基于WIA 技术的污水处理故障诊断系统研究*

金 明

(南京信息职业技术学院 电子信息学院，江苏 南京 210046)

污水处理的目的是对生产、生活污水进行处理，达到规定的排放标准。随着污水处理工艺趋于复杂化，产生了越来越多的监控系统［1～3］，在污水处理的运行管理中发挥重要作用。Nam 等［4］建立在线综合控制系统对水质水量变化较大的食品废水进行控制，Sanchez 等［5］开发了基于多智能体(Multi-Agent)结构的分布式人工智能系统(Distributed Artificial Intelligent System，DAIS)。Carmsoo 等人［6］研发了基于规则的模糊专家系统(rule-based fuzzy expert system)用于厌氧废水处理厂的诊断和监测。国内学者针对专家系统在污水处理厂中的应用也进行了许多研究［7，8］，施汉昌等［7］采用正反向混合推理机制，以故障树的形式将知识库中的知识组织形式对系统的维护，高大康［9］提出了利用CAST 工艺故障诊断系统的思路和方法。由于受环境与条件的限制，专家系统对污水处理这样一个尚未得到完全理解和精确控制的领域，总是存在着这样或那样的问题，而基于工业无线网络WIA［10］(Wireless Networks for Industrial Automation)技术彻底解决了系统安装成本高、维护困难等问题，利用工业无线网络WIA 技术具有的低成本、低功耗及中短距离通信等特点，实现监测点之间的相互通信和组网，利用网络完成监测数据的收集和汇总后，再通过高带宽和大功率的远程无线通信设备把现场信息传送到总监控中心进行显示和报告。实现了对全程的监控、调度、管理和故障维护。

1 WIA 故障监测系统构成

WIA 技术是由中科院沈阳自动化所推出的具有自主知识产权的高可靠、超低功耗的智能多跳无线传感器网络技术，该技术提供一种自组织、自治愈的智能Mesh 网络路由机制，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖内被感知对象的信息，具有较高可靠性和强稳定性。由于传感器数量较多、分布较广，这对通信协议、安全性、节点配置、网络动态重组［11］等方面提出了较高的要求。而污水处理系统的故障监控网则还要求考虑监测点数目、数据类型、布控点位置、设备故障种类等要素，特别是对实时性和可靠性等提出了更高的要求。因此，依据WIA 设计的故障监控系统，克服了传统的工业环境设备监测往往采用单个传感器获得状态数据并上传至中央处理节点的方式，提高了数据处理能力，解决了故障不能及时处理的弊端。

图1 基于WIA 设计的故障监控系统

基于WIA 设计的故障监控系统如图1 所示。主要由现场数据采集传输部分、WIA 传感器网络部分及污水处理监测管理中心部分组成。利用MSP430 微控制器与无线传输芯片构造了设备运行状态采集节点和控制节点，然后利用无线信道，组成WIA 传感器网络，用于关键设备的实时监测与故障分析。故障处理系统的结构模型如图2 所示，包括三个层次:1)采集层利用模拟或数字传感器获得设备的运行状态数据，在采集节点内部完成实时数据的预处理，并根据各采集通道(按钮输入信号、液位差输入信号、液位高低输入信号、含氧量输入信号)报警门限值的设置，对设备当前状态做出初步判断;2)汇聚层主要对各节点上传数据进行汇集和分析，一旦故障发生，必须进行故障信号的特征抽取和量化，提供报警信号;3)决策层主要进行故障的诊断和预测，由于该层位于传统的企业内部网络，可以利用各种信号分析技术，决策树方式、神经网络等来分析故障信号。系统的每个层次都具备一定的处理能力和存储能力，以实现智能化的分布式设备状态监测。

图2 故障处理系统的结构模型

1.1 数据采集节点

本节点由MSP4301F611(微控制器)、CC2420(射频收发电路)、传感器接口和相关的外围电路来构造基本的数据采集单元，其电路结构如图3 所示。

图3 数据采集节点框图

数据采集节点的主要任务是系统初始化配置、信号的模数转换、数据预处理和无线传输管理。状态监测需要采集各种不同的状态量，通过前端整形电路产生符合数据采集系统输入量程的电流或电压信号，如液位差信号、液位高低信号、含氧量信号、开关、起停信号等。将采集到的数据信号进行特征抽取，变换、放大、去噪等处理，与事先设定的门限值进行比较，区分出设备的正常或异常状态;而对于正常信号，则提取设备特征，汇聚层或决策层分析处理。

1.2 网络拓扑结构

根据污水处理厂的设备状态监测数据采集点相对固定，分布位置相对集中的特征，采用WIA 网络部署基于簇的两层结构(如图1)，设备各个测点在簇首节点(WIA 路由器)的控制下形成一个相对独立的簇，各簇之间可以相互通信，解决无线共享信道争用问题。数据采集由数据采集节点、簇首节点和网关节点共同完成。簇内数据采集节点在簇首节点的控制下以同步方式进入工作/睡眠状态，而簇首节点将根据测点的采样频率需求，确定节点的唤醒或睡眠。一旦簇内节点被唤醒进入初始化状态，并获得簇首节点位置及距离信息后，簇首节点向数据采集节点发送数据采集与传输请求，开始进行数据采集。簇首节点还能对从属节点上传的原始数据进行特征抽取，具备数据融合与分析能力，从而对设备缺陷或故障做出协同响应。网关节点除了具备簇首节点的功能外，还具有一定的计算能力，以及与无线网络互联的功能，实现单簇或多簇数据处理和融合。为防止数据丢失，还设置了冗余网关。

1.3 网络协议

由于TDMA 机制没有竞争机制中的碰撞重传问题，数据传输时不需要过多的控制信息;传感节点相对固定，节点移动，节点失效等情形不多;对网关节点的处理能力、能量和放置方式要求不高，因此本系统采用基于分时TDMA 的介质访问控制(Media Access Control，MAC)协议。考虑到TDMA 机制需要节点之间比较严格的时间同步进行侦听/休眠的能量唤醒机制，在本设计中采用了明确定义了数据采集的时间序列，并对时域进行分割，从而确定数据传输通道及传输时段。由簇首节点与被测物理量关联后建立并维护一个TDMA 时隙分配表，负责初始化期间的参数设置，包括节点睡眠频率、节点类型、TDMA 帧序号和活动通道序号等，在初始化阶段为下辖节点预先分配传输通道与可用时隙。因此，数据采集节点毋须维护任何表结构或调度算法，降低了节点内存耗用和处理过程的复杂度。

1.4 数据融合与处理

由于MSP4301611 具有较强的运算能力，对采集到的数据信号通过信号分析算法，对原始状态信号进行预处理，得到相应的时域、频域特征，与预设特征量的阀值比较，可发现传感数据的异常。信号处理功能前移，在监测设备状态的同时，就能对设备运行情况进行简单地预判断。不仅可提高系统对故障的响应时间，还能减小监测网络中的数据流量。

1.5 基于决策树故障诊断处理

本诊断处理系统由故障诊断模块和决策处理模块组成。由特征提取模块送来的信号，经故障检测模块完成检测后，通过专家系统的知识推理实现故障诊断功能。其诊断方法采用了基于故障树的正向推理和启发式搜索与历史数据比对匹配策略。从故障树的顶事件即需要诊断的故障模式出发，根据搜索相关规则，与知识库和历史数据比对，排除正常情况，直至叶节点为止。同时在故障树中高亮显示，提示该节点发生了故障，并跟踪处理过程。

2 应用实例

本系统于2013 年1 月应用于栖山污水处理厂，1 年来的运行情况如表所示。

表1 污水处理系统运行状况

从表中可以看出，本系统能对污水处理系统进行监控和故障诊断，基本上能满足要求，随着系统的运行和调试，历史数据的累计，正确报警率也随之上升。

3 结束语

由于污水处理所需的设备和材料相当复杂，特别是由于污泥的腐蚀及其他外力破坏等原因，发生故障的概率较大，给企业造成巨大的经济损失。用WIA 方案所建立的污水处理监测系统可以自动地监测污水处理的运行状况，灵敏地检测出故障并准确地定位出发生部位，与传统的方案相比，大大降低了系统维护成本。但由于应用规模和复杂度的限制，本文仅在一定范围内对基于WIA 网络的状态维护系统进行了分析，还有很多问题值得进一步深入研究。如传感节点如何快速重置，异类数据融合处理，故障检测快速可靠等。

［1］徐恭贤，韩雪.非线性污水处理过程的多目标优化［J］.化工学报，2013，64(10) ：3665－3670.

［2］Fang Fang，Ni Bingjie，Li Wenwei，et al.A Simulation—based Integrated Approach to Optimize the Biological Nutrient Removal Process in a Full-scale Wastewater Treatment Plant［J］.Chemical Engineering Journal，2011，174(2/3) ：635－643.

［3］Moon T S，Kim Y J，Kim J R，et al.Identification of Process Operating State with OperationaI Map in Municipal Wastewater Treatment Plant［J］.Journal of F＇，nvironmental Management，2009，90 (2) ：772－778.

［4］Nam S W，Myuing N J，Lee Ks.On-line Integrated Control System for an Industrial Activated Sludge Process［J］.Water Environment Research，1996，68(1) ：70－75.

［5］Miquel S，Ulises CL.Dai-Depur：an Integrated Distributed Architecture for Wastewater Treatment Plants Supervision［J］.Artificial Intelligence in Engineering，1996，10(3) ：275－285.

［6］Carrasco E F，Rodríguez J.A Punal Rule-based Diagnosis and Supervision of a Pilot-scale Wastewater Treatment Plant Using Fuzzy Logic Techniques，2002(22) ：1223－1230.

［7］施汉昌，王玉珏.污水处理厂故障诊断专家系统［J］.给水排水，2001，27(8) ：87－90.

［8］马勇，彭永臻，王淑莹.A/O 工艺硝化与反硝化专家系统的建立及应用［J］.中国环境科学，2005，25(2) ：252－256.

［9］高大康.CAST 污水处理工艺故障诊断方法的研究与应用［J］.环保科技，2014(1) ：39－42.

［10］于海斌，梁炜，曾鹏.工业无线网络技术体系与WIA标准［J］.自动化博览，2009(1) ：17－20.

［11］Akyildiz I F，Su W，Sankarasubramaniam Y.Wireless Sensor Networks：a Survey［J］.Computer Networks，2002，38(4) ：393－422.