聯(lián)合站自控系統(tǒng)投運故障的應(yīng)對措施*

包頭鋼鐵職業(yè)技術(shù)學院

聯(lián)合站自控系統(tǒng)投運故障的應(yīng)對措施*

馮奕紅包頭鋼鐵職業(yè)技術(shù)學院

在對聯(lián)合站自控系統(tǒng)進行檢測時，主要是對邊緣故障進行檢測。邊緣故障常存在于擁有不同事故樹的緊鄰區(qū)域。垂直與邊緣故障方向的緊鄰故障事故樹值差異較大，根據(jù)差異幅度的不同，表現(xiàn)為階躍形狀或斜坡形狀。邊緣故障檢測的基本思想是：先用增強邊緣故障的算子與故障檢測做卷積運算，拉大邊緣故障與背景的事故樹差異，然后定義一個閾值，根據(jù)此閾值來劃分邊緣故障和背景。根據(jù)聯(lián)合站實際故障情況，采用聯(lián)合站故障激光檢測技術(shù)，可提高聯(lián)合站的故障檢測能力和信號故障控制水平。

聯(lián)合站；故障檢測；自控系統(tǒng)；事故樹；模型

1 故障檢測模型設(shè)計

人類通過眼睛能夠識別現(xiàn)實世界景象中的各種故障信號，為了能夠讓計算機對這些故障信號進行存儲和處理，需要對這些故障信號進行系統(tǒng)化處理。將特征故障信號轉(zhuǎn)化為計算機可以處理的反映物理世界中的景象就是聯(lián)合站自控系統(tǒng)故障檢測。

計算機使用二維數(shù)組或矩陣來表示聯(lián)合站自控系統(tǒng)故障，如一張含L×R個不可分割的成像點即故障，每個故障反映的故障信號強弱即事故樹值，使用L行和R列的矩陣T給出故障模型。

2 投運故障檢測處理

由于聯(lián)合站背景干擾因素眾多，在進行投運故障檢測之前往往需要對故障檢測進行各種前置處理。在前置處理方面，Siriphan Jitprasithsir通過中值濾波的方法去除聯(lián)合站投運故障檢測時離散的奇異點噪聲（又叫椒鹽噪聲）。差分的結(jié)果就是2副故障檢測的差異，通過這樣的方法來增強聯(lián)合站投運故障檢測中的投運信息。Chou等人利用模糊技術(shù)來降低聯(lián)合站故障檢測中的亮度干擾，選取最大模糊熵對應(yīng)的模糊閾值來去除由于亮度不均勻產(chǎn)生的干擾。

3 自控系統(tǒng)投運檢測

在對聯(lián)合站自控系統(tǒng)進行檢測時，主要是對故障檢測中的邊緣故障進行檢測。

邊緣故障常存在于擁有不同事故樹的緊鄰區(qū)域。垂直與邊緣故障方向的緊鄰故障事故樹值差異較大，根據(jù)差異幅度的不同，表現(xiàn)為階躍形狀或斜坡形狀。常見的邊緣故障類型如圖1所示。

圖1 典型邊緣故障的一階導數(shù)和二階導數(shù)

理想情況下的邊緣故障呈現(xiàn)階躍型，由于故障檢測采集和背景噪聲等緣故，邊緣故障交界處總有一些漸進過渡，使得邊緣故障處產(chǎn)生事故樹斜坡，這就形成了斜坡邊緣故障。屋頂型邊緣故障是2個斜坡邊緣故障的組合，但這2個斜坡邊緣故障中間含有一定尺寸的平滑過渡區(qū)，在故障檢測中往往表現(xiàn)為粗邊緣故障。

3.1邊緣故障檢測基本思想

邊緣故障檢測的基本思想是：先用增強邊緣故障的算子與故障檢測做卷積運算，拉大邊緣故障與背景的事故樹差異，然后定義一個閾值，根據(jù)此閾值來劃分邊緣故障和背景。但是由于故障檢測模糊、采樣和噪聲等原因，邊緣故障可能存在斷斷續(xù)續(xù)的現(xiàn)象。所以邊緣故障檢測不僅要提取邊緣故障，還要通過一定方法將初始邊緣故障中的噪聲去除并添加間斷的微弱邊緣故障，將邊緣故障連成線。

3.2邊緣故障檢測流程

（1）平滑。由于邊緣故障檢測對噪聲的干擾影響明顯，在進行邊緣故障檢測前，有必要通過平滑算子將故障檢測中的離散奇異點進行過濾。

（2）增強。就是提升那些與鄰域中事故樹差異較大的點與周邊的事故樹差異，通常是通過一個增強算子與故障檢測進行卷積運算來完成。

（3）檢測。由于現(xiàn)實世界考慮邊緣故障并不僅僅是根據(jù)相鄰點之間的顏色變化來判斷，在進行聯(lián)合站自控系統(tǒng)邊緣故障檢測時，僅僅通過事故樹特征還不夠，因為同樣的事故樹特征的邊緣故障，現(xiàn)實世界中人們的認識卻認為是噪聲，所以需要通過各種方法來確定邊緣故障。

4 故障檢測分割

在一般的聯(lián)合站中，無損故障檢測占的比例比較大。但來自實際拍攝環(huán)境的各種干擾常常使得原本無損的故障檢測并不具備明確的區(qū)別與自控系統(tǒng)故障檢測的特征，因此有必要先對故障檢測進行故障預(yù)處理，用來排除外界的干擾。

故障檢測的事故樹直方圖可以反映各個事故樹級別的故障比例。從故障檢測處理的角度來看，理想的事故樹直方圖應(yīng)該是目標和背景各有明顯的峰值，直方圖是一條雙峰曲線。只要找到目標和背景分界處的事故樹值，就可以將目標和背景分離開，也即故障檢測分割。但在實際情況下，由于以下原因使得故障檢測分割比較困難：①存在形似目標物的干擾物；②背景噪聲過多；③故障檢測亮度不均勻；④目標在故障檢測中占得比例較小，很少出現(xiàn)理想的事故樹直方圖。

5 結(jié)語

為了提高聯(lián)合站自控系統(tǒng)投運效率，減少其投運過程中產(chǎn)生的故障，需要建立聯(lián)合站故障檢測系統(tǒng)模型，對故障進行有效檢測，通過邊緣故障檢測等策略，提高故障綜合控制和檢測水平。不過，故障預(yù)處理的作用是有限的，如果原始條件比較差的故障檢測，即使經(jīng)過故障預(yù)處理也難以達到理想的分割效果，但故障預(yù)處理能夠弱化背景對目標的干擾，降低故障檢測分割的難度。

根據(jù)聯(lián)合站實際故障情況，采用聯(lián)合站故障激光檢測技術(shù)，可提高聯(lián)合站的故障檢測能力和信號故障控制水平。

（欄目主持 關(guān)梅君）

10.3969/j.issn.1006-6896.2015.1.031

基金論文：2014年內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學校科學研究項目“PLC自動控制系統(tǒng)仿真與實踐”（NJZC14403）。