磨机报警智能化管理的分析与研究.pdf

第 48 卷 2020 年第 6 期 破 磨 编辑 翟晓华 39 收集与显示出来，到目前为止系统运行良好。 参 考 文 献 [1] 郭武刚，张 永，孙 思，等．φ10.37 m5.19 m 双驱半自磨 机的设计 [J]．矿山机械，2010，381390-92. [2] 张 蕾，杜 娟，冯京晓．φ4.5 m6 m 溢流型球磨机电控系 统的实现 [J]．矿山机械，2010，382378-80. [3] 高海燕，王希娟，朱建峰，等．智能 MCC 在大型磨机控制系 统中的应用 [J]．矿山机械，2017，45135-40. [4] 于小环，简海峰，王全福，等．双驱磨机低压电气控制系统 [J]．矿山机械，2013，41468-72. [5] 沈林晖．Modbus RTU 串口通信在工业自动化系统中的应用 [J]．化工自动化及仪表，2014，412207-211. [6] 西门子 中国 有限公司．s7-1500 Modbus-RTU 使用快速入门 操作指南 [K]. 2014. □ 收稿日期2020-03-26  作者简介韩高翔，男，1986 年生，电气工程师，主要从事工业控制和电气控制系统的设计和研究工作。 磨机报警智能化管理的 分析与研究 韩高翔1,2，吴永强1,2，周 威1,2，张明哲1,2 1洛阳矿山机械工程设计研究院有限责任公司 河南洛阳 471039 2矿山重型装备国家重点实验室 河南洛阳 471039 摘要对照国际标准分析总结了磨机报警的种类和识别方法，并对国内磨机报警存在的问题进行了简 要陈述，提出了利用密度函数和 RCO 曲线对磨机报警阈值优化的方法，以解决磨机报警阈值僵化的 问题，利用 Apriori 算法对磨机报警数据库进行挖掘后对报警关联性进行分析，完成了基于定性分析 的故障诊断和帮助系统的设计，同时对过程值变化率报警优化、报警优先等级的划分等方面进行了研 究和分析，并提出了可行的智能化解决方案。 关键词磨机；报警智能化；报警泛滥；故障诊断 中图分类号TD453 文献标志码B 文章编号1001-3954202006-0039-05 Analysis and research on intelligent management of mill alarms HAN Gaoxiang1,2, WU Yongqiang1,2, ZHOU Wei1,2, ZHANG Mingzhe1,2 1Luoyang Mining Machinery Engineering Design Institute Co., Ltd., Luoyang 471039, Henan, China 2State Key Laboratory of Mining Heavy Equipment, Luoyang 471039, Henan, China AbstractThe paper summarized the types and identification s of common mill alarms, and briefly described the problems existing in domestic mill alarms. After that, it proposed to apply the density function and RCO curve to optimize the alarm threshold, so as to solve the constancy of the mill alarm threshold. In addition, after Apriori algorithm being applied to dig the mill alarm database, the correlation among various alarms was analyzed, thus the fault diagnosis and the help system were designed based on qualitative analysis. 4 结语 与传统方案相比，优化升级后的方案具有集成化 程度高、协调控制能力强、各硬件连接简单及易操作 等优点，增强了数据处理能力，实现了整个磨机控制 系统的集成，提高了整套设备的监控力度，使主控室 技术员可以清晰明了地在一台 WINCC 上查看全部设 备信息，满足了实际生产的需要，为全套设备的监测 与维护提供了极大的便利。 该设计方案已于 2019 年在抚顺毛公铁矿投入运 行，通过 Modbus RTU 通信协议，实现了主 PLC 对 主电动机、气动离合器、油站、干油喷射、监测系统 温度、压力、振动等、励磁、软启、高压柜等多台 配套设备的远程监控，可将全套控制系统的详细信息 万方数据 第 48 卷 2020 年第 6 期 编辑 翟晓华 破磨 40 国 内磨机的基础控制方法和技术已经非常成 熟，报警通常作为一项基本功能嵌入到磨机 控制系统中，其主要作用是在磨机系统运行出现异 常时，向操作工提供及时、真实、有效、易获取的 报警信息，一般会以人机交互接口 Human Machine Interface，HMI 弹出信息、灯光频闪和蜂鸣器鸣响等 形式呈现。 作为现代工业过程运行的首道保护层，报警系 统的科学合理对于切实保障工业过程的运行安全性、 可靠性和经济性具有重要的意义[1]。磨机报警系统存 在着诸多亟需解决的问题，如报警泛滥、报警阈值僵 化、多个报警关联性分析不足、报警优先等级缺失、 重要报警不突出和对操作员经验依赖性强等。随着工 业对控制智能化和高效化的要求越来越高，报警存在 的缺陷给管理者和操作工带来的不便和干扰也将会愈 发突出，因此亟需对磨机报警进行智能化的管理。 1 磨机报警筒述 工程设备和材料用户协会 The Engineering Equip- ment and Materials Users Association，EEMUA 发布的 Alarm System A Guide to Design，Management and Procurement和国际自动化协会 Internationale Society of Automation，ISA 发布的Management of alarm systems for the process industries，规定了报警的定 义、识别、触发、管理和种类等内容，是目前国际上 最为重要的 2 个工业报警标准。报警是向操作员指示 设备故障、过程偏差或需要及时响应的异常情况的听 觉和 或 视觉的手段，完整的报警信息应当包含时间 戳、报警名称或描述、报警优先等级、报警状态等内 容[2-3]。 磨机报警主要有磨机本体、主电动机、小齿轮、 润滑系统、干油喷射系统以及控制系统等部分报警。 监测的信号包括温度、油压、油流、振动、油膜和液 位等模拟量信号，以及反映配套设备异常状态的数字 量信号。EEMUA 规定了 12 种报警常用的监测和识 别方法[2]，磨机报警中常用的有其中以下 7 种。 1 绝对报警 通过将模拟信号与设定的报警阈 值进行比较后生成的报警，为磨机报警中最常见也最 为重要的报警，如磨机轴承温度高报警、小齿轮轴承 温度高报警等。 2 位模式报警 数字信号的模式与预定模式匹 配时生成的报警，部分具有一定独立性的辅助设备及 Moreover, the optimization on the alarm for the process value variation rate and the ranking of alarm priority were studied, and then feasible intelligent solution was offered. Key Wordsmill; alarm intelligence; alarm overflow; fault diagnosis 其控制系统发出的报警和异常状态报警，如干油喷射 系统报警、励磁柜报警等。 3 计算报警 实现某些功能时由软件生成的报 警，这类报警由控制器对电动机 油泵、风机 和加热 器等执行器的启动过程和运行状态进行监控和逻辑运 算后产生。如在启动过程中，一直未收到该电动机断 路器闭合的信号则触发该电动机“运行信号丢失”的 报警；电动机运行时，如果断路器闭合信号消失，则 发出“电动机备妥丢失 ”的报警。 4 控制和仪表系统报警 由控制和仪表系统 硬件或软件内部故障产生的报警，主要体现为控制器 自身故障或报警、仪表及其回路异常的报警。 5 偏差报警 2 个模拟量之间存在的差值超过 一定范围产生的报警。为了监测大齿轮和小齿轮负重 偏载情况，在大小齿轮结合处增加了小齿轮轴承红外 测温，当 1 号温度和 3 号温度差值超过一定数值后， 则会触发相应报警。 6 差异报警 通过将预期工厂状态与实际工厂 状态进行比较而生成。磨机启动或运行过程中，实际 状态与应有的程控结果存在差异，则触发该类报警。 典型的报警有润滑系统启动失败、主电动机启动失败 和磨机启动失败、主油泵切换至备用油泵失败等。 7 变化率报警 模拟信号的变化率超过设定值 的报警。为了对磨机关键旋转部件进行预判性保护， 对其各自的温度进行了上升变化率监测，当变化率超 过设定值后则触发报警。主要监测对象有磨机轴承温 度、小齿轮轴承温度及主电动机轴承温度。 磨机控制系统采用 PLC 与 HMI 作为控制器， PLC 对磨机所有测量信号进行采集、监测和运算后， 使磨机按照规定的工艺操作流程运转，完成对主电动 机、离合器、慢速驱动装置、润滑站及干油喷射装置 等不同情况下的控制，触发报警和故障，实现磨机的 保护[4]。HMI 用于显示磨机的运行状态和报警信息。 2 报警智能化分析与研究 2.1 报警泛滥的处理 报警泛滥指的是报警率大于操作员可以有效管 理的情况，一般如果每 10 min 有超过 10 条报警出现 就认定出现了报警泛滥[3]。报警泛滥的主要原因有工 业过程关联复杂、报警阈值设置不合理、报警优先级 划分不明确、报警类型繁多等原因[5]。报警泛滥导致 大量报警信息短时间内集中爆发，致使操作员无法及 万方数据 第 48 卷 2020 年第 6 期 破 磨 编辑 翟晓华 41 图 1 报警阈值与误报警和漏报警的关系 Fig. 1 Relationship between alarm threshold and false alarm alarm missing 时获取真实有效的报警信息而贻误报警的最佳处理时 机。此外，大量的报警信息容易导致操作工警觉疲劳 和精神懈怠，这将进一步延误报警的处理。在报警泛 滥期间，发生的其他真实报警也将淹没于大量的无效 报警中，而无法起到警示作用并得到有效处理。 此外，过程值在阈值附近频繁波动也是造成磨机 报警泛滥的一个重要原因。磨机最常见的报警是过程 测量值与阈值比较后，延时一定时间后触发的报警， 如果过程值在阈值附近频繁波动，且延时时间较短 时，就会出现同一个报警频繁触发和消失的现象，在 短时间内造成报警泛滥。 对于此类报警泛滥有 3 种处理方法首先，重 新规划报警阈值和延时时间，将不符合实际工况运行 的报警阈值重新整定，并将非重要报警延时加长，避 免某些过程值在其阈值附近波动而频繁触发报警；其 次，对短时间内频繁触发的同一个报警进行合并提示 和显示，合并后的报警信息除正常报警应有的内容 外，还应显示该报警触发的始末时间和次数；最后， 通过滤波将过程值处理平滑后再与阈值进行比较。 2.2 报警阈值的优化 磨机很多关键的保护都是通过过程值与报警阈值 进行比较实现的，例如磨机轴承温度超高停机、主电 动机轴承温度超高停机、小齿轮轴承温度超高停机 等。报警阈值的设定直接关系到磨机关键部件软件 保护的漏报警和误报警的概率。误报警指系统在正 常情况下产生的报警，漏报警指情况异常但没有引发 报警[6]。 以高于阈值触发报警为例，正常情况 无报警和 停机故障 下只需考虑漏报的概率，而异常情况 有 报警或停机故障 则需要考虑误报的概率。用核密度 估计法[7]可计算出正常和异常的概率密度函数 qx 和 px，根据最小错误率贝叶斯决策理论[8]，对密度函 数进行积分运算，则可得到误报和漏报的概率公式 R RSS TSS 2 1 - ， 1 RSSyf ii i n - 1 2， 2 式中PF 为误报概率；PM 为漏报概率；x0 为设定的 阈值。 x0 设置较大则会增加漏报概率，设置较小则会 增加误报概率，由此可见漏报和误报是一对矛盾的关 系。报警阈值与误报警和漏报警的关系如图 1 所示。 ROC 曲线 Receiver Operating Characteristic Curve，接受者操作特性曲线 表示了误报和漏报的关 系， αPF 1 - α PM C， 3 式中α 介于 0 和 1 之间，反映了对误报的重视度； C 为二者的加权和，可作为优化指标[9]。 切线斜率 TSSyy i i n - 1 2 ， 4 可以看出在切点处 C 取得最大值。通过式 1 4 可 求出报警阈值的最优解。 磨机轴承温度、小齿轮轴承温度和主电动机轴承 温度保护极其重要，其 α 值较大；另一部分过程值， 如润滑回油温度等，存在较大的滞后性，且受环境等 不确定因素影响较大，为了避免误报带来的干扰，其 α 值可设为较小水平。 2.3 报警关联性的研究 磨机在运行过程中，其各部分既有一定的独立 性，相互之间也存在很强的关联性。磨机同时触发的 多个报警往往具有一定的因果关联性和根源可追溯 性。例如轴承润滑油压、油流和轴承温度，轴承的振 动和温度等。多个过程相关报警的关联也是引起报警 泛滥的一个主要原因，对报警之间的相关性进行分 析，对识别报警产生的根源具有很重要的作用[10]。 报警关联算法大致可分为基于属性相似度的关 联、基于先验知识的关联和基于统计分析的关联三 类[11]。采用基于统计分析 Apriori 法对磨机报警数据 库进行关联性分析，Apriori 算法是一种通过层层迭代 找出频繁项集的数据挖掘算法，其最终的目的是找到 最大频繁项集和算出强关联规则[12]。 首先设置最小支持度 γ，扫描报警数据库，对每 个项进行计数得到候选项集，计算出每个项集的支持 度，剔除支持度小于 γ 的项集，得到所有频繁 1- 项 集 C1。然后以此类推进行逐层搜索的迭代方法，得到 频繁 k- 项集 Ck，直到不能再找到频繁 k 1 - 项集。 因为磨机报警数量较多，但是关联数据链较短， 所以在对磨机报警进行关联系分析之前，可依据经验 将磨机报警数据库分成若干独立性较强的分数据库， 这样可减少剪枝法执行次数和报警数据库扫描次数。 在找到所有的频繁项集后，设定最小置信度 δ， 对频繁项集 Ck 所有子集的置信度与 δ 比较，置信度 万方数据 第 48 卷 2020 年第 6 期 编辑 翟晓华 破磨 42 大于 δ 的 2 个频繁项集即具有强关联性。据此即可判 断出不同报警之间是否存在关联以及关联性的大小。 报警关联规则算法流程如图 2 所示。 2.4 故障诊断与帮助系统的设计 磨机发生报警或故障后，准确找出其触发原因， 做出针对性的指导，可帮助操作工快速、准确地处理 问题并恢复生产，可缩短设备维修时间，提高设备利 用率[13]，从而减小磨机维护成本和降低停机概率。 故障诊断技术为提高复杂工程系统安全性开辟了 新的技术途径，其研究方法大致可分为定性分析和定 量分析两大类[14]。定量分析需对磨机报警进行数据挖 掘，因不同现场磨机特性的可复制性差，建立可用的 数据库耗时较长，使得定量分析法在磨机现场的应用 初期变得比较困难；定性分析方法是基于对系统的认 识和故障处理经验而进行的定性描述，通过对现象的 观察和分析，推导出导致当下故障可能的原因。 定性分析方法需要专家在磨机使用过程的高度参 与，因此在磨机故障诊断系统投入之前应预先建立智 能专家资料库，资料库的数据主要来自于理论分析和 经验总结，主要包括两大部分一是磨机常见的单变 量故障或报警，以及可能导致的原因及相应的处理措 施；二是多变量报警直接的关联法则。 当磨机发生故障或报警时，以 HMI 显示的实时 报警信息为接入口，通过多变量报警关联法则，推断 出磨机当下报警最为可能的触发原因，弹出诊断和帮 助信息，实现针对性的指导。 图 2 报警关联规则算法流程 Fig. 2 Algorithm flow of alarm correlation rules 此外，软件应预留资料库更新接口，提供帮助系 统开发初期的普遍适用性向单个用户独特适用性转变 的可能性。磨机用户可根据其实际使用情况和经验更 新专家资料库，故障诊断和帮助系统应用流程如图 3 所示。 在积累了足够的报警数据后，可引入 2.3 节中报 警关联算法对多个报警进行关联分析。 2.5 过程值变化率报警算法的实现 磨机运行过程中某些过程值的快速变化往往预示 着异常的发生，这就要求控制系统对过程值变化率进 行计算后，再对设备可能即将发生的异常进行预判， 并根据异常发生前可利用的时间，在设备发生实质性 损坏前发出预报警信息或停止磨机。磨机过程值变化 率的监测主要用于磨机轴承、小齿轮轴承和主电动机 轴承等关键旋转部件的温度升高。通常会采用固定时 间段差值比较法和斜率比较法来实现过程值变化率的 计算和监测。 1 固定时间段差值比较法 对于同一个过程 值，在某一时刻记录其数值作为基准值，然后在随后 的一定时间内将控制系统每一次扫描取得的值与基准 值相减，如果差值大于设定值则触发报警。该方法只 适用于过程值持续升高的工况，如果在监测时间段内 过程值先降后升，则可能会出现漏报警现象。 2 斜率比较法 通过对过程值进行微分处理 图 3 故障诊断和帮助系统应用流程 Fig. 3 Application flow of fault diagnosis and help system 万方数据 第 48 卷 2020 年第 6 期 破 磨 编辑 翟晓华 43 后得到其变化的斜率，将计算出的斜率与设定斜率进 行比较后输出比较结果。斜率比较法适用范围广，既 可用于监测过程值上升变化率，也可以监控下降变化 率，其缺点是计算结果容易受信号扰动影响，所以采 用滤波技术排除信号干扰，再进行斜率比较。 2.6 报警等级划分的研究 EEMUA 指出可根据报警后果的严重性和可利用 时间对报警进行等级划分[2]。磨机报警信息可划分为 两大类一般报警和停机故障。一般报警只限于触发 蜂鸣器或报警灯，不参与设备的联锁停机；停机故障 除了触发蜂鸣器或报警灯外，还会导致磨机停机。 目前磨机报警往往是按照触发时间先后顺序弹 出，缺少按照优先等级顺序排列的功能。磨机操作工 在面对众多报警时，及时摘选出紧急、重要报警会变 得比较困难。而磨机制造商则可以准确地鉴别报警的 重要程度，因此在设计报警系统时，可以将报警信息 按照以下几个因素为所有磨机报警划分优先等级引 发安全事件的可能性；报警搁置后导致停产的风险； 避免工况恶化可利用的时间；报警可自恢复概率。 引发安全事故的可能性越大，报警的优先等级应 越高。最低的优先级报警应当有最小的严重后果和最 长的响应时间，最高的优先级报警有最严重的后果和 最短的响应时间[15]。设计完成的报警系统，在磨机同 时发生多项非同等优先等级报警时，按照优先级的高 低顺序弹出，或置顶优先级较高的报警。磨机报警优 先等级划分如表 1 所列。 3 结语 与大规模工业报警的管理和优化相似，磨机报警 系统的智能化管理需要解决的问题，主要集中在报警 泛滥的治理和报警精准率的提高方面，而这二者主要 依赖于报警阈值的优化和报警关联性的分析。报警阈 值的优化可以在一定程度上减少误报和漏报的概率， 从而对报警风暴的消除起到一定作用；报警关联性分 析需要对报警进行数据挖掘，是降低报警风暴、实现 报警溯源和故障诊断的基础。磨机报警的智能化管理 是未来磨机报警的趋势之一，也是磨机智能化控制非 常关键的组成部分，而报警阈值与关联性分析算法的 优化和发展将是磨机报警智能化管理发展的重点。 参 考 文 献 [1] 朱群雄，高慧慧，徐 圆．工业过程报警管理研究进展 [J]． 自动化学报，2017，436955-968. 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[15] 路 帅，付军良．基于风险的报警优先级量化设定方法研究 [J]．中国安全生产科学技术，2018，142150-156. □ 收稿日期2020-01-30 表 1 磨机报警优先等级划分 Tab. 1 Ranking of mill alarm priority 报警类别 紧急停车 轴温上升太快故障 高压回路及其控制故障 轴承温度高故障 润滑系统跳停故障 润滑压力和流量低故障 轴承温度高报警 润滑压力和流量低报警 选择开关非法操作报警 差异类报警 优先级 1 级 2 级 3 级 4 级 5 级 6 级 7 级 8 级 9 级 10 级 万方数据