫管路，适合杂质较多或者复杂的工况。
脉冲式吹扫还可以根据实际工况使用不同的吹扫模式。图8展示了其中一种模式。先进行3次短脉冲吹扫，然后进行1次长时间的吹扫，再继续进行3次短脉冲吹扫，如此反复。此种模式适合于有粘性物质吸附在采样系统中的工况。
需要说明的是，当采样系统刚刚完成维护时，采样管路阻力小，具有较小的微负压，可以执行较长时间的吹扫间隔和较短的吹扫时长，节省吹扫气的使用；随着工作时间的延长，采样管路阻力加大，微负压逐渐变大，系统适当增加吹扫频次，延长吹扫时长，尽可能延长维护的周期。
以上仅为发明的优选实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的思想原则内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种用于气体采样系统的智能诊断和保护系统，其特征在于：包括第一气管接头(2)、第二气管接头(3)、吹扫电磁阀(4)、吹扫三通(5)、压力传感器(6)、信号采集模块(7)、智能控制模块(8)；智能控制模块(8)包括信号接口(9)、处理器(10)；第一气管接头(2)用于将外部吹扫气导入该智能诊断和保护系统，第二气管接头(3)用于将所述吹扫气进一步导入气体采样系统的采样泵单元前；第一气管接头(2)经吹扫电磁阀(4)连接吹扫三通(5)，吹扫三通(5)另外两路分别连接到第二气管接头(3)和压力传感器(6)，压力传感器(6)电连接到信号采集模块(7)，信号采集模块(7)连接到智能控制模块(8)的信号接口(9)。
2.根据权利要求1所述的用于气体采样系统的智能诊断和保护系统，其特征在于，所述智能控制模块包括开关量输出接口(11)、RS485接口(12)和网络接口(13)。
3.一种利用权利要求1所述的智能诊断和保护系统的采样系统智能诊断和保护方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：根据分析仪类型建立系统故障模型；
将所述智能诊断和保护系统接入气体采样系统，启动气体采样系统和分析仪；模拟故障过程，建立两个故障类型模型；
S101：首先建立气体堵塞故障模型；
先调整系统工作在最优模式，测量分析仪的关键性能指标KPI，在KPI达到最优时，测量采样管路内的微负压P，记为P0；之后通过在采样口不断增加尘量的方式，模拟采样系统受到污染的情况，测量出分析仪KPI偏离值达到有效偏离范围上限的20％、40％、60％、80％、100％时的压力值P20、P40、P60、P80、P100，通过分段线性拟合的方式建立压力-KPI偏离模型；
其中，所述的KPI采用偏离值来衡量，KPI偏离值越小，仪器性能越佳；
S102:建立设备故障模型；
在采样状态下关闭采样泵单元，模拟采样泵单元故障，建立气压与采样泵单元故障对应关系模型；在吹扫状态下关闭吹扫电磁阀或降低吹扫气压力，模拟吹扫进气故障，建立压力与吹扫进气故障对应关系模型；
S2：将前述系统故障模型写入智能控制模块；
S3：设定吹扫模式，按照设定的吹扫间隔，以及吹扫脉冲次数或吹扫时长对管道进行吹扫；
S4：实时采集压力；
使用压力传感器实时采集管道压力，通过信号采集模块转换为数字信号，传输给智能控制模块；
S5：信号处理；
智能控制模块对信号进行滤波处理，去除干扰信号；
S6：故障诊断及处理；
智能控制模块将检测到的压力值与所述系统故障模型进行实时比对，智能诊断气体采样系统的健康状况，若无故障，则执行步骤S3的吹扫方式；若发生故障，则根据故障类型动态调整吹扫策略或发出预警报警。
4.根据权利要求3所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，所述步骤S101中压力-KPI偏离模型为：
n为KPI偏离值占偏离有效范围上限的百分比，P(n)为管道气体压力值。
5.根据权利要求3所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，所述步骤S102中的设备故障模型为：
1)若采样状态下检测到常压，可判断采样泵单元故障；
2)若吹扫状态下检测到常压，可判断吹扫电磁阀故障；
3)若吹扫状态下检测到压力低于设定的阈值，可判断发生吹扫气低压故障。
6.根据权利要求3所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，所述步骤S5中的滤波处理，是指进行低通滤波和中值滤波。
7.根据权利要求3所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，所述的步骤S6中，故障诊断具体为：若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P0但高于P20的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则诊断为无故障；若在一个吹扫间隔内检测到压力值不高于P20时长累计超过一个吹扫间隔的50％，诊断为气体堵塞故障；若在采样状态或吹扫状态检测到压力值为常压，或者在吹扫状态下检测到压力值低于吹扫气低压报警阈值，诊断为设备故障。
8.根据权利要求3所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，所述步骤S3中，设定的吹扫间隔，以及吹扫脉冲次数或吹扫时长是指，吹扫间隔为12h或24h；吹扫脉冲次数为10次，每次吹扫2s间隔5s，吹扫时长为0.5～2min。
9.根据权利要求7所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，若诊断为气体堵塞故障，执行以下操作：
(1)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P20的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加20％或吹扫时长增加20％。
(2)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P40的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加40％或吹扫时长增加40％。
(3)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P50的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加50％或吹扫时长增加50％；同时满足预警条件，智能控制模块通过开关量输出接口发出预警信号，提示用户尽快检查更换过滤器。
(4)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P60的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，则将吹扫间隔再次缩短2h，以及吹扫脉冲次数增加60％或吹扫时长增加60％；同时满足预警条件，模块通过开关量输出接口发出预警信号，提示用户尽快检查更换过滤器。
(7)若在一个吹扫间隔内检测到压力值低于P75的时长累计超过一个吹扫间隔的50％，将吹扫间隔改为1h，即每1h吹扫一次，以及吹扫脉冲次数增加100％或吹扫时长增加100％，同时满足报警条件，智能控制模块通过开关量输出接口发出报警信号，提示用户立即更换过滤器并检查采样系统。
10.根据权利要求7所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，所述的若诊断为设备故障故障，进一步诊断及操作如下：
(1)若采样状态下，压力传感器检测到常压，判断此时发生了采样泵单元故障；智能控制模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查采样泵单元；
(2)若吹扫状态下，压力传感器检测到常压，判断此时发生了吹扫电磁阀故障，智能控制模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查吹扫电磁阀；
(3)若吹扫状态下，压力传感器检测到压力低于吹扫气低压报警阈值，判断此时发生了吹扫气低压故障，智能控制模块通过开关量输出接口发出故障报警信号，提示用户立即停止工作并检查吹扫气压力。
11.根据权利要求3所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，步骤S3中的吹扫模式为脉冲式或连续式。
12.根据权利要求7所述的智能诊断和保护方法，其特征在于，吹扫气气压为0.4～0.6Mpa,低压报警阈值为吹扫气气压的50％。
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