基于TTS 的制丝线故障语音播报系统设计

崔 岩，柳 宾，刘宪莹，张亚凯，尹 鑫，杨光露

（1.河南中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂，河南南阳 473007；2.北京航天拓扑高科技有限责任公司，北京 100176）

0 引言

2015 年5 月国务院印发《中国制造2025》部署全面推进实施制造强国的战略文件，制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。烟草制造行业作为制造业的前沿，积极响应智能制造工程，南阳卷烟厂自2019 年起进行制丝线底层全面改造升级。随着底层控制的升级，制丝工艺的要求越来越精细化，尤其是对烟草加工过程中的关键参数，其稳定与准确对于产品质量至关重要。制丝生产过程中各个关键工序决定了烟草制丝线加工质量。对于质量的控制，一个是提高生产控制过程的稳定与准确，一个是减少生产过程中的设备故障和异常，进而避免造成不必要的质量事故。

1 问题现状

各关键工序的设备控制复杂，控制关键点多，对异常问题进行快速发现和故障排除，是制约各工序加工质量的关键因素，对于操作及维修人员要求相应较高。传统的制丝生产线上的报警信息通常是在现场操作站或者中控室的监控界面上通过文本信息或者弹窗的形式表现出来，然后通过现场风鸣铃提示站机人员注意报警信息。这种方式对人员的响应速度、系统熟悉程度、工作协同能力要求较高。而智能语音播报系统可以较为高效的处理报警问题。制丝线故障语音播报系统能够第一时间将PLC 的报警信息进行语音播报，人员覆盖更全面，问题定位更快更精准。

2 语音播报系统结构

2.1 语音播报网络结构

通过建设制丝生产过程的关键设备实现网络物联，集成设备的状态、报警及关键参数等数据。系统实现基层操作、维修工可以实时了解设备的各种状态，通过系统提供的状态监测、报警、预警等信息，可以判断设备整体状态是否良好、部件是否需要及时检查和维护处理。为工段长提供设备的整体状态信息、关键故障报警、预警记录信息、以及维修记录，通过这些监测信息，工段长判断是否可以保证正常生产、是否需要调动本工段人员进行故障排查和检修。为主任级别用户提供设备的整体状态信息、停机时长、运行效率、处理量等设备整体OEE（Overall Equipment Effectiveness，设备综合效率）等综合信息，提供影响停机停产的关键故障报警、预测预警信息；选厂各级用户根据这些信息判断是否可以正常生产，是否需要上报准备停产检修，提前安排各工段开展检修计划、提前排查库存和准备物资采购等。

语音播报系统整体网络设计如图1 所示，利用原有网络结构，让语音播报系统服务器通过原OPC（OLE for Process Control，对象链接与嵌入的过程控制）采集服务器底层各个控制单元的PLC 报警信息。数据采集完成后在服务器内部对报警信息进行分类处理，快速定位异常信息位置，然后通过对应工艺段的语音播报音响，对现场人员进行语音提示，帮助现场人员快速确定问题所在。分类处理后的报警信息返回给中控，通过文本信息提示中控操作人员此次报警问题，方便中控操作人员进行记录。

图1 语音播报网络结构

2.2 语音播报工作流程

语音播报工作流程如图2 所示。

图2 语音播报工作流程

（1）正常生产过程中遇到设备故障时，产生报警信息。

（2）语音播报系统通过OPC 服务采集到底层PLC 的报警点触发，根据报警点对应的工艺段和单元，对现场及中控室进行语音报警。

（3）现场人员根据报警信息，快速到达故障所在的设备，进行现场问题排查。

（4）问题排查过程中，语音播报系统持续播报故障信息，直到工作人员解决问题并复位报警。

2.3 报警信息分类统计分析

报警信息通过语音报警软件发送到中控语音报警数据库服务器进行存储。分类报警统计功能针对存储的报警信息进行分类统计形成报表。为设备故障分析提供基础分析数据。系统针对报警信息数据提供多样的数据查询和数据分析功能。系统针对报警数据，可提供包括字段的查询。

3 语音播报系统设计

语音播报功能在工业中已有应用案例。文献［1］描述了一种基于科大讯飞嵌入式中文语音合成器开发的用于西门子S7-200 系列PLC 的功能扩展，是一种利用商业硬件模块实现的语音播报功能，但这种方式需要单独采购硬件模块，同时还要对单片机、PLC的编程设计能力有一定的要求。文献［2］描述的分布式语音报警系统，适用于多现场。

语音播报系统通过原有的OPC 服务，利用KEEP SERVER采集服务，采集底层PLC 的报警触发点，配置内容如图3 所示。

图3 语音播报系统配置页面1

底层PLC 的报警触发点按报警类别分为：关键参数报警点、设备运行报警点、人员操作报警点。其中关键参数为各个工艺段的主机控制参数主要为：出口物料含水率、回风温度、散热器压力、热风温度、电机电流。设备运行报警主要为：流量异常报警、各仪表网络状态异常报警、水气汽供应异常报警、喂料机异常报警、电子秤异常报警、现场隔离开关状态。人员操作报警主要分为：选柜错误、参数设定错误、生产条件不满足。语音播报系统配置页面2 如图4 所示。

图4 语音播报系统配置页面2

语音播报系统的基础，TTS 包含在Windows Speech SDK开发包中，编程人员可以使用此开发包开发满足自己需求的程序。The Microsoft Speech API（以下简称SAPI）是微软的语音API，由Windows Speech SDK 提供。Windows Speech SDK 包含语音识别引擎（SR）和语音合成引擎（SS）两种语音引擎。SR 引擎用来识别自然语音的输入，实现语音控制；SS 引擎用于将文字转换成语音进行输出。

4 语音播报系统部署后效果（图5）

图5 故障智能播报系统应用前后对比

从图5 可以看出，故障智能播报系统使用后，叶片线月平均故障停机时间由109 min 降到31 min，小停车次数由每月平均5.3 次降到1.2 次；叶丝线月平均故障停机时间由182 min 降到48 min，小停车次数由每月平均7.1 次降到1.5 次；梗丝线月平均故障停机时间由96 min 降到29 min，小停车次数由每月平均4.6 次降到1.3 次，效果明显。

5 应用效果分析

项目实施后，智能语音系统异常触发率达到100%，异常诊断能力达到85%以上，提高了质量缺陷和设备隐患预防管控能力。人工智能语音技术在烟草制丝线应用，有效解决制约制丝线关键设备如加香、加料工序故障准确定位问题，打通设备运维“最后一公里”，通过模块化、系统化的自动判异功能开发及设计，探索了一条制丝设备运行状态监测的智能化新手段。