63、大型工业过程的在线诊断：技术与应用

大型工业过程的在线诊断：技术与应用

1. 图模型在工业过程诊断系统设计中的应用

在工业过程诊断系统的设计中，图模型发挥着重要作用。其中，过程图模型（GP图）和诊断系统图（GDS）被用于解决相关问题。

GP图是一种定性模型，它描述了过程中变量之间的因果关系，包括故障影响。有向GP图是已知的符号有向图（SDG）的扩展，这种扩展使得能够将故障纳入GP图中。例如，对于一个由3个串联水箱组成的简单实验室装置，就可以用GP图来表示其过程。

在设计复杂过程的诊断系统时，GP图的一个重要应用是自动生成用于故障检测的模型结构。具体操作步骤如下：
1. 确定测量设备集合。
2. 以一个建模变量和影响它的一组变量作为模型结构。
3. 这种模型结构可以是模糊、神经、神经模糊、加法或参数模型。
4. 每个模型结构在GP图中定义一个子图，该子图包含所有故障节点，对于这些故障，从模型计算得到的残差是敏感的。
5. 基于GP图确定用于故障隔离的二进制诊断矩阵。

得到的模型结构集合有助于评估故障的可检测性和可隔离性，并设计在给定控制和测量信号集合下确保最大可检测性和可隔离性的模型集合。此外，GP图还可用于确定系统中需要进行哪些测量以实现假定的故障可隔离性和可检测性，以及用于大规模过程诊断系统的分解。

除了过程诊断，GP图还有其他应用：
- 作为过程模拟器设计的第一阶段。
- 用于控制系统中警报集合的分析和减少。
- 支持安全分析，例如在HAZOP方法中，使用GP图可以提高分析的完整性。

在经典的HAZOP分析中，可能会忽略分离节点之间的关系，特别是在过程存在内部反馈的情况下。而应用GP图可以增加包含所有威胁的可能性，因为它对威胁进行了系统建模，并明确了分离节点之间的关系。使用GP图支持HAZOP分析的过程如下：
- 可视化过程中发生的因果关系。
- 通过识别节点之间的潜在依赖关系来补充分析。
- 提高分析的完整性水平。

GP图作为过程的定性模型具有诸多优点，不需要被诊断系统的数学模型，仅需专家知识即可。它对故障影响进行定性分析，避免了为复杂过程开发故障对建模变量影响的复杂分析描述。与其他利用定性模型的方法（如SDG图、键图和结构模型）相比，GP图提供了一种更直观的替代方法。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了GP图在故障检测模型结构生成中的应用：

graph LR
    A[确定测量设备集合] --> B[定义模型结构]
    B --> C[选择模型类型]
    C --> D[生成子图]
    D --> E[确定二进制诊断矩阵]

2. 大型过程的诊断方法和系统

为解决动态过程的诊断问题，已经开发出了适用于复杂动态大型系统的有效且鲁棒的诊断算法，并将其应用于实际的诊断系统中。

所有复杂工业过程的在线诊断算法的基础是动态分解诊断系统的方法（DDS方法）。该方法的操作步骤如下：
1. 检测到症状后，隔离由可能的故障子集和检测这些故障的诊断信号定义的适当子系统。
2. 对该子系统进行进一步诊断。

应用DDS方法可以显著减少单故障和多故障诊断的计算负担，并防止在多故障发生时假设单故障情况下的推理错误。如果用于检测多故障的动态确定的诊断信号子集是不相交的，那么即使在多故障同时发生或在短时间间隔内发生的情况下，也能正确隔离故障。

可能最早在出版物中描述的用于大型工业过程实时诊断的方法是动态状态表（DTS）方法。该方法结合了与二进制诊断矩阵的行相对应的推理规则、经典逻辑和被诊断系统的动态分解概念。该方法在OSA过程监测系统中得到了实现，该系统于1986年开发，是该国第一个、世界上最早进行实时高级诊断的系统之一，并在卢布林糖厂得到应用。

后续版本的方法进行了扩展：
- F - DTS方法：使用FIS结果规则来表示故障 - 症状关系，引入多值模糊残差评估，并使用模糊逻辑进行推理。
- T - DTS方法：考虑症状出现的延迟知识，以防止错误诊断并提高故障可隔离性。

这些DTS方法的变体以及工业过程诊断算法的进一步发展，被应用于越来越先进的诊断系统中，如DIAG、AMandD和DiaSter。这些系统经过了工业研究，并在多个工厂和实验室作为试点项目实施。例如，AMandD系统可以可视化诊断结果，如图所示，展示了炉灶中控制阀门和燃料油及蒸汽流量测量路径的故障情况。

以下是一个表格，总结了不同诊断方法的特点：
| 方法 | 特点 |
| ---- | ---- |
| DDS方法 | 动态分解诊断系统，减少计算负担，防止推理错误 |
| DTS方法 | 结合推理规则、经典逻辑和动态分解概念 |
| F - DTS方法 | 使用FIS规则，引入模糊残差评估和模糊逻辑推理 |
| T - DTS方法 | 考虑症状延迟，提高故障可隔离性 |

3. 在线诊断在确保过程安全中的重要性

当前，工业自动化领域的一个研究方向是与安全、网络安全以及工业控制系统（ICS）可靠性相关的问题。研究主题包括故障检测、隔离和识别、工业过程自动诊断系统、容错控制系统、过程建模技术（包括用于操作员培训的过程模拟器的应急场景）、网络攻击检测方法、风险评估和降低方法等。

对于电力、石化、化工、钢铁或食品等行业的大型过程，这些问题尤为重要，因为许多系统都是关键系统。任何故障不仅会造成巨大的经济损失，还可能威胁人类生命并导致环境污染。

技术安全包括两个方面：
- “安全”：应对由技术装置组件不可靠、控制系统元件损坏和人为错误导致的严重工业故障。
- “安保”：防止来自外部的故意恶意攻击（如对控制系统的黑客攻击）和设施内部的破坏操作。

尽管原因不同，但严重故障、人为错误和攻击的影响可能相同，如火灾、爆炸、环境污染、装置破坏和过程停机。

在线诊断通过控制系统或集成专家系统实现，它直接影响安全性和可靠性指标。例如，它可以提高诊断覆盖率（DC）和安全故障分数（SFF），这些指标由功能安全标准（PN - EN 61508、PN - EN 61511）定义，对降低风险有直接影响。减少诊断时间还可以降低平均修复时间（MTTR）指标，从而提高系统的可用性。

为确保适当的安全水平，现有法律法规和技术标准定义了相关要求。降低风险到可接受水平的基本方法是使用安全仪表系统（SIS），它实现所谓的安全仪表功能，如锁定和自动停机算法。然而，SIS操作会导致整个过程或其部分停机，从而造成经济损失。而在线诊断可以确保早期故障检测，诊断结果支持过程操作员采取适当措施，也可被容错控制系统（FTC）用于在紧急状态下实现系统结构的自动重新配置。在这种情况下，SIS不运行，过程不会停机，从而减少了紧急状态下的经济损失。

此外，先进的在线诊断还可用于实施基于对给定技术装置技术状况评估的现代维护策略，即预测性维护。它不仅能检测故障，还能检测网络攻击，在其他网络威胁防护层失效的情况下发挥作用。

下面是一个mermaid流程图，展示了诊断系统在过程控制和安全结构中的作用：

graph LR
    A[故障、干扰、网络攻击] --> B[过程组件]
    B --> C[仪器和执行器]
    C --> D[控制系统]
    D --> E[故障检测]
    E --> F[故障隔离]
    F --> G[诊断结果]
    G --> H[过程操作员]
    G --> I[容错控制]
    G --> J[安全仪表系统 - SIS]
    H --> K[采取措施]
    I --> L[系统重新配置]
    J --> M[过程停机]

综上所述，大型工业过程的在线诊断技术在提高系统安全性、可靠性和经济效益方面具有重要意义，图模型和先进的诊断方法为解决复杂的工业问题提供了有效的工具。

4. 在线诊断技术的拓展应用与优势总结

在线诊断技术在大型工业过程中的应用不仅局限于上述提到的方面，还在不断拓展其边界，为工业生产带来更多的价值。

在能源管理方面，在线诊断可以实时监测能源消耗情况，识别能源浪费的环节。例如，通过对工业设备的运行状态进行诊断，发现设备是否存在过度耗能或效率低下的问题。具体操作步骤如下：
1. 安装能源监测设备，收集设备的能源消耗数据。
2. 利用在线诊断算法对数据进行分析，建立能源消耗模型。
3. 对比实际能源消耗与模型预测值，找出偏差较大的设备或环节。
4. 针对问题设备进行进一步诊断，确定故障原因并采取相应的修复或优化措施。

在质量控制方面，在线诊断可以及时发现生产过程中的质量问题。以化工生产为例，通过对关键工艺参数的实时监测和分析，判断产品质量是否符合标准。操作流程如下：
1. 确定影响产品质量的关键参数，如温度、压力、浓度等。
2. 安装传感器实时采集这些参数的数据。
3. 运用诊断算法对数据进行处理，建立质量预测模型。
4. 当实际参数偏离模型预测范围时，发出警报并进行故障诊断，找出导致质量问题的原因。

在线诊断技术的优势可以总结为以下几点：
| 优势 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 提高安全性 | 早期检测故障和网络攻击，减少事故发生的可能性，保障人员和设备安全 |
| 增强可靠性 | 提高诊断覆盖率和安全故障分数，降低平均修复时间，提高系统的可用性 |
| 降低成本 | 避免不必要的停机和维修，减少经济损失，同时支持预测性维护，降低维护成本 |
| 优化生产 | 实时监测和诊断，帮助调整生产过程，提高产品质量和生产效率 |

下面是一个mermaid流程图，展示了在线诊断在能源管理中的应用：

graph LR
    A[安装能源监测设备] --> B[收集能源消耗数据]
    B --> C[建立能源消耗模型]
    C --> D[对比实际与预测值]
    D --> E{偏差是否大?}
    E -- 是 --> F[进一步诊断]
    F --> G[采取修复或优化措施]
    E -- 否 --> H[继续监测]

5. 未来发展趋势与挑战

随着工业技术的不断发展，在线诊断技术也面临着新的发展趋势和挑战。

未来，在线诊断技术将朝着智能化、集成化和网络化的方向发展。智能化方面，将更多地运用人工智能和机器学习算法，提高诊断的准确性和效率。例如，利用深度学习算法对大量的历史数据进行学习，自动识别故障模式和特征。集成化方面，将诊断系统与生产管理系统、供应链系统等进行深度集成，实现信息的共享和协同工作。网络化方面，通过工业互联网将各个生产环节连接起来，实现远程诊断和实时监控。

然而，在线诊断技术的发展也面临着一些挑战。数据安全是一个重要问题，随着工业系统的网络化程度越来越高，大量的生产数据和诊断信息需要在网络中传输和存储，这增加了数据泄露和被攻击的风险。为了保障数据安全，可以采取以下措施：
1. 采用加密技术对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
2. 建立严格的访问控制机制，限制对敏感数据的访问权限。
3. 定期进行安全漏洞扫描和修复，及时发现和处理潜在的安全威胁。

另外，数据质量也是一个挑战。工业生产过程中产生的数据可能存在噪声、缺失值等问题，这会影响诊断算法的准确性。为了提高数据质量，可以通过以下方法：
1. 对采集的数据进行预处理，如滤波、插值等，去除噪声和填补缺失值。
2. 建立数据质量评估机制，对数据的准确性、完整性和一致性进行评估。
3. 优化传感器的安装和使用，提高数据采集的准确性。

未来在线诊断技术的发展前景广阔，但也需要克服数据安全、数据质量等方面的挑战，不断提升技术水平，为大型工业过程的安全、可靠和高效运行提供更有力的支持。

下面是一个列表，总结了未来在线诊断技术发展的趋势和挑战：
- 发展趋势 ：
- 智能化：运用人工智能和机器学习算法。
- 集成化：与生产管理等系统深度集成。
- 网络化：实现远程诊断和实时监控。
- 挑战 ：
- 数据安全：防止数据泄露和被攻击。
- 数据质量：处理噪声、缺失值等问题。

通过对在线诊断技术在大型工业过程中的应用进行深入探讨，我们可以看到它在保障生产安全、提高生产效率和降低成本等方面具有巨大的潜力。随着技术的不断进步和完善，相信在线诊断技术将在工业领域发挥更加重要的作用。