因特摩系统在锅炉故障诊断中的研究及应用

1、因特摩系统在锅炉故障诊断中的研究及应用窦东阳 赵英凯(南京工业大学自动化学院，江苏 南京 210009)摘 要：安全问题是工业生产中的首要问题，尤其对于化工等危险性高的行业更为突出。较之传统事故预报方法的不足，基于因特摩的实时智能故障诊断专家系统具有工况监视、数据分析、智能推理和事故预报等功能，将过去分散、简单的功能集于一体，实时性强，智能程度高，真正防患未然。在此基础上开发的锅炉故障诊断系统，极大改善了锅炉工作时的安全性，减轻了操作人员的负担，具有很高的使用价值。关键词：因特摩；故障诊断；专家系统；人工智能；锅炉中图分类号: TP277文献标识码: AThe Development and

2、Realization of Boiler Fault Diagnosis System based on IntemorDou Dong-yang Zhao Ying-kai（School of Automation, Nanjing University of Technology, Jiangsu, Nanjing, 210009）Abstracts: The security problem is one of the most important problems in industry, especially in chemical industry and so on with

3、high risks. Comparing with the traditional fault diagnosis methods, the real-time intelligent fault diagnosis expert system based on Intemor can watch the process conditions, analyze the data, and forecast the faults by intelligent reasoning. It collects the dispersed, simple functions in one with h

4、igh performance of real time and intelligence, can really take precautions against a calamity. The boiler fault diagnosis system developed on it greatly improves the security of the factory, reduces the burden of workers, and has great values in use.Keywords: Intemor; Fault diagnosis; Expert system;

5、 Artificial intelligence; Boiler1. 引言锅炉是一种危险性大的生产、生活设备，其运行环境恶劣，结构复杂，事故发生率高。在烯烃厂，水汽车间作为某石化公司唯一的此类车间，负责全部的生产用蒸汽的供应，重要地位不容替代。由于石化行业生产工艺的特殊性，对产生蒸汽的主要设备锅炉提出了更高的要求，而其管理维护一直是个难题，直接影响生产安全和企业效益，为解决这个问题，迫切需要对锅炉工况进行实时监控和事故预报，将危害降到最低点，防患于未然。烯烃厂锅炉故障诊断系统应运而生，它基于因特摩技术，极大提高了锅炉工作的安全性和可维护性，对生产指导意义重大。2. 因特摩2.1. 简述因特摩（

6、INTEMOR）即Intelligent Monitoring On-line Real-time System，由中加智能控制工程联合研究中心(CCUC)开发，将智能系统（专家系统、神经网络等）、因特网、通讯、自动化、建模计算、实时数据处理及数据库有机结合，具有数据显示、分析、事故预报和智能推理等功能，用于实现生产过程的智能化实时监控和故障诊断。因特摩系统由实时数据接口和处理模块，数据库系统和服务器，专家系统开发工具，基于因特网的实时智能监控模块，超媒体显示系统及实时数据仿真器六个部分组成，采用基于因特网的集成分布式结构，实际应用时，其一般框架如图1所示：图1 因特摩系统应用结构2.2. 烯

7、烃厂应用因特摩用于烯烃厂锅炉状态监测及故障诊断时，通过API方式把从工业DCS获取的相关工艺位号数据发送给接口，由于实际上这些数据已经存储在PHD中，我们直接从PHD数据库中取出，规范化后送至系统服务器交给自身的实时数据库和历史数据库，同时分布式智能系统的推理机针对实时数据及信息进行生产状态监测，一旦事故隐患、设备故障或生产异常状态发生，基于事件推理的智能系统将自动启动，根据规则判断出事故发生的原因，在超媒体显示空间报警并给出事故分析报告（包括事故名称、原因和处理策略等）,报警采用声音报警或发E-mail的方式。此外，系统还集成我们编写的处理模块计算空预器漏风率和锅炉燃烧率等性能指标，对锅炉工

8、作情况给出客观评价。同时，对生产过程重要的位号数据及其趋势曲线也一并显示。正常工况时，还可以利用故障浏览功能学习各种可能故障的专业知识及处理策略，提高事故发生时的应变能力。此外，还提供了在线使用手册浏览，方便操作人员培训使用。3. 锅炉故障诊断系统烯烃厂锅炉故障诊断系统是基于因特摩平台的生产事故及设备故障智能化诊断与预报系统，它的设计主要包括专家系统设计、超媒体显示系统设计和数据采集系统设计三个部分，以最大程度满足生产需要为指标，涉及计算机技术、人工智能、系统工程等众多学科，是一个复杂的智能应用系统。3.1. 专家系统设计专家系统模拟应用领域专家分析、判断、推理的过程，做出相应决策。知识获取和

9、专家知识库的建立是系统成功应用的关键。获取的专家知识用产生式规则进行表达，当实时数据提交给专家系统之后，推理机将自动对这些规则和数据进行推理，一旦实时数据与某些规则相匹配，对应结论就会被推导出来。知识获取知识分为公有知识和私有知识。公有知识比较容易获取，可以从锅炉的安全手册、操作规程上获得，比如反映操作异常的规则就属于此类知识。私有知识主要来自实践获取和积累的经验、灵感等、难以捕捉，但对故障诊断意义重大，很有价值。通过与现场操作工人和技术人员的密切合作，以及对相关文献资料的整理归纳，获得了大量锅炉事故发生的条件、症状、事故导致的后果及其相应处理手段和方法的知识。烯烃厂锅炉共有A、B、C三台，结

10、合厂里实际对知识进行分析和处理之后，可行事故大致分为联锁停炉、水冷壁爆管、过热器爆管、空气预热器跳闸、尾部烟道二次燃烧和辅助设备与传感器故障等几类。知识库建立知识获取和分析只是第一步，还需要把获得的知识转化为表达式框架，通过编程，以计算机程序的形式部署到系统中去。因特摩系统专家知识库的开发以产生式规则的形式表达，采用IFTHEN的结构，图2以一个简单的实例显示了这一转变过程：图2 知识表达的转化其中，空气预热器跳闸是一个非传感器变量，我们自定义一个“空预器电机_状态”来标识。AT()是因特摩专家系统开发工具提供的内部函数，用于一段时间内某位号值升高或降低的处理。Send_Message函数用来

11、产生A炉空气预热器跳闸的报警。由于其知识库，数据库和推理机相互独立，以及它的并行计算功能，使得因特摩系统的知识库容易维护和更新。最终的知识库涵盖了收集的所有可能故障，并可以很方便地不断补充和完善。知识库文件经过编译，以.kbr的格式储存。3.2. 超媒体显示系统设计在因特摩系统运行环境下，实时数据、信息和知识通过数据库、知识库和超媒体在线操作手册连接在一起。因特摩超媒体显示系统是一个展示和解释这些数据、信息和知识的强有力的工具。它采用超媒体多显示空间的切分窗口技术，将全屏显示划分为四个空间，如图3所示：图3 显示结构图根据实际需要，我们拓展了系统提供的功能。在“过程空间”实现对锅炉工作工况的实

12、时监视，主要是对某些重要参数的简单报表显示与报警，例如“一级过热器出口温度”、“氧量”等等。根据现场技术人员的要求，对各个单元的技术指标参数做了趋势图分析，例如锅炉的“主汽流量”、“主汽温度”、“主汽压力”等等。“实时预警空间”提供当前所有故障的列表，故障发生时间，以及故障发生的反向推理等信息。故障发生时以红色字体背景提示，停止后变为绿色，一目了然。“超媒体空间”主要用来显示具体某一故障的详细信息，包括“事故名称”、“设备”、“事故发生原因”、“事故处理策略”等。此外，还提供了故障浏览模块，在这里可以浏览并学习所有故障的相关知识，方便平时的学习与培训。“管理空间”提供本系统知识文件与在线操作手

13、册的树状目录，方便维护人员管理。实际使用时，可以从多个客户端访问服务器，系统运行时界面如图4所示。图4 系统运行界面3.3. 数据采集系统设计如何将现场DCS采集的数据传送给服务器？因特摩数据采集和预处理器可以通过以下几种通讯机制实现：利用因特网TCP/IP协议的API调用，把实时数据发送给因特摩服务器；利用OPC；利用微软操作平台的剪切板（Clipboard）技术和实时数据通讯。由于现场DCS采集的实时数据已经送至PHD数据库，我们可以方便地从现场工业数据库中直接获取数据，然后通过调用TCP/IP API接口程序将数据送入因特摩系统。为此，我们开发了PHDDataCollect软件，专门负责

14、数据的采集工作，如图5所示。配置信息区域用来设置PHD服务器地址，用户名，密码及采样周期；数据显示区域以列表的形式展示有关位号、值及可信度等。事先需要准备所有位号资料，可以写在记事本里，再以.tag格式存储。可以通过“读取位号”按纽选取，此时右侧将会列出所有位号信息；按下“数据采集”，即可在“数据”一列显示从PHD中获取的实时数据；最后通过“写入因特摩”将实时数据以API的方式传入故障诊断系统，做进一步地分析处理。图5 PHDDataCollect程序界面经过这一步采集的实时数据，送入故障诊断系统以后，由专家系统进行规则匹配、推理，最后通过显示系统反映给用户，并指导用户采取相应的应对或防范措施

15、。4. 总结实时故障诊断专家系统不同于传统的医疗专家系统等相对静态的故障诊断系统，它的研究和实现是比较困难的。因特摩作为一个开发平台，专门用于实时故障诊断专家系统的开发实施，在国内外的化工、电力生产中得到应用。它还是一个智能系统，功能非常强大，易于扩展，十分灵活。锅炉故障诊断专家系统的成功投产极大改善了工厂的安全生产状况，很大程度上杜绝了事故隐患的发生，使得工厂的智能化、自动化水平得到很大的提高。实践证明，该系统运行平稳、可靠，给工厂生产带来了不少的方便，具有很高的使用价值。参考文献1 饶明.因特摩实时智能监控及事故预报防范系统人工智能与计算机技术在安全生产中的应用J,安全与环境学报,2002

16、(5):48-532 吴昊,朱学峰.因特摩( INTEMOR) 系统综述J,工业仪表与自动化装置,2003(5):10-113 王荣杰，胡清.基于知识的故障诊断方法的发展现状与展望J,微计算机信息, 2006(03S):218-2204 何波,刘全利,王越,王华秋.基于混合推理机制的故障诊断专家系统J,微计算机信息, 2006(09S):192-194投稿栏目：管控一体化（人工智能）创新：实现了故障诊断的实时性，具有很大的应用价值；在石化行业成功实现了锅炉管理的智能化、自动化；因特摩系统的一个成功应用。作者简介：窦东阳（1983.4-），男，汉族，江苏扬州，硕士研究生，主要研究方向是人工智能，故障诊断。赵英凯（1943.8-），男，汉族，江苏镇江，教授，博士生导师，主要研究方向是智能控制、人工智能。Biography: Dou Dong-yang:(1983.4-), Gender: Male, Yangzhou, Jiangsu province, Educational Level: Master, Major: Control Theory and Application