韓 光，趙春雪，宋 晨

（新疆油田公司數(shù)據(jù)公司，新疆 克拉瑪依 834000）

0 引言

隨著工業(yè)智能儀表的推廣和技術(shù)不斷發(fā)展，儀表已經(jīng)具備通訊功能，可以實現(xiàn)對儀表數(shù)據(jù)的實時采集以及遠程分析等，為儀表故障遠程判斷提供了技術(shù)支持。但是，在現(xiàn)有工業(yè)用戶的智能儀表故障判斷中，依然采用傳統(tǒng)的人工到達現(xiàn)場對儀表檢測校驗進行判斷的方式，這種方式更多依賴維護人員的技術(shù)水平，并且需要耗費企業(yè)大量的人力資源，而且無法及時發(fā)現(xiàn)儀表的故障，對于故障期間的能源用量難以統(tǒng)計，造成用戶以及企業(yè)的不便。因此，在線故障診斷技術(shù)的應(yīng)用和系統(tǒng)的建立就顯得極為必要。

1 在線診斷

1.1 在線診斷系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)使遠程監(jiān)測和在線診斷儀表故障成為可能［1］。一方面，軟件系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)能夠收集工況數(shù)據(jù)，調(diào)節(jié)工藝參數(shù)，控制生產(chǎn)過程；另一方面，軟件系統(tǒng)可以充分利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)遠程診斷儀器儀表，并借助大數(shù)據(jù)平臺分析故障原因。

在線診斷系統(tǒng)一般由物聯(lián)網(wǎng)接入子系統(tǒng)、在線診斷業(yè)務(wù)子系統(tǒng)、在線診斷大數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)和人機交互子系統(tǒng)組成。其中，在線診斷業(yè)務(wù)子系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)是故障診斷的核心。一個通用的在線診斷系統(tǒng)架構(gòu)示意圖如圖1 所示。

圖1 在線診斷系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

本文提出的工業(yè)流量計故障診斷方法是在新疆油田油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)和監(jiān)控平臺上實現(xiàn)并應(yīng)用的。

1.2 在線診斷流程

在線故障診斷過程一般包括3 個主要步驟：①檢測和篩選表征系統(tǒng)狀態(tài)的各種特征信號；②對所檢測的特征信號提取征兆，即信號處理和特征變換；③由征兆和其他診斷知識來識別系統(tǒng)的異常狀態(tài)，對故障進行分類判斷和定位。故障診斷的過程可以看作一系列過程數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化，即測量—特征—決策—故障分類和定位。

對工業(yè)流量計而言，本文提出的故障診斷方法主要利用瞬時流量（模擬量信號）、累積流量（模擬量信號）、流量系數(shù)（模擬量信號）等特征信號，利用專家系統(tǒng)判斷其是否處于異常狀態(tài)，再通過多個診斷周期的疊加判斷，確認儀表處理故障狀態(tài)。

1.3 故障診斷方法選擇

就工業(yè)過程的故障診斷領(lǐng)域而言，當前研究方法可分為3大類：基于機理模型的方法、基于定性知識的方法和基于過程數(shù)據(jù)的方法?；跈C理模型的方法發(fā)展時間較長，相對比較成熟。屬于這類的典型方法包括參數(shù)估計方法、觀測器方法、對偶關(guān)系方法等?；谥R的方法主要是利用人工智能的方法（包括專家系統(tǒng)、模糊邏輯、因果分析等［2］）自動完成整個檢測和診斷過程?；谶^程數(shù)據(jù)的方法以采集的過程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過各種數(shù)據(jù)處理與分析方法（如多元統(tǒng)計方法、聚類分析、頻譜分析、小波分析等［3］）挖掘出數(shù)據(jù)中隱含的信息，從而指導操作工進行生產(chǎn)。上述方法可以綜合使用，提高故障診斷的成功概率。

2 工業(yè)流量計

一般工業(yè)企業(yè)內(nèi)部的主要能源介質(zhì)為水、氣體、蒸汽，其流量計的類型一般有以下幾種：①水：常選擇電磁流量計或超聲波流量計進行流量測量［4］；②氣體：常選擇測量元件為差壓式，配合差壓變送器一同使用進行流量測量。③蒸汽：常選擇渦街流量計進行流量測量。流量計一般可以采集瞬時流量、累計流量和流量系數(shù)等數(shù)據(jù)，供故障診斷使用。

3 故障診斷方法

3.1 概述

方法關(guān)鍵點在于根據(jù)輸入的瞬時流量、累積流量、流量系數(shù)實時值變化情況及持續(xù)的時間完成水儀表故障診斷判斷。多個診斷周期的疊加，能夠提高故障判斷成功率。具體流程如圖2 所示。

圖2 流量計故障診斷流程圖

3.2 水和蒸汽介質(zhì)測量儀表故障模型

3.2.1 流量計供電故障

式（1）（2）中：Qs為瞬時流量；Ql為累計流量；T0為時間限值，可配置；T1為當前時間；T2為流量計供電狀態(tài)故障計時開始時間。

3.2.2 流量計通信故障

式（3）（4）中：Qs［l］和Ql［l］數(shù)組分別用于記錄兩個臨近周期為瞬時流量和累計流量；Qs［0］為當前瞬時流量；Qs［1］為前值瞬時流量；Ql［0］表示當前累計流量；Ql［1］表示前值累計流量；T0為時間限值，可配置；T1為當前時間；T3為流量計通信狀態(tài)故障計時開始時間。

3.2.3 瞬時流量和累計流量不同步

式（5）（6）中：Qs［0］為當前瞬時流量；Qs［1］為前值瞬時流量；Ql［0］表示當前累計流量；Ql［1］表示前值累計流量；T0為時間限值，可配置；T1為當前時間；T4為流量計瞬時流量和累積流量不同步計時開始時間。

3.3 氣體介質(zhì)測量儀表故障模型

3.3.1 記錄儀供電故障

式（7）（8）中：Qs為瞬時流量；Ql為累積流量；kq為流量系數(shù)；T0為時間限值，可配置；T1為當前時間；T5為記錄儀供電狀體故障計時開始時間。

3.3.2 記錄儀通信故障

式（9）（10）中：Qs［0］為當前瞬時流量；Qs［1］為前值瞬時流量；Ql［0］表示當前累計流量；Ql［1］表示前值累計流量；T0為時間限值，可配置；T1為當前時間；T6為記錄儀通信狀體故障計時開始時間。

3.3.3 差壓變送器未接入

式（11）（12）中：Qs為瞬時流量；Ql為累積流量；kq為流量系數(shù)；T0為時間限值，可配置；T1為當前時間；T7為差壓變送器未接入故障計時開始時間。

3.3.4 累計流量和瞬時流量不同步

式（13）（14）中：Qs［0］為當前瞬時流量；Qs［1］為前值瞬時流量；Ql［0］表示當前累計流量；Ql［1］表示前值累計流量；T0為時間限值，可配置；T1為當前時間；T8為瞬時流量與累計流量不同步故障計時開始時間。

4 測試與評估

新疆油田實際測試情況如下。

配置：水介質(zhì)流量計380 個，氣體流量計224 個。采用本文提出的在線診斷系統(tǒng)和故障判別模型，設(shè)采樣周期3 分鐘，時間限值為30 分鐘，觀測周期1 個月。

結(jié)果：系統(tǒng)判別儀表故障29 次，涉及儀表8 個，故障檢測率1.3%。通過現(xiàn)場診斷反饋，準確率100%。

結(jié)果說明：水介質(zhì)中存在氣泡、流動狀況不符合安裝要求等也是影響流量計故障的原因［5］，但不在本故障檢測方法之內(nèi)。

5 結(jié)語

通過理論分析和新疆油田測試評估證明，本文提出的在線故障診斷系統(tǒng)和方法是有效的，并在工業(yè)流量計的故障診斷上得到很好的實踐，有效降低了人工診斷和維護成本?；谖锫?lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備在線診斷和維護是一種大的趨勢。