天然氣壓縮機故障診斷系統(tǒng)設計實現(xiàn)

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摘要：隨著人們對清潔能源需求量的增加，天然氣成為新的能源利用趨勢。天然氣壓縮機作為能源轉(zhuǎn)化利用中重要的機電設備，如何保證其正常工作運轉(zhuǎn)成為必要的研究領域?；诖耍撐难芯坷昧薃ndroid平臺移動的特性，結合案例推理與規(guī)則推理機制，設計開發(fā)了一套壓縮機預警維護系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用BLE與遠程網(wǎng)絡存儲技術實現(xiàn)了實時數(shù)據(jù)的現(xiàn)場采集與歷史數(shù)據(jù)的后期綜合分析功能，并通過圖像化的方式進行直觀展示。經(jīng)實地測試分析，該系統(tǒng)直觀便捷，壓縮機故障預警的準確率較高、時效性較好。

關鍵詞：天然氣壓縮機；Android；BLE；案例推理；規(guī)則推理

引言

中國的一次能源以煤為主，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展以及當前日益嚴峻的環(huán)保壓力，人們對清潔能源的需求愈來愈髙，而天然氣作為一種清潔能源，較好地解決了煤炭在使用過程中的污染問題，天然氣的需求與應用成為一種能源利用趨勢。很多天然氣壓縮機在小故障預警后，由于現(xiàn)場人員的經(jīng)驗不足，不能及時進行排除，錯過了設備搶修的第一時間，導致了更嚴重的后果[3,8]。因此，研發(fā)一套具備現(xiàn)場處理設備故障能力的天然氣壓縮機預警維護系統(tǒng)十分重要。該文提出了一種基于Android平臺的系統(tǒng)，當故障預警出現(xiàn)時能夠自動、快速、準確地對故障原因進行分析診斷，為現(xiàn)場巡視人員第一時間處理異常提供參考[1]。

1基本思路

如圖1所示，設計基本思路是利用CBR和RBR技術，基于Android平臺結合網(wǎng)絡通信機制，實現(xiàn)便攜式壓縮機的故障預警、分析和展示[6]。其主要由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、應用系統(tǒng)服務端系統(tǒng)、存儲分析服務器和Android移動端4個部分組成。

1.1數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

該系統(tǒng)負責連接各類傳感器，將傳感器獲取的壓縮機的運行數(shù)據(jù)集成到采集系統(tǒng)中，通過網(wǎng)絡發(fā)送到服務端分析系統(tǒng)，并存儲到相應的數(shù)據(jù)庫中。

1.2應用系統(tǒng)服務端系統(tǒng)

該系統(tǒng)負責對采集的數(shù)據(jù)進行分析計算，例如在壓縮機監(jiān)控參數(shù)出現(xiàn)異常時，及時給出預警，并利用基于案例推理和規(guī)則推理相結合的診斷機制，分析故障原因，提出維修處理建議[7]。

1.3存儲分析服務器

該服務器在存儲采集到的監(jiān)控數(shù)據(jù)的同時，也會存儲設備的基本信息以及診斷模塊的業(yè)務模型數(shù)據(jù)。

1.4Android移動端

移動端主要供設備維護巡檢人員使用，核心是提供便攜式數(shù)據(jù)展示和分析服務。

2系統(tǒng)架構

天然氣壓縮機預警維護系統(tǒng)在架構上分為移動層、服務層、支撐層、數(shù)據(jù)層、基礎層5個層次。如圖2所示。移動層指Android平臺上的App，由于移動端硬件條件的限制，其不能進行大規(guī)模的運算和存儲，因此移動層只具備監(jiān)控展示和故障預警功能，核心運算放在服務層、移動層與服務層，采用JSON格式傳輸數(shù)據(jù)[9-10]。服務層是運行在應用服務器上的各個服務端，處理來自終端的請求，并將處理結果返回給移動層。服務層采用RESTful架構，對外提供各功能URL資源，移動層只需要通過HTTP協(xié)議訪問對應的URL資源，即可獲得返回JSON格式的業(yè)務數(shù)據(jù)。支撐層可理解為抽取的公共模型或算法，例如CBR和RBR策略已被很多領域應用，形成了算法支持。數(shù)據(jù)層描述整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源，該系統(tǒng)主要涉及2個方面的數(shù)據(jù)來源，傳感器采集的實時數(shù)據(jù)和預警維護系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)?；A層表示了整個系統(tǒng)的物理基礎，為系統(tǒng)提供網(wǎng)絡、計算、存儲等硬件支持。

3關鍵技術

3.1Android動態(tài)監(jiān)控曲線繪制

移動端可以實時監(jiān)控壓縮機的各種參數(shù)，主要以曲線和表格方式展示，表格方式能夠利用Android平臺的EditText控件很方便的實現(xiàn)，相較而言曲線顯示更具連續(xù)性，對于分析結果的展示也更加直觀。下文以活塞桿的沉降曲線為例，講述基于AChartEngine開源工具的曲線繪制過程。AChartEngine是Android平臺的圖表開發(fā)庫，能繪制折線圖、餅圖、氣泡圖、柱狀圖、散點圖以及面積圖等統(tǒng)計圖表。AChartEngine的每個圖表都需要一個數(shù)據(jù)集（DataSet）和渲染器集合（Renderer）。圖表工廠（ChartFactory）通過調(diào)用數(shù)據(jù)集（DataSet）和渲染器集合（Renderer）可以生成帶圖表的GraphicalView或者GraphicalActivity?；钊麠U采集數(shù)據(jù)抽象為對象Rod，代碼如下：angle表示角度，取值范圍為0~360；swing代表振幅值，取值范圍為-15~5。在程序中，首先初始化曲線，包括創(chuàng)建坐標軸的初始化和數(shù)據(jù)集，調(diào)用series.add(r.getAngel(),r.getSwing())方法將業(yè)務數(shù)據(jù)映射為坐標數(shù)據(jù)。然后在Timer中定時updateChart()曲線，實現(xiàn)曲線動態(tài)顯示。updateChart代碼如下：

3.2BLE藍牙通信

該文采用BLE及低功耗藍牙技術，通過獲取藍牙設備的MAC地址（MAC是唯一的），可以獲取數(shù)據(jù)庫中的配置信息及歷史數(shù)據(jù)，同時也可通過Service實時采集數(shù)據(jù)，屏蔽了從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡延遲。藍牙讀取流程，如圖3所示。藍牙設備掃描，調(diào)用startLeScan()方法開始掃描，由于手持設備資源有限，不能長時間掃描周邊設備，所以利用定時器，達到一定時間調(diào)用stopLenScan()方法強制關閉掃描程序。

3.3CBR和RBR集成故障診斷推理模型

案例檢索（CBR）具有直觀、高效的優(yōu)點，但是案例庫的豐富程度決定了案例匹配的成功率，在系統(tǒng)初期建立完備的案例庫費時費力。引入規(guī)則推理機制（RBR），在案例匹配失敗的情況下利用規(guī)則推理，推導出故障原因，并進行維修指導，經(jīng)過人工確認無誤后，保存入案例庫，使系統(tǒng)具備自主學習的功能，逐漸豐富完善案例庫。CBR與RBR集成診斷流程如圖4所示。案例匹配采用最鄰近算法進行相似度計算。相似度計算分為局部相似度和全局相似度2個部分。局部相似度就是故障特征項的相似值，全局相似度為各特征項之間的加權平均值。局部相似度計算公式：式中:—2個案例的最小共同祖先，—某個案例在概念樹中的深度。Deepth(Lcs(i1,i2))—2個案例最小共同祖先在概念樹中的深度。全局相似度計算公式：式中：表示2個案例的全局相似度，wi表示第i個特征項在整個案例中的權重。sim(xi，yi)—參與比較的2個實例間第i個對應屬性的相似度，也叫做局部相似度。規(guī)則推理工作主要分為規(guī)則提取、規(guī)則庫建立和代碼實現(xiàn)3步。規(guī)則提取可以利用SWRL語言完成，這是一種由語義的方式呈現(xiàn)規(guī)則的語言，由RuleML演變而來，在結合OWL與本體論形成[11]。整理后的SWRL規(guī)則需放入JESS推理引擎中進行推理。JESS是目前流行的規(guī)則系統(tǒng)，由Java語言開發(fā)，可以與Android系統(tǒng)結合。

4結論

該文設計并實現(xiàn)了一種天然氣壓縮機預警維護系統(tǒng)，該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集設備、存儲分析系統(tǒng)和Android智能手機監(jiān)測系統(tǒng)組成。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實時采集壓縮機的信息，利用BLE技術傳送到Android智能手機終端，同時利用局域網(wǎng)絡傳輸?shù)酱鎯Ψ治鱿到y(tǒng)。存儲分析系統(tǒng)對信息進行存儲、處理和分析，實現(xiàn)對壓縮機狀態(tài)的分析。Android智能手機系統(tǒng)通過與BLE和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通信，實現(xiàn)實時監(jiān)測，提高了對壓縮機狀態(tài)監(jiān)測的靈活性和方便性[2，4，5]。通過實驗測試，該系統(tǒng)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)正常，參數(shù)采集完整，故障預警較準確，維修建議正確，較好地實現(xiàn)了對天然氣壓縮機狀態(tài)的實時監(jiān)測與運行狀態(tài)的分析，證明了該系統(tǒng)的有效性和實用性。

參考文獻

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作者：孫家蘭 單位：煤炭科學技術研究院有限公司