CN1830521A - 袋式除尘系统故障专家诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种袋式除尘系统故障专家诊断方法，采用计算机和系统开发工具，系统开发工具是在Windows平台上用VisualC++语言编译，数据库采用Access，专家系统的结构采用典型结构，功能模块包括专家系统简介模块、在线故障诊断模块、离线故障诊断模块和专家指导模块；诊断过程有：数据采集、信号显示、在线故障诊断和离线故障诊断。本发明可直接指挥或指导袋式除尘系统的运行、管理、维护和故障诊断，不再过分依赖领域专家的亲自参与。本发明方法可对袋式除尘系统各种类型的77种故障进行综合诊断，故障诊断完善、可靠，功能强大、通用性强。

Description

袋式除尘系统故障专家诊断方法

所属技术领域

本发明涉及一种袋式除尘系统故障专家诊断方法，具体的说是采用计算机通过数据采集和专家知识对袋式除尘系统运行状态的监视和故障诊断的方法。

背景技术

随着国家大气排放标准的提高和公众环境意识的增强，袋式除尘系统广泛地应用在工业烟尘治理项目中，袋式除尘技术的发展离不开先进的控制技术的使用。专家系统产生于60年代中期，经过二十多年的科学研究，理论和技术日益成熟，其应用得到了飞速发展。至今，世界各国已经在医疗诊断、化工工程、语音识别、图像处理、金融决策、信号解释、地质勘探、石油、军事等领域研制出了大量的实用专家系统，其中不少系统在性能上已达到甚至超过了同领域人类专家的水平，已经产生或正在产生巨大的经济效益和社会影响。专家系统虽然在许多领域得到了很好的发展和推广，但是在环保这个领域特别是在袋式除尘系统上还没有得到应用。现在的袋式除尘系统的故障诊断仅停留在少数故障报警的水平上，而且对于参数的越限报警往往都是单一的，独立的，对于报警计算机无法给出引起故障现象的故障原因以及相应的解决方案。运到这种状况，现场操作管理人员只能通过自己的经验和求助于除尘领域专家来判断分析故障原因，常常导致不能及时解决故障，影响正常工作，给生产带来一定的经济损失。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够对整个除尘系统各种类型的故障进行诊断，对除尘系统各个部件进行在线状态监视，在在线数据出现异常时，系统报警并分析出故障原因及其相应的解决方案的袋式除尘系统故障专家诊断方法。

本发明的技术解决方案是：一种袋式除尘系统故障专家诊断方法，采用计算机和系统开发工具，在Windows平台上用VisualC++语言编译，数据库采用的是Access；专家系统的结构为典型结构，包括知识库、综合数据库、推理机、解释程序、知识获取程序和人机接口；功能模块包括专家系统简介模块、在线故障诊断模块、离线故障诊断模块和专家指导模块，专家系统简介模块介绍与袋式除尘系统的相关知识，包括生产工艺流程、袋式除尘器的工作原理及工艺流程图、专家系统的组成，在线故障诊断模块包括现场数据采集、故障诊断、故障解决方案，离线故障诊断模块包括知识库管理和故障诊断。

诊断过程如下：

a、数据采集：通过温度传感器、压力变送器测得袋式除尘器进出口温度、进出口压力、气包压力、烟气浓度的模拟量数据信号；从低压配电控制柜的低压电气元件的触电中采集开关量数据信号；

b、信号显示：计算机显示袋式除尘系统的工艺流程图，在图上显示所采集到的数据信号；

c、在线故障诊断：计算机对采集的数据信号进行数据处理，当数据信号出现异常状态，计算机自动报警，并给出故障原因和解决方案；

d、离线故障诊断：通过人工向计算机键盘输入故障现象由计算机分析处理后得出故障原因和解决方案。

所述的模拟量数据信号通过数显表或隔离栅信号隔离装置馈变输出4～20mA的标准电流信号进入在线故障诊断模块的模拟量数据采集模块。

所述的开关量数据信号进入在线故障诊断模块的开关量数据采集模块。

所述的在线故障诊断是通过知识库里的规则集来诊断故障，按袋式除尘系统的部位划分规则集，包括袋式除尘器主体设备故障诊断集、卸/输灰系统设备故障诊断集、压气系统设备故障诊断集和旁路系统设备故障诊断集。

所述的离线故障诊断中有知识库管理部分，用人工对知识库进行添加，修改，删除操作。

本发明的有益效果在于：

1、本发明获取了众多袋式除尘专家、现场技术人员、操作管理人员的知识和经验，可直接指挥或指导袋式除尘系统的运行、管理、维护和故障诊断，使得袋式除尘系统的运行管理不再过分依赖领域专家的亲自参与。

2、由于计算机高效率、准确周到、迅速和不知疲惫的工作，使得解决实际问题不受周围环境的影响，也不会遗忘需完成的工作任务，提高了袋式除尘系统的运行、管理、维护水平。

3、本发明采用模块化设计，知识库和推理机实现了真正意义上的独立，可对袋式除尘系统各种类型的77种故障进行综合诊断，并随着知识库的不断完善，专家系统的诊断能力也会日益强大，诊断结果也会变得越来越精确。

4、用面向对象程序语言VC++进行程序开发，操作界面友好，使用便捷，功能强大，通用性强。

5、本发明可人工对知识库管理，进行添加，修改，删除操作，使故障诊断更完善，更可靠。

附图说明

图1：本发明方法的专家系统结构组成图

图2：袋式除尘系统控制部分框架图

图3：本发明方法的功能结构组成图

图4：本发明方法的在线故障诊断程序框图

图5：本发明方法的离线故障诊断程序框图

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明：

本发明方法的专家系统结构组成图，如图1，由知识库、综合数据库、推理机、解释程序、知识获取程序和人机接口组成。

知识库用以存放袋式除尘专家提供的专门知识，本发明的知识库也叫规则库，由一条条的规则组成，专家诊断就是通过这些规则集来判断，按袋式除尘系统的部位划分规则集，包括袋式除尘器主体设备故障诊断集、卸/输灰系统设备故障诊断集、压气系统设备故障诊断集、旁路系统设备故障诊断集和其他设备故障诊断集。本发明方法知识库的表达方式采用产生式表达方法，其一般形式是：IF A THEN B  CF(B，A)即A->B，CF(B，A)

其中A为规则的前提，条件或证据，B为A引出的结论；CF(B，A)为规则的强度或可信度，通常由专家给出，0≤CF(B，A)≤1。当A为真时B为真，这时CF(B，A)有最大值，即1；当A为真时B为假，这时CF(B，A)有最小值，即0。

本发明方法还对所有的知识，包括A和B，即前提和结论都规定了其可信度。前提A的可行度表示为CF(A)，表示问题求解状态下条件A的可信度值，0≤CF(A)≤1，当证据为真时，即A为真时CF(A)有最大值，即1；当A为假时CF(A)有最小值，即0。同样对于结论B也规定了其可行度CF(B)，其值根据推理机的算法得到。

由于知识、规则具有不精确性，模糊性等特征。故必须对这种含糊知识、规则中的模糊量词进行量化处理。对于模糊量词，我们可以给它赋给[0，1]中的任意两个实数构成的一个区间中的值来定量地表示它。表1给出了常见的一类模糊量词的区间值。

模糊量词	数值区间
		绝对发生	[1.00，1.00]
极强	[0.90，0.99]
		很强	[0.70，0.89]
比较强	[0.55，0.69]

一般	[0.45，0.54]
		比较弱	[0.30，0.44]
很弱	[0.10，0.29]
		极弱	[0.01，0.09]
不发生	[0.00，0.00]

              表1

本发明的故障诊断一般都是由几个故障现象推理出一个故障原因，例如

IF  进口温度过高

阻力过低

出口烟气浓度较高

THEN  滤带破损

在推理中，由于每个条件的不精确性给推理带来了一定的困难，如一种故障现象是“进口温度较高”，这与“进口温度过高”有一定的差异，不是完全等同，但由于一个字的不同而排除故障，会降低整个系统的故障诊断能力。为了解决这个问题，对每个前提都设定一个发生程度，也就是可信度的问题，即前面所提到的CF值。根据表1所提到的模糊量词区间，可给出前提的CF值的量词区间，如表2所示。

可信度模糊量词	数值表示
		绝对可信	1.00
可信度极强	0.95
		可信度很强	0.79

可信度比较强	0.62
		可信度一般	0.49
可信度比较弱	0.37
		可信度很弱	0.19
可信度极弱	0.05
		绝对不可信	0.00

                表2

操作人员将参照表2所提供数值在进行离线故障诊断时填写每个故障现象的可信度值。

例如，故障现象“进口温度较高”的可信度值可取值为0.85。

另外一条推理规则的前提中的各个子前提的“重要性”是各不相同的，所谓前提的重要程度，是指各事实在条件中的重要性，即各个事实的加权系数，即Wi。在对每条规则的条件进行权值设定时，可以根据专家的经验，对其重要程度进行赋值，赋值原则是保证∑W_i＝1。

例如IF  进口温度过高

阻力过低

出口烟气浓度较高

THEN  滤带破损

该规则中三种条件的重要程度一样，故其权值为0.33，0.33，0.34。

除了靠经验进行权值估计外，还可以按照其重要程度进行划分：最重要，很重要，一般重要，可有可无。分别对应1，2，3，4四个数值。

例如IF    A1        (最重要＝4)

          A2        (一般重要＝2)

          A3        (可有可无＝1)

THEN      B1

A1的权值为4/(4+2+1)＝0.57

A2的权值为2/(4+2+1)＝0.29

A3的权值为1/(4+2+1)＝0.14

检验∑Wi＝0.57+0.29+0.14＝1

综合数据库用于存放问题求解的初始数据、求解状态、中间结果、假设、目标以及最终求解结果。

推理机是在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中对当前问题求解有用的知识进行推理，本系统所运用的推理策略是正向推理控制策略和冲突消除策略相结合的控制策略。根据用户输入的故障现象集(离线)或传感器所监测的现场数据(在线)，在知识库进行前提匹配，通过冲突消除策略来选择知识，这里的冲突消除策略是根据除尘器专家根据多年的经验提供出来的规则的优先级来将规则排序，规则匹配按照该顺序进行，匹配成功则得到该故障现象集所对应的故障，并进一步得到其解决方案，否则返回重新匹配。

解释程序是根据用户的提问，对系统给出的结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明，便于用户理解系统的问题求解，增加用户对求解结果的信任程度。

人机接口是将专家或用户的输入信息翻译成系统可接受的内部形式，把系统向专家或用户输出的信息转化为人类易于理解的外部形式。

知识获取程序实现专家系统的自学习，知识库管理部分允许人工对其知识库进行添加，修改，删除操作，使其更完善，更可靠。

袋式除尘系统控制部分框架图，见图2，一般袋式除尘系统的自动控制部分采用计算机为上位机，可编程序逻辑控制器(PLC)为下位机的结构，本发明开发的专家故障诊断软件建立在上位机中，通过RS232串口和组态王软件与通过PLC进行数据通讯，对袋式除尘器系统建立的知识库和推理机实现在线和离线诊断功能。

本发明方法的功能结构组成图，见图3，本系统由四个功能模块组成，分别是专家系统简介模块、在线故障诊断模块、离线故障诊断模块和专家指导模块。专家系统简介模块主要是介绍有关本系统的相关知识，其中包括生产工艺流程，袋式除尘器的工作原理，专家系统的组成等等；在线故障诊断模块包括现场数据采集、故障诊断、故障解决方案部分。专家系统的推理机对现场数据进行诊断分析，并对监测出的故障提供相应的解决方案；离线故障诊断模块包括知识库管理和故障诊断部分。知识库管理可以让操作人员、专家、知识工程师很方便的对知识库进行添加、修改和删除，这样可以实现专家系统的知识获取程序。故障诊断提供操作人员与本系统的人机对话，根据操作人员所提供的故障现象来进行诊断。其中引入了可信度，权值等概念，使诊断结果更精确、更合理；专家指导模块提供操作人员在除尘器领域、生产行业的一些标准，准则，操作指南等等。

本发明方法的在线故障诊断的程序框图，见图4。首先将采集到的现场数据进行处理，数据处理包括数据显示和数据分类。数据显示是在系统监控图上反映各个设备的运行情况和各种测量仪表采集到的系统参数。数据分类是将模拟量信号和数字量信号区分开，分类后，将每个信号放入知识库中进行条件匹配和正向推理，如果匹配成功则程序继续运行，否则程序返回重新判断。在对数据信号进行处理后，将匹配成功的数据信息提取出来，并将确定的故障现象进行分类。在线故障诊断模块将整个除尘系统的设备故障诊断现象按照所处子系统的不同分为五大类：除尘器主体设备故障诊断、卸/输灰系统设备故障诊断、压力系统设备故障诊断、旁路系统设备故障诊断和其他设备故障诊断。分类完全后，程序自动完成各种故障现象的诊断工作，并在后台分析出故障原因和解决方案，这时用户可以提出单一的故障现象分析结果和综合故障现象分析结果。如果现场操作人员觉得还有其他的故障现象系统没有识别出来，则可以用离线故障诊断模块来分析判断。

本发明方法的离线故障诊断的程序框图，见图5。首先操作人员根据自己所获得的信息输入故障现象，这些信息包括从现场传感设备上得到的，也包括通过自己的感观或自己的工作经验得到的。完成此项工作后，专家系统自动完成识别功能，对用户输入的故障现象数N进行统计，如果N＝0即用户没有进行任何操作，没有输入故障现象，专家系统将不动作，程序不再向下进行；只有当N＞0即用户输入了至少一条以上的故障现象时，程序继续，对每条故障现象对应的可信度值进行检验，首先判断可信度是否存在，系统规定每条故障现象必须配备一个可信度值，如果没有，系统将提示输入，否则完成不了故障诊断，在确定可信度值输入成功之后，系统再对其正确性进行检验，系统规定可信度值的范围是(0，1)，所有输入超过该范围的值均认为无效并要求重新输入，所以对于可信度的输入，只有当用户输入0到1之间数值系统才将继续诊断程序。当上述工作完成之后，系统便可以进行故障诊断，首先寻找与N匹配的规则库，找到后再根据上述所输入的信息进行诊断，推理，诊断成功将得出故障原因、解决方案及其可信度。若诊断失败，则重新进行诊断。

Claims (7)

1、一种袋式除尘系统故障专家诊断方法，采用计算机和系统开发工具，其特征在于：系统开发工具是在Windows平台上用VisualC++语言编译，数据库采用Access，专家系统的结构采用典型结构，包括知识库、综合数据库、推理机、解释程序、知识获取程序和人机接口；功能模块包括专家系统简介模块、在线故障诊断模块、离线故障诊断模块和专家指导模块；

诊断过程如下：

a、数据采集：通过温度传感器、压力变送器测得袋式除尘器进出口温度、进出口压力、气包压力、烟气浓度的模拟量数据信号；从低压配电控制柜的低压电气元件的触电中采集开关量数据信号；

b、信号显示：计算机显示袋式除尘系统的工艺流程图，在图上显示所采集到的数据信号；

c、在线故障诊断：计算机调用在线故障诊断模块对采集的数据信号进行数据处理，当数据信号出现异常状态，计算机自动报警，并给出故障原因和解决方案；

d、离线故障诊断：通过人工向计算机键盘输入故障现象，由计算机调用离线故障诊断模块分析处理后得出故障原因和解决方案。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于模拟量数据信号通过数显表或隔离栅信号隔离装置馈变输出4～20mA的标准电流信号进入在线故障诊断模块的模拟量数据采集模块。

3、如权利要求1所述的方法，其特征在于开关量数据信号进入在线故障诊断模块的开关量数据采集模块。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于在线故障诊断、离线故障诊断是通过知识库里的规则集来诊断故障，按袋式除尘系统的部位划分规则集，包括袋式除尘器主体设备故障诊断集、卸/输灰系统设备故障诊断集、压气系统设备故障诊断集、旁路系统设备故障诊断集和其他设备故障诊断集。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于离线故障诊断模块中有知识库管理模块，用人工对知识库进行添加，修改，删除操作。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于知识库的表达方式采用产生式表达法。

7、如权利要求1所述的方法，其特征在于推理机采用正向推理控制策略和冲突消除策略相结合的控制策略。

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