功能失效自诊断 智能制造之元

河南中烟工业有限公司黄金叶生产制造中心 张明琰，张江豪

功能失效自诊断 智能制造之元

河南中烟工业有限公司黄金叶生产制造中心 张明琰，张江豪

本文阐述了工控系统功能失效自诊断能力的定义、作用，从其典型应用了解其发展过程和发展方向，它将是智能制造的基础和不可或缺的一部分。

控制系统；功能；失效；自诊断；智能制造

近期，智能制造、工业4.0成为大家热议的话题，更是自动化控制领域人士趋之若鹜的方向。万丈高地平地起，笔者认为，有个基础功能不可小觑，那就是系统的功能失效自诊断能力。曾子曰：“吾日三省吾身”，那个时代他老人家就教导我们要时刻反省自己，类然，既然是智能化制造系统，那么系统本身就要具备诊断自身功能失效的能力，系统自身有问题都不自知，何以称为“智能系统”，所以功能失效自诊断功能是智能系统之元，这里的元有“源头、基础”之意，同时也包含着智能系统的“神经元、单元”的含义。

1　定义

工控系统功能失效自诊断是指工业控制自动化系统在系统运行时，对系统的内部控制环节一直进行有效性监控，当出现功能失效时立即停止运行，显示需要处理的功能失效部位，以确保系统自身的可靠性，进而保证对所控制系统的准确性，避免质量和安全事故的发生。随着微处理机技术的快速发展，工控系统的智能性越来越完善，当工控系统一旦发生功能失效，借助系统的自诊断功能，往往可以迅速、准确地查明原因并确定功能失效部位，更重要的是它可以有效地避免质量和安全事故的发生。而智能制造涉及内容包括：智能产品、智能设计、智能装备、智能生产、智能服务、智能供应链等相关资讯、技术、服务等，所以，功能失效自诊断是智能控制系统一重要组成部分，它的强弱是评价系统智能化的一项重要指标。

展开来讲，既然是智能化系统，在设计系统时，就要首先考虑自身具备自诊断功能，其应包含完善的防止过程控制功能失效的防差错能力，具体体现在以下几个方面。

2　功能失效自诊断的设计

2.1硬件设计

2.1.1 防护安全连锁开关功能失效自诊断

功能失效自诊断技术与系统的安全性息息相关，所以最早表现在安全连锁回路上，在90年代初期，进口包装设备的安全防护连锁开关已开始采用双触点（一套常开点，一套常闭点）、双回路方式，如图1所示，一路为常闭点，当所有防护闭合时接触器得电吸合，提供设备运转必要条件，当任何一处防护门打开时，接触器失电使设备失去运转条件；一路为常开点，当防护门打开时，对应的防护门常开点闭合把信号输入PLC相应输入点，系统就会在显示屏上显示相应故障点。

它的自诊断能力表现在：当任何一个连锁开关损坏后，因连锁开关不能正确表示其工作状态，所以继电器回路和PLC输入口之间必然出现矛盾，当继电器触点和PLC读入的信号出现不一致时，系统就判定为防护安全连锁建立失败，同时，设备驱动电源断开，设备失去驱动能力，直到信号矛盾问题得以处理。后来多种烟机设备采用专用的Pilz安全连锁继电器，以保证安全连锁功能的有效性，到目前，高速设备普遍采用Pilz的安全专用PLC以提高防护连锁的SIL等级。

图1 防护安全连锁工作原理图

2.1.2 光电检测器功能失效自诊断

光电检测器自身损坏或灵敏度失效无法被及时发现时，将会导致控制功能的失控，如果采用效率检测的方式，将会在一个工艺周期内发现光电检测的功能失效，其诊断原理是这样的：系统根据工艺需求在固定角度检测被检测物的存在，随着工艺流程的进展，当被检测物离开后，在另外一个角度再次读取检测器状态，如果检测器状态没有发生变化，就说明工艺流程失效或检测器自身故障，通过该方式能够有效诊断光电检测器的功能失效或是控制功能失效，目前烟机设备光电检测器多数采用这种方式诊断功能失效。

2.1.3 金属接近开关功能失效自诊断

采用金属接近开关判定被检测金属物是否存在是一种比较普遍的检测模式，一旦接近开关失效将会产生严重事故，为了诊断金属接近开关功能失效，德国BALLUFF巴鲁夫公司设计了具有自诊断功能的检测器，其原理如图2所示，在其检测器输出的信号中加入与输出信号极性相反的0.2ms的窄脉冲，PLC运用程序根据这个窄脉冲的有无来判定检测器是否损坏，熟悉检测器原理的技术人员都知道检测器的损坏一般出现在其功率放大部分即输出三极管上，如果三极管损坏检测器就完不成窄脉冲的转换过程，通过输出信号极性的动态变换即可有效判定该检测器是否损坏，该方法极为有效但需要PLC程序配合使用，GD包装机金属接近开关全部采用这种方式。对于系统的关键检测部位也可以同时采用两个或多个金属接近开关信号并联的方式预防检测功能失效，提高系统SIL等级。

2.1.4 PLC输出口功能失效自诊断

PLC输出口输出的信号是否被执行，检测系统对重要部位的执行结果，一般采用再次检测执行结果的方式进行验证，GD包装机采用MICRO-II微机控制系统，如图3所示，该系统对PLC所有输出口采用电流环的方式进行功能失效检测，当PLC输出信号时，PLC通过程序检测输出的电流，如果在执行角度范围内没有检测到输出电流的存在，则PLC就判定输出回路存在故障，这种方法在原理上看来很简单，但却很有效，它能确保令有必行。

图2 具有自诊断功能检测器的工作原理

图3 PLC输出口功能失效自诊断工作原理

2.2软件应用

2.2.1 单片机系统故障码

像变频器、伺服器、家电、汽车等采用单片机芯片的自动化控制系统或器件，其功能失效后为了方便故障处理，一般会将诊断结果以故障码或指示灯的方式来表示。故障码内容包括：故障描述、故障可能原因、故障处理方法、故障发生时采取的保护措施等。故障码分为终端使用用户处理故障提示的明码和供专业维修人员故障处理用的内码。

如GD包装机的功率放大元件全部采用固态继电器，该固态继电器具有过流、断路和短路的功能失效诊断功能，其工作原理如图4所示，固态继电器自身诊断输出口电流，过流标准可根据需要进行调节，当其输出出现短路、断路或过流故障时，固态继电器对应的指示灯点亮并且断开其控制输入的使能信号+EN电流通路，这个使能信号对PLC来说就是输出信号，根据上面讲到的PLC输出口自诊断原理，系统就会提示对应的固态继电器出现故障。

图4 GD包装机固态继电器功能失效诊断原理图

2.2.2 设备故障原因分析

ZJ17卷烟机、FX2包装机等多种设备，当其功能失效后，设备在提示红色故障信息的同时，一般会根据其程序流程将判定红色故障产生的所有原因进行列表提示，帮助操作、维修人员处理故障现象，这也是系统通过软件方式进行的智能化自诊断体现。

2.3信号功能失效诊断

系统采集的信号不都是真实的、有效的、真实反映系统状态的，总存在一些失真的、遭到干扰的噪音信号，这些信号是不能参与过程控制的假信号，做为智能化的控制系统不管这些信号是否存在，均要有诊断处理这些无关信号的能力。信号处理又分为开关量信号处理和模拟量信号处理。

2.3.1 开关量信号处理

开关量信号比较简单，一般采用滤波方式，只需对输入信号进行延时处理，时序长度只有达到系统控制输入周期的输入信号才诊断为真信号，低于设定延时周期的信号全部判定为干扰信号，要注意的是，延时时长要低于控制系统最短输入周期。

2.3.2 模拟量信号处理

在实际的PLC控制系统中，来自控制现场的模拟量信号，如传感器输出的信号电压值、电流值等，常常会因为现场的瞬时干扰而产生较大的波动，使得PLC所采集到的信号出现不真实性。如果仅仅用瞬时采样值来进行控制计算，就会产生较大的误差，因此需要对输入信号进行数字滤波，来获得一个较为准确的输入值。

对输入信号进行数字滤波，主要是在用户程序设计中利用软件的方法来消除干扰所带来的随机误差。随机误差混杂在有用信号之中，或累加于有用信号之上，使PLC输入信号的信噪比减小，甚至将有用信号淹没。对于PLC的模拟量输入信号，可以采用数字滤波方法来消除采样过程中的随机误差。常用的数字滤波方法有惯性滤波法、平均值滤波法、中间值滤波法等。

2.4数据处理

现实世界的数据是肮脏的（不完整、含噪声、不一致），没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘，要处理海量的大数据，智能化系统要具备对肮脏的数据进行诊断清洗功能，要剔除不必要的冗余数据，提高分析效率和采样准确性。

2.4.1 数据清洗的定义

数据清洗从名字上也看得出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给智能分析系统处理。

2.4.2 数据清洗的方法

（1）一致性检查

一致性检查是根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据。例如，用4～20mA、或0～5V读取模拟量输入值，当出现超出此范围的变量，都应视为超出正常值域范围。

（2）无效值和缺失值的处理

由于数据传送、编码和干扰，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算、整例删除、变量删除和成对删除。

估算（estimation）。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是突变替代法，根据数据在瞬时不会产生突变，前一个或后一个值代替无效值和缺失值。

整例删除（casewise deletion）是剔除含有缺失值的样本。由于采集样本可能存在缺失值，这种做法的结果可能导致有效样本量大大减少，无法充分利用已经收集到的数据。因此，只适合关键变量缺失，或者含有无效值或缺失值的样本比重很小的情况。

变量删除（variable deletion）。如果某一变量的无效值和缺失值很多，而且该变量对于所研究的问题不是特别重要，则可以考虑将该变量删除。这种做法减少了供分析用的变量数目，但没有改变样本量。

成对删除（pairwise deletion）是用一个特殊码（通常是9、99、999等）代表无效值和缺失值，同时保留数据集中的全部变量和样本。但是，在具体计算时只采用有完整答案的样本，因而不同的分析因涉及的变量不同，其有效样本量也会有所不同。这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。

采用不同的处理方法可能对分析结果产生影响，尤其是当缺失值的出现并非随机且变量之间明显相关时。因此，在采样中应当尽量避免出现无效值和缺失值，保证数据的完整性。

（3）无效值和缺失值的处理过程

无效值和缺失值的处理过程大致都由三个阶段组成： ①数据分析、定义错误类型； ②搜索、识别错误数据；③修正错误。

绝大部分数据清理方案提供接口用于编制清理程序。它们一般来说包括很多耗时的排序、比较、匹配过程，且这些过程多次重复，用户必须等待较长时间。在一个交互式的数据清理方案，系统将错误检测与清理紧密结合起来，用户能通过直观的图形化界面一步步地指定清理操作，且能立即看到此时的清理结果仅仅在所见的数据上进行清理，所以速度很快，不满意清理效果时还能撤销上一步的操作，最后将所有清理操作编译执行。这种方案对清理循环错误非常有效。

许多数据清理工具提供了描述性语言解决用户友好性，降低用户编程复杂度。如ARKTOS方案提供了XADL语言（一种基于预定义的DTD的XML语言）、SADL语言，在ATDX提供了一套宏操作（来自于SQL语句及外部函数），一种SQL2Like命令语言,这些描述性语言都在一定程度上减轻了用户的编程难度，但各系统一般不具有互操作性，不能通用。

2.4.3 数据处理的合规性

系统在处理数据过程中，也要进行计算结果实效性验证，需要确定准确的数据定义范围和全工况的计算模型，并充分考虑其影响因素在计算中的合规性、合理性，否则将出现失效的分析结果，出现不合规计算值，如图5所示，FX2包装机在计算设备运行效率时，将设备运行过程中的各种运行状况进行分类处理，用完善的统计数据和细化的过程计算，避免设备在的任何运行状况下统计出的设备运行效率都不会出现不合理值。

图5 FX2包装机设备运行效率计算数据分类

3　结语

以完善的功能失效自诊断、防差错能力为保障，应用大数据分析结果参与过程控制，引入计算机智能演绎推理功能进行系统的顶层设计，智能化制造之路才会越走越远。

[1] 上海烟草机械集团有限责任公司. ZB45卷烟包装机电气控制系统说明书[z].

[2] 许翔, 毛婕. 数据清理技术在软件开发中的应用研究[J]. 计算机时代, 2004, (8): 25 - 26.

Self-Diagnostic of Function Failure: the Basis of Intelligent Manufacturing

This thesis mainly describes the definition and function of selfdiagnostic technique concerning in industrial electric automatic control systems. One can know its developing process and direction by its typical application cases. Self-diagnostic of function failure technique is the basis of intelligent manufacturing. It will become an indispensable part of intelligent manufacturing. Key words: Control system; Function; Failure; Self-diagnostic technique; Intelligent manufacturing

张明琰（1972-），男，汉族，高级工程师，现就职于河南中烟工业有限公司黄金叶生产制造中心卷接包车间，主要研究方向为工业自动化及计算机科学技术及应用。