远程监控和故障的概念设计诊断系统外文翻译资料

远程监控和故障的概念设计诊断系统

摘要：

状态监测和故障诊断对于许多工业系统是十分重要的。在近十年里，已对不同类型的设备的监视和诊断系统进行了大量研究，其中融合了信息技术和智能计算方法。本文为越来越多的基于燃气轮机的发电系统提出了一种状态监测和故障诊断的分布式信息系统的概念设计。每个单独的信息系统监控局部部署在发电厂中来监控一个特定的燃气涡轮系统，它链接到部署在制造商的现场的另一个信息系统，其并行监控所有的燃气轮机系统。这些系统是基于COM组件，它们在概念上分为三个层次。然后，本文进行到一个通用业务领域模型即一个包含利益的物理实体。最后，本文阐述各组件之间的交互关系，这显著影响系统的性能，包括效率和有效性。已经确定需要异步和同步通信机制以交换不同情况下的信息。互联网 服务也是一个辅助性的必要手段，用来进行事务协调和安全控制。

关键词：监测; 故障诊断; 燃气轮机; 零件; 软计算

1.介绍

可靠性和安全性的要求对大型复杂工业系统的运行至关重要，例如飞机，化工厂，发电厂，输电网络，运输系统等。它是阻止潜在灾难或重大损失，一直努力使其保持密切跟踪工作条件的设备。传统上是以严重依赖个人的专业知识和技能的某种方式测量和诊断系统性能状态其特点是目视检查和手动保养。传统监测和诊断方法的缺点如成本过高和精度低，迫使我们重新寻求自动化方法监测复杂设备的运行系统。近日，一批高精尖的监测各种工业设备单元或系统的方法已经见诸报道[1–8]。先进的监控和故障诊断方法有许多优点诸如提高的可靠性和安全性并减少设备停机时间和维护成本状态监测和故障诊断的研究是一个多学科和十分复杂的课题。因为大多数解决方案由有着大量相互关系的组件组成，例如控制单元，传感器，信息处理模块和智能计算算法。控制单元和传感器是调节系统操作状态并收集表示这些状态的数据的主动装置，信息处理单元与控制单元和传感器交互，处理嵌入式业务逻辑，存储和传送各种类型的数据。

由于环境不确定性，测量不准确性和定性因素，几乎不可能用精确的定量计算模型进行监测和诊断分析。智能计算，也经常被称为软计算，被认为是一种有可能的方法来解决问题，其中考虑了定量和定性因素的混合。软计算方法在许多领域中被广泛使用，因为它们以非常有效的方式集成机器智能和人类智能[9]。对于不确定性的非确定性问题，软计算方法通常更合适。这样的方法包括神经网络，模糊逻辑和遗传算法。灵活性和嵌入式语言知识与传统方案相适应的独特特征可以采用软计算方法进行监控和故障诊断来实现[2]。

随着传感器，计算机网络和组件技术的进步，研究人员已经提出了许多用于监视和控制工业系统操作的技术。近年来，已经开发和研究了许多用于诊断分析的智能系统[1]。Wang et al .[3]提出了构建基于web的系统的框架，该系统可用于在分布式环境中远程监视和控制机器。还提出了用于远程可再生能源（RES）工厂的监测和操作评估的综合数据管理系统[10]。

一般来说，大多数监视和故障诊断方法是特定领域的，并且向特定最终用户提供决策支持。因此，对监测和故障诊断的研究通常是高度相关的具体应用领域。本文中提出了由封装用于电力设备中的燃气涡轮的远程监测和故障诊断的业务逻辑（或算法）的组件组成的信息系统的概念设计。

除了其在车辆中的使用之外，燃气涡轮机由于其更高的能量转换效率，灵活性和环境适应性强的与原因越来越多地用于发电。由于基于燃气轮机的发电系统在操作和维护上非常复杂，因此发电站或设备基本上不能在没有来自燃气轮机制造商的技术支持的情况下自己维持系统。因此，需要燃气涡轮制造商在从安装起的整个产品生命周期中提供技术支持，常规操作，故障诊断及处置。这项研究的动机是满足燃气轮机制造商的需求，以提高他们在越来越多的只有有限的人力资源的客户的情况下的服务质量。

需求分析表明，信息系统需要为运营商提供最佳设备维护实践计划，并最大限度地利用制造商的服务能力。概念设计中的主要考虑事项涉及系统如何在架构上配置组件，如何构建以实现业务逻辑，以及组件如何结合以构成一个整体。本文的其余部分旨在以适当的顺序明确提出这些问题。第2节介绍系统的目的和目标，其逻辑拓扑和三层系统架构。第3节概述了构建块，软件组件，它们代表与燃气涡轮机的监视和故障诊断相关的业务程序。第4节讨论作为一个整体的交互关系来绑定组件。交互机制基本上主导信息系统的性能。最后，第5节总结本文。

2.基于组件的系统架构

2.1.目的及目标

如上所述，为了扩大市场份额并提高客户满意度，燃气轮机制造商必须快速响应客户的服务请求。通常，燃气轮机制造商派遣维修工程师进行定期检查，诊断潜在的问题，以及解决燃气轮机安装现场的新问题，这是相当耗时和昂贵的。为了减少维护准备时间和成本，燃气涡轮制造商需要利用使用信息技术的好处。在分布式信息系统的帮助下，燃气轮机制造商可以远程监视和控制分散安装在不同地理区域中的其产品的运行状态。

所有维护策略的主要目的是减少设备停机时间，提高设备的可靠性和可用性，同时优化设备的生命周期成本[11]。为此，状态监测和故障诊断的目的是多重的。首先，系统预期反应性地和主动地提供实时操作参数，例如温度，通量，速度，压力和能量输出。第二，期望系统在一些参数通过设定的阈值和/或发生一些故障的情况下进行报警示警。第三，系统预期通过实施一些智能计算模型并支持精确的因果分析来支持预防性决策。第四，系统期望分析和预测设备操作条件，并且开发检查和维护计划以使停机时间最小化。

2.2.逻辑系统拓扑

在通常意义上，监视和故障诊断系统总是专用于固定设备单元。监控和故障诊断系统可以分为两个整体子系统，其中一个由数据收集元件组成，另一个由处理收集的操作数据的算法组成。在典型配置中，第一子系统与设备直接连接，第二子系统部署在相邻房间或远处位置的计算机上。我们研究中的一个前所未有的挑战是越来越多的分散地安装在远距离的燃气涡轮机系统被并行监测。为了应对 这一挑战，我们提出了一组松耦合的监测和故障诊断系统。

更具体地，为每个燃气涡轮系统原位实现本地监测和故障诊断系统，同时在制造商的场地部署中央监测和故障诊断系统。如图1所示，分布式系统部署逻辑上形成星形拓扑。中央监控和故障诊断系统类似于连接分散安装在电站中的本地系统的集线器。显然，由燃气轮机装置的数量和业务规则的变化引起的系统重新配置将对信息系统的适应性，可扩展性，可靠性和有效性具有根本重要性。系统可重构性可能通过构建具有自包含组件的整个系统并有效地掌握组件之间的相互作用来保证，这被一些研究者称为协调契约。

2.3.概念系统架构

所有大型应用程序都是在一些架构的基础下开发的，这些架构明确地记录在案或者包含在开发人员的思路中。信息系统架构规定了组成部件之间的系统组成和交互机制。中央和本地操作监控系统的设计都符合第三方概念，即演示，业务和数据层。概念系统设计的目标是在模块化，可重用性，可扩展性，可维护性和可重构性方面改进信息系统的性能。为此，确定需要使用基于组件的系统架构来开发操作监视和故障诊断系统。在CORBA，Sun J2EE和Microsoft COM的三个主要替代品中，COM技术被选为软件组件开发工具。基于COM组件的架构不需要来自第三方平台的支持。并且，更容易实现访问安全机制，以确保在认证和授权方法的基础上合法的数据访问和操作。

如图2所示，称为系统客户端的表示层负责通过精心设计的窗口来操纵用户和业务层之间的交互，弹出对话框，选项卡和其他视图表单。 表示层将被编码为单片应用程序，其中还包含一些ActiveX组件，用于在曲线，表单和图表中以图形方式显示操作数据。更具体地，本地操作监控系统的客户端向操作者提供显示所测量的操作数据以及接受用户查询和命令的图形界面。

业务层将被编码为执行业务流程或实现智能计算方法的COM组件组。 许多各种传感器嵌入在燃气涡轮机系统内以测量实时温度，通量，振动，噪声，排放等。在本地信息系统的业务层的COM服务器负责通过提供标准接口来封装测量设备来从各种传感器和数据收集单元检索数据。COM服务器将收集的数据与参数设置进行比较，并分析操作趋势。中央信息系统的服务器包含基于智能计算技术的更复杂的故障诊断算法，而不是简单的启发式算法。

数据层负责在分布式数据资源之间的数据的物理存储和操纵。数据层将被编码为ADO组件，为数据库连接，数据访问和操作提供标准方法。 对数据对象的一些业务规则或操作约束将经由存储过程的手段来实施。

本地或中央信息系统的客户端和COM服务器分别驻留在不同的计算机中。 基本上，COM对象响应客户端的请求或来自其他COM对象的请求。当客户端激活服务器时，他们反馈转发回的收集数据。为了减少客户端和COM服务器之间的通信负载，客户端非周期性地激活COM服务器以收集操作数据。客户端持续等候信号，并且不会主动激活COM服务器。出于同样的原因，中央信息系统的COM对象将不主动激活本地信息系统的COM对象，除非由服务工程师发出请求。然而，当传感器出现一些异常时，相应的COM对象也可以主动地激活客户端和其他相关的COM对象。当一个或多个COM服务器调用客户端时，将会生成报警事件，客户端调用嵌入式事件来处理事件。支持双重激活时，COM对象被设计为实现一个含有多个的连接点接口的连接点容器间面连接对象。客户端调用服务器的连接点容器接口以获取指向可连接对象的指针，并调用连接点方法来创建连接。客户端使用下方对象来实现服务器的传出接口中定义的方法。

3.业务领域模型的构建

基于组件的开发的一个基本理性是将业务需求分类并嵌入到离散且可区分的组件中。组件的粒度根据需要建模的细节而变化。面向对象系统中运行时的原子组件等价于组合数据和行为的对象。对象从其他对象隐藏数据和操作详细信息，并通过接口展示其行为。在设计阶段，一组相似的对象被抽象为类，类和它们的互连构成信息系统模型。全局系统模型通常被划分为应用程序模型和领域模型。 应用程序模型由代表与应用程序接口和控制逻辑相关联的常见需求的类组成。例如，应用组件可以设置参数，例如要采样的数据的类型，显示模式，采样频率，要使用的算法，报警事件类型和级别。域模型由表示与特定业务域（例如在我们的情况下为燃气涡轮机）相关联的独特要求和特征的类组成。认识到获取领域知识的重要性，已经广泛地开展了关于开发领域模型的方法的研究[13]。本节集中于构建用于监控的业务领域模型和燃气轮机系统的故障诊断。业务分析表明，需要开发各种类来捕获和表示感兴趣的物理实体，业务规则，算法和决策。本节集中于构建用于燃气涡轮系统的监测和故障诊断的业务领域模型。业务分析表明，需要开发各种类来捕获和表示感兴趣的物理实体，业务规则，算法和决策。在图3中，业务域模型在概念上由燃气轮机，传感器，计算模型，决策的抽象类以及它们的后类。

燃气轮机类是物理燃气轮机的简化抽象，其仅捕获感兴趣的观点并有目的地省略其他细节。由于燃气轮机的故障基本上是由一些模块的故障引起的，故障诊断必须在较低水平的设备组成。因此，应该用构造来表示适当组成级别的模块。 分解水平通过考虑有效性，成本，复杂性和可用的手段来确定。Verma等人[14]模拟了具有五个模块的双轴燃气涡轮机，风扇，低压压缩机（LPC），高压压缩机（HPC），高压涡轮（HPT）和低压涡轮（LPT）。这里的燃气轮机在概念上由压缩机，燃烧室，涡轮机，燃料系统和冷却系统组成。燃气轮机与其后代类之间的关联是聚合关系。在需要的情况下，压缩机可以被指定为低压压缩机，中压压缩机和高压压缩机。涡轮类也可以被认为是驱动涡轮和压缩机涡轮的总称。

传感器是与燃气轮机连接的所有数据采样单元和测量设备的笼统称呼。从O-O角度看，传感器可以是一个具体的分类，如流量，温度，扭矩，压力，速度，振动和排气传感器。通用传感器类和特定传感器类之间的关联是泛化关系。 特定的传感器对象在运行时从物理传感器收集数据。由于燃气涡轮机测量常常被噪声和异常值影响，因此在故障隔离之前执行数据清洁功能是有用的[14]。为此，数据调节器对象检查一组收集的数据与各种热力学模型之间的不一致性，滤除噪声，漂移误差，传感器偏差和其他不准确性。已调节的数据在更新其状态后转发到燃气轮机对象。

另一类用于表示业务过程和算法。计算模型是各种状态监视和故障诊断方法和过程的抽象表示。该类由表示不同类别的方法的多个特定类继承。由于域的复杂性和不确定性使其不可能用单一方法解决诊断问题，因此更适合在不同方法的基础上开发多个计算模型。检测，诊断和控制故障的大多数方法已经从人工智能（AI）别是从专家系统的进步和基于模型的诊断和软计算领域的发展中出现[7,15]。启发式方法简单直接，只考虑几个关键参数。 例如，基于知识的启发式模型通过将传感器的读数与通过不同情况的数值模型模拟获得的值进行比较来监视燃气涡轮机燃烧室[16]。神经网络具有适应和存储来自示例的信息的能力，并且可以被配置为规避测量或训练数据集中的影响[17]。模糊逻辑方法具有基于不精确信息的语言知识表示和推理的优点。翻译时出错将算法嵌入到不同的对象中将使得系统的进化升级在未来稳定，允许选择的现有算法被更适当的算法代替，而不会在其他部件之间产生传播效应。

4.系统互动机制

本节讨论上述部分中提到的组件之间的动态关系。在动

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