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    基于無線傳感器節(jié)點(diǎn)的化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測研究

    2021-08-13 04:26:38崔金玉
    機(jī)械制造與自動化 2021年4期
    關(guān)鍵詞:化工設(shè)備無線狀態(tài)

    崔金玉

    (延安職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 陜西 延安 716000)

    0 引言

    隨著無線傳感器組網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,通過優(yōu)化的信息處理技術(shù)和安全預(yù)警控制技術(shù)進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障監(jiān)測,提高化工設(shè)備工況狀態(tài)的特征分析能力以確?;ぴO(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性,其相關(guān)的檢測監(jiān)測技術(shù)已經(jīng)受到人們的極大關(guān)注。研究化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法,在提高化工設(shè)備的穩(wěn)定性和安全性方面具有重要意義[1]。

    對化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測是建立在狀態(tài)特征分析和結(jié)構(gòu)重組技術(shù)上的。構(gòu)建化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的可靠性參數(shù)分析模型,通過模糊度約束控制,進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和信息融合處理。傳統(tǒng)方法中,對化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法主要有:關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的監(jiān)測方法、統(tǒng)計信息分析的監(jiān)測方法、模糊度特征匹配的監(jiān)測方法等[2-3];通過自相關(guān)特征匹配和信息融合,進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測。但傳統(tǒng)方法的自適應(yīng)性不高,可靠性不好。針對上述問題,本文提出基于無線傳感器節(jié)點(diǎn)的化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模型。首先對化工設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集進(jìn)行優(yōu)化處理,合理部署無線傳感器節(jié)點(diǎn),在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)狀態(tài)信息融合;通過提取化工設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)特征量和控制監(jiān)測輸出,完成監(jiān)測優(yōu)化和工況可靠性分析;最后進(jìn)行仿真測試分析。文中闡述了本文方法在提高化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障工況可靠性分析能力方面的優(yōu)越性能。

    1 化工設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集及優(yōu)化處理

    1.1 化工設(shè)備狀態(tài)參數(shù)采集的無線傳感器節(jié)點(diǎn)部署

    構(gòu)建基于無線傳感器節(jié)點(diǎn)的化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模型,優(yōu)化無線傳感器節(jié)點(diǎn)分布,通過無線傳感器節(jié)點(diǎn)的空間輪換調(diào)度和狀態(tài)參數(shù)融合,進(jìn)行存儲控制[4]。采用ZigBee組網(wǎng)技術(shù),進(jìn)行無線傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測和信息融合控制,并在存儲介質(zhì)中實現(xiàn)化工設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)存儲,得到無線傳感器節(jié)點(diǎn)部署及化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

    圖1 化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的設(shè)計結(jié)構(gòu)圖

    圖1所示的化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測結(jié)構(gòu)圖,是以重油催化裂化裝置化工設(shè)備為研究對象[5],得到在平衡點(diǎn)附近,重油分餾塔化工設(shè)備的系統(tǒng)狀態(tài)參量分布集為

    (1)

    式中:t為化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法參數(shù);s(r)為統(tǒng)計信息分析數(shù)據(jù);b為模糊度特征匹配參數(shù)。

    通過無線傳感器[6-7]節(jié)點(diǎn)進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)信息采集后的輪換調(diào)度,構(gòu)建大數(shù)據(jù)融合模型,通過模糊度決策和對信息特征分布式重組,構(gòu)建化工設(shè)備狀態(tài)信息監(jiān)測的統(tǒng)計特征量,以頂部抽出流量作為化工設(shè)備狀態(tài)的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征集,分析化工設(shè)備狀態(tài)系統(tǒng)的預(yù)測輸出與當(dāng)前狀態(tài)的差異性,構(gòu)建化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的指數(shù)函數(shù)V,則

    (2)

    式中m為無線傳感器節(jié)點(diǎn)。

    結(jié)合化工設(shè)備的運(yùn)維狀態(tài)管理和時域控制分析,進(jìn)行化工設(shè)備的運(yùn)維狀態(tài)特征重組,通過參數(shù)辨識和節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署的方法,進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)參數(shù)融合和節(jié)點(diǎn)分布設(shè)計,得到無線傳感器節(jié)點(diǎn)部署。

    1.2 狀態(tài)信息融合

    在無線傳感器節(jié)點(diǎn)部署和優(yōu)化采集的基礎(chǔ)上,進(jìn)行化工設(shè)備的狀態(tài)信息融合,提取特征量,對采集的化工設(shè)備狀態(tài)信息進(jìn)行譜密度特征分析,構(gòu)建周期性空間互聯(lián)系統(tǒng)模型,分析化工設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)安全監(jiān)測的統(tǒng)計特征量[8],得到周期性耦合分析模型為

    f(v)=V+(m+j)

    (3)

    式中j為化工設(shè)備狀態(tài)的特征量。

    通過對化工設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)特征進(jìn)行信息融合,在狀態(tài)特征矢量列向量構(gòu)成的狀態(tài)分布空間中,得到化工設(shè)備狀態(tài)信息的譜密度信息,通過二乘擬合控制[9-10],得到穩(wěn)態(tài)特征量分布為

    (4)

    式中:Vj為化工設(shè)備狀態(tài)信息分布的載頻分布;Vb為化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的靈敏度特征分量。

    基于結(jié)構(gòu)特征的時序聚類方法研究……………………………………………………孟志浩,劉建偉,韓靜 24-3-61

    考慮一類具有重復(fù)運(yùn)行特性設(shè)備周期管理信息,對運(yùn)行化工設(shè)備狀態(tài)信息的統(tǒng)計特征量進(jìn)行模糊采樣,則有

    (5)

    采用系統(tǒng)綜合分析的方法,進(jìn)行化工設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)判斷,得到化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的信息融合閾值判決式為

    g(e)=L+zj+q

    (6)

    式中L為化工設(shè)備狀態(tài)的無線傳感器節(jié)點(diǎn)采集的時間周期。

    由此得到化工設(shè)備狀態(tài)的譜密度特征為

    (7)

    式中μ為化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的統(tǒng)計特征量。

    根據(jù)上述分析,對采集的化工設(shè)備狀態(tài)信息進(jìn)行譜密度特征分析和狀態(tài)監(jiān)測。

    2 化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測優(yōu)化

    2.1 化工設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)特征提取

    對化工設(shè)備監(jiān)測的實時數(shù)據(jù)采用信息融合和模糊層次分析的方法進(jìn)行頻譜特征分解,采用動態(tài)ARMA模型進(jìn)行化工設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)綜合調(diào)度,建立特征分析的統(tǒng)計特征量,結(jié)合描述性統(tǒng)計分析的方法,對化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的無線傳感信息進(jìn)行譜密度分解[11],得到狀態(tài)監(jiān)測的可靠性分布概率密度滿足下式:

    (8)

    式中k為化工設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)綜合調(diào)度參數(shù)。

    通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的方法,建立化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的無線傳感信息融合模型[12-13],得到無線傳感監(jiān)測的模糊度函數(shù)為

    (9)

    式中:U為化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的正交規(guī)范矩陣;I為初始化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的無線傳感信息的聚類中心F(xi,Aj(L)),i=1,2,…,m;j=1,2,…,k。

    2.2 化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測輸出控制

    通過關(guān)聯(lián)度特征分析的方法,建立化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的穩(wěn)態(tài)特征分析模型,在無線傳感器采集系統(tǒng)終端,得到化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的輸出參數(shù)分布集為

    (10)

    其中:化工設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)特征分布基頻和諧波分量為A/B;θ為化工設(shè)備的運(yùn)行譜分解系數(shù);fg為化工設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測的振動頻率;fm為化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的無線傳感信息采樣的頻率。

    基于人工智能控制技術(shù)[14-15]進(jìn)行化工設(shè)備監(jiān)測的智能數(shù)據(jù)分析,得到化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的信息傳遞模型為

    (11)

    式中N為化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

    通過多模態(tài)參數(shù)分析,得到化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的輸出穩(wěn)態(tài)特征量

    bg=z(e)+fg+N

    (12)

    利用化工設(shè)備監(jiān)測智能實時數(shù)據(jù)流監(jiān)測的輸出結(jié)果進(jìn)行信息融合,得到多模態(tài)屬性分布集,根據(jù)無線傳感節(jié)點(diǎn)采集的化工設(shè)備狀態(tài)信息的譜密度特征差異性進(jìn)行異常狀態(tài)融合,得到自適應(yīng)尋優(yōu)的迭代為

    f(u)=Ke+bg+z(e)

    (13)

    其中Ke為化工設(shè)備監(jiān)測實時數(shù)據(jù)。

    采用信息融合和模糊層次分析方法,采用自回歸分析進(jìn)行化工設(shè)備監(jiān)測采集和統(tǒng)計分析,得到實時監(jiān)測數(shù)據(jù)模糊度特征量及統(tǒng)計序列為

    (14)

    式中:pi為第i個傳感器節(jié)點(diǎn)采集的化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模糊序列;pt為前i個監(jiān)測節(jié)點(diǎn)采集的設(shè)備信息。至此可實現(xiàn)化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和工況可靠性分析。

    3 仿真測試分析

    設(shè)定化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的無線傳感器節(jié)點(diǎn)個數(shù)為120,設(shè)備信息存儲節(jié)點(diǎn)數(shù)為50,對化工設(shè)備監(jiān)測的數(shù)據(jù)采樣間隔為0.65s,傳感器進(jìn)行設(shè)備信息采集的時間間隔為0.69 s,對設(shè)備工況信息檢測的幅值為24,干擾強(qiáng)度為-25 dB,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,得到化工設(shè)備狀態(tài)信息采集輸出如圖2所示。

    圖2 化工設(shè)備狀態(tài)的無線傳感信息采集

    以圖2的采集數(shù)據(jù)為研究對象,進(jìn)行化工設(shè)備的狀態(tài)工況信息特征提取,結(jié)果如圖3所示。

    圖3 化工設(shè)備狀態(tài)工況信息提取

    分析圖3得知,本文方法進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的工況信息融合聚類性較好,這是由于本文通過無線傳感器節(jié)點(diǎn)部署和優(yōu)化采集化工設(shè)備狀態(tài)參數(shù),對化工設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行信息融合,提取化工設(shè)備狀態(tài)的特征量,提高了化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的準(zhǔn)確性,得到對比結(jié)果見表1。分析表1得知,本文方法進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的輸出準(zhǔn)確性較高。

    表1 化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測精度對比 單位:%

    由表1可知相較于關(guān)聯(lián)規(guī)則和粗糙集匹配方法監(jiān)測精度均在78%以上,而本文方法的監(jiān)測精度在93%以上。因此在化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測中,本文方法的準(zhǔn)確性更高。這是由于本文通過多模態(tài)參數(shù)分析,計算化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的輸出穩(wěn)態(tài)特征量,對其進(jìn)行信息融合,利用譜密度特征差異性進(jìn)行異常狀態(tài)融合,得到自適應(yīng)尋優(yōu),從而達(dá)到提高監(jiān)測精度的目的。

    4 結(jié)語

    采用無線傳感器節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化部署和信息采集的方法,進(jìn)行化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測,以提高化工設(shè)備的狀態(tài)可靠性運(yùn)行和管理能力。本文提出基于無線傳感器節(jié)點(diǎn)的化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模型,采用動態(tài)ARMA模型進(jìn)行化工設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的綜合調(diào)度,建立化工設(shè)備運(yùn)行特征分析的統(tǒng)計特征量,根據(jù)無線傳感節(jié)點(diǎn)采集的化工設(shè)備狀態(tài)信息分析其譜密度特征差異性,實現(xiàn)化工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和工況可靠性分析。研究結(jié)果表明,本文方法可靠性較高,穩(wěn)定性較好,監(jiān)測精度較高。

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