基于GPRS的磨矿远程故障诊断系统的研究

曹艳忙　张雪娜　刘永娟　窦伟山

【摘要】磨矿远程故障诊断系统充分利用GPRS网络通信手段，通过智能化诊断数据库以及D-S证据融合算法对磨矿故障进行诊断。实例分析结果表明，该系统可以通过无线通信准确显示现场传感器采集的信号，实时显示磨机运行状况，并有效诊断磨矿时的故障信息及时将诊断结果反馈给远程客户端，能够方便现场工人使用，实用价值高。

【关键词】磨矿  GPRS  专家系统  D-S证据理论  远程故障诊断

引言

在磨矿生产过程中，会产生一些故障。随着工业生产的不断发展，人工检测已经不能够满足实际需要，磨矿远程故障诊断技术也愈发重要，成为新趋势。磨矿故障诊断模式有离线方式、在线方式以及远程方式的故障诊断方法。离线方式故障诊断应用最早，许多人工智能方法像神经网络、灰色理论等多用于对故障的诊断，但该方法也存在间隔时间长、操作复杂等缺点。在线故障诊断应用比较广泛，操作也比较简单，但不能确实描述出现场特征与相应故障间的规律，因此该方法在磨矿故障分析中是有缺陷的。远程故障诊断技术是使用远程网络系统对异地选矿厂中的磨矿机械设备进行故障上诊断的一种技术。通过GPRS与 Internet构建网络的平台，实施磨矿远程监测和故障诊断，这种方式弥补离线和在线故障诊断的缺陷，成为磨矿故障诊断重要发展方向。

本篇文章借助专家系统、基于多传感信息融合理论D-S证据融合算法以及GPRS技术，建立了基于C/S（Client/Server，C/S）此种模式的与磨矿相关的远程故障诊断系统，并获得理想结果。

1、磨矿远程故障诊断系统概述

系统以磨矿过程为监测对象，包括现场检测环节、现场监控通讯站和作为服务器的监测计算机，系统总体结构如图1所示。系统上电后进入正常工作状态，各路传感器负责采集磨矿过程的状态参数（磨矿给水流量、磨矿给矿量、磨音、磨机电流等），经过必要的A/D转换，将数字信号传送到S7-300PLC中的CPU模块，并通过RS485总线传送到工业现场工控机的监控软件中可以实现实时显示。同时，與工控机通过RS485总线相连的GPRS DTU无线通信模块将数据发送到作为服务器的本地计算机，对信号进行及时处理。当磨矿过程出现故障时，本地计算机能够及时作出判断，处理后将详细而具体的故障信息发送给远程客户端，选矿厂工作人员根据故障诊断结果做出相应的处理，保障磨矿生产顺利进行，从而实现对磨矿的远程故障诊断。

2、GPRS数据传输的实现

GPRS通信技术不仅可以提高通信速度，而且减少了通信费用。GPRS DTU内部嵌入了TCP/IP协议功能无需使用者的提供，只需要借助串口通讯的终端设备，利用GPRS网络平台就能实现信息传输，既方便又快捷，更重要的是能够方便用户及时掌握磨矿现场的状况，方便及时作出应急处理。

由于磨矿生产环境恶劣，并且震动较剧烈，所以对GPRS DTU的稳定性、抗震能力要求较高。首先GPRS DTU内部提供标准RS485数据的接口，实现工业控制机与GPRS DTU的相接，并用无线终端配置软件对其进行配置，具体配置如图2所示

状态栏提示“基本参数设置成功”，即基本参数修改成功，需退出DTU设参软件，同时给DTU参数断电，参数设置完成，并将GSM天线粘贴在DTU设备上。

远程客户端DTU设备基本步骤操作完以后，接入本地固定的IP地址的计算机打开虚拟串口软件，然后点击“虚拟串口管理”中的“新增虚拟串口”，输入串口、固定IP和需要监听的客户端的端口号，服务器上就会显现出来，配置如图3所示

本篇文章所讲GPRS DTU是通过TCP/IP协议栈的网络编程，用C/S模式。选矿厂工控机的监控软件以及本地计算机的故障诊断软件都是在VC++6.0环境下采用C++编程语言进行开发的，要实现两台计算机上执行的应用程序之间的收发数据，运用CAsyncSocket类来实现。

服务器上配置完虚拟串口后，打开故障诊断软件，通讯端口选用配置好的虚拟串口COM3，建立客户端与服务器的通讯，对数据的采集周期为1分钟（若采集周期过短造成流量的浪费），故障诊断软件可完成故障的诊断与分析，并第一时间反馈给用户，待用户得到诊断结论后即可以采取相应的应对措施。

3、磨矿远程故障诊断的研究

磨矿过程中的动态特性很复杂，并且具有非线性、大惯性和纯滞后特性，同时存在很强的参数耦合性很难对上述的过程建立精确的数学模型。

本文介绍的关于知识的故障诊断方法不用建立精准的模型，只用引入诊断的对象相关数据，特别是专家学者或者成熟操作工提供的诊断知识，就可以得出相应的诊断结果。采用上述方法建立的系统对磨矿中所发生的故障进行有效的诊断，知识库通过人机接口可以获取专家知识和经验，使用者从数据库中得到相应信息，推理机借助知识库中相应内容进行必要的推理，最后得到了准确诊断结果。

为了确保磨矿过程的远程故障诊断结果全面而有效，需要对数据传输的实时性和无误性提出明确的要求。我们可以利用实时监测磨矿传感器，通过传出的信息进行判断，对异常的信息，能够迅速而准确的给出诊断结果，同时借助专家系统的自学习能力，及时更新样本数据库，为以后诊断提供方便。通过自适应加权数据融合算法对采集磨矿相应数据的不同种类的传感器进行数据级上的融合，确保相应数据精度有效;借助专家系统能够实现对磨矿非正常状况的有效诊断，进而得出相应的类型和原因;假如在数据库中不能查询到其故障类型时，借助D-S证据理论，能够快速有效的解决这些问题。

它可以满足比贝叶斯概率更弱的条件，具有一定的优势就是表达“不确定”和“不知道”，D-S证据理论把其证据划分，并进行独立的判断，然后用Dempster合成规则把它们进行相应的组合，在磨矿故障诊断中，会出现许多种故障，并且每一种故障的发生并不是偶然的，都有一定的概率，传感器中的信息可以通过D-S证据理论进行融合，寻找出最大概率故障源，根据最后的结果形成新的样本存入数据库。

4、磨矿远程故障诊断实例分析

利用上述系统，在磨矿远程故障诊断中通过传感器采集相应数据，然后传送至工控机，再通过GPRS DTU无线通讯模块将数据发送到本地服务器，故障的诊断系统会对磨矿故障中相关的数据进行分析和处理，把最终的结果展现给使用者。

为了验证文中所述基于GPRS的磨矿远程故障诊断系统的有效性，对承德某选矿厂车间1#磨机运行系统进行了实验。图4为磨矿过程实时监测界面。

以某一故障时刻为例，磨矿给水流量为20.79t/h，磨矿给矿量为138.58t/h，磨机电流为28A，磨音为66dB，这时候需要通过磨矿远程故障诊断模块来进行评估，倘若它所运行的现状与数据库中的类型不一样的话，那么就需要借助D-S证据理论故障诊断融合模块来进行相应的判断。

在这里，将磨矿故障状态分为：重度负荷和溢流浓度异常（分别用S1，S2表示），我们需要监测磨矿参数数据，并对它进行准确分析，同时还需要专家学者或者成熟操作工的经验做法，从而我们能够得到每个传感器中的信息在识别框架中的故障初始的相关的概率分配。

采用4种传感器检测系统：{A1=磨矿给水流量，A2=磨矿给矿量，A3=磨音，A4=磨机电流}，故障识别框架Ω={S1，S2，S}，其中S表示不能确定磨矿的故障状态。传感器监测系统中的信息概率分配，如表1所示。我们再借助D-S证据理论融合算法对其进行相应的融合，从而得出故障诊断的最终结果，如表2所示。

通过表1和表2中的数据我们可以得出，假如采用单一传感器对磨矿故障信息进行诊断，每个传感监测系统基本概率值都很大，這时候我们很容易的从单一的传感监测系统去判断故障的类型并不现实。但是，假如我们利用D-S证据理论融合后，故障不确定性将会越来越低，从而使得诊断的准确度越来越高，精度也越来越高。在本次故障诊断中，重度饱磨状态S1也会逐步显示，但是还需要依据最终结果，把产生的新类型的故障信息存入数据库，从而可以完成磨矿远程故障诊断系统自学习的功能。同时，在系统最终结果的界面上会弹出相应的最终结果，如图5所示。

5、结论

通过上述分析，我们可以发现，借助GPRS无线通讯的相关技术，我们完成了磨矿数据的远距离传输，并建立了智知识，弥补知识，构建教学反馈，发布的每个作业和考试情况，收集一些典型错误，甚至可以在审查结束查看，并通过学习论坛提供同步练习，自我测试，研究生辅导等，让学生自行决定选择;建立论文的写作，介绍论文的写作方法和技巧，建立教学前沿，向学生介绍了国内外数学的发展和最新成果。

2.5注重教学手段的信息化

随着教育改革的日益推进，高等数学教学手段也越来越丰富。高数学老师在选择数学教学手段时，要懂得将传统的教学模式与信息化的教学手段紧密联系在一起，并且要根据不同的教学内容，结合学生的学习需求和实际学习情况选择不同的教学手段。例如老师在为学生讲解函数这一章节的内容时，在函数的概念以及知识背景的讲解环节。老师可以利用微课为学生播放函数概念和知识背景的视频资料，然后再结合具体教学内容提出问题，引导学生积极思考问题。利用微课展开课堂教学，不仅能够很快吸引学生的注意力，还能够为学生营造一个良好的学习环境，进而达到高效的教学效果。

总之，信息化教学手段在高等数学教学中的应用，可以有效纠正传统高职数学教学的弊端，也有助于提高高职数学教学的教学效率和学生学习成果。激发学生的学习兴趣，拓宽他们的数学知识获取，提高他们的探索获得和交换信息的处理能力，从而提高数学素养。这需要教育工作者在日常教学中不断的提示自身信息技术应用能力将信息技术应用和教育观念更深更广的结合，努力实现信息技术和数学教育技术能力的多维度的渗透与融合。让学生更好地掌握学习和思考方法，切实实现全面提高大学生的数学素质的目标，为培养高素质应用型人才做出贡献。

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作者简介：欧露露（1989-），女，汉族，河南太康人，本科，郑州澍青医学高等专科学校，助理实验师 ，研究方向：数学教育、信息与计算科学。