基于TTS 的制絲線故障語音播報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

崔 巖，柳 賓，劉憲瑩，張亞凱，尹 鑫，楊光露

（1.河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司南陽卷煙廠，河南南陽 473007；2.北京航天拓?fù)涓呖萍加邢挢?zé)任公司，北京 100176）

0 引言

2015 年5 月國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》部署全面推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略文件，制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基。煙草制造行業(yè)作為制造業(yè)的前沿，積極響應(yīng)智能制造工程，南陽卷煙廠自2019 年起進(jìn)行制絲線底層全面改造升級。隨著底層控制的升級，制絲工藝的要求越來越精細(xì)化，尤其是對煙草加工過程中的關(guān)鍵參數(shù)，其穩(wěn)定與準(zhǔn)確對于產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。制絲生產(chǎn)過程中各個(gè)關(guān)鍵工序決定了煙草制絲線加工質(zhì)量。對于質(zhì)量的控制，一個(gè)是提高生產(chǎn)控制過程的穩(wěn)定與準(zhǔn)確，一個(gè)是減少生產(chǎn)過程中的設(shè)備故障和異常，進(jìn)而避免造成不必要的質(zhì)量事故。

1 問題現(xiàn)狀

各關(guān)鍵工序的設(shè)備控制復(fù)雜，控制關(guān)鍵點(diǎn)多，對異常問題進(jìn)行快速發(fā)現(xiàn)和故障排除，是制約各工序加工質(zhì)量的關(guān)鍵因素，對于操作及維修人員要求相應(yīng)較高。傳統(tǒng)的制絲生產(chǎn)線上的報(bào)警信息通常是在現(xiàn)場操作站或者中控室的監(jiān)控界面上通過文本信息或者彈窗的形式表現(xiàn)出來，然后通過現(xiàn)場風(fēng)鳴鈴提示站機(jī)人員注意報(bào)警信息。這種方式對人員的響應(yīng)速度、系統(tǒng)熟悉程度、工作協(xié)同能力要求較高。而智能語音播報(bào)系統(tǒng)可以較為高效的處理報(bào)警問題。制絲線故障語音播報(bào)系統(tǒng)能夠第一時(shí)間將PLC 的報(bào)警信息進(jìn)行語音播報(bào)，人員覆蓋更全面，問題定位更快更精準(zhǔn)。

2 語音播報(bào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.1 語音播報(bào)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

通過建設(shè)制絲生產(chǎn)過程的關(guān)鍵設(shè)備實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)，集成設(shè)備的狀態(tài)、報(bào)警及關(guān)鍵參數(shù)等數(shù)據(jù)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基層操作、維修工可以實(shí)時(shí)了解設(shè)備的各種狀態(tài)，通過系統(tǒng)提供的狀態(tài)監(jiān)測、報(bào)警、預(yù)警等信息，可以判斷設(shè)備整體狀態(tài)是否良好、部件是否需要及時(shí)檢查和維護(hù)處理。為工段長提供設(shè)備的整體狀態(tài)信息、關(guān)鍵故障報(bào)警、預(yù)警記錄信息、以及維修記錄，通過這些監(jiān)測信息，工段長判斷是否可以保證正常生產(chǎn)、是否需要調(diào)動(dòng)本工段人員進(jìn)行故障排查和檢修。為主任級別用戶提供設(shè)備的整體狀態(tài)信息、停機(jī)時(shí)長、運(yùn)行效率、處理量等設(shè)備整體OEE（Overall Equipment Effectiveness，設(shè)備綜合效率）等綜合信息，提供影響停機(jī)停產(chǎn)的關(guān)鍵故障報(bào)警、預(yù)測預(yù)警信息；選廠各級用戶根據(jù)這些信息判斷是否可以正常生產(chǎn)，是否需要上報(bào)準(zhǔn)備停產(chǎn)檢修，提前安排各工段開展檢修計(jì)劃、提前排查庫存和準(zhǔn)備物資采購等。

語音播報(bào)系統(tǒng)整體網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)如圖1 所示，利用原有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，讓語音播報(bào)系統(tǒng)服務(wù)器通過原OPC（OLE for Process Control，對象鏈接與嵌入的過程控制）采集服務(wù)器底層各個(gè)控制單元的PLC 報(bào)警信息。數(shù)據(jù)采集完成后在服務(wù)器內(nèi)部對報(bào)警信息進(jìn)行分類處理，快速定位異常信息位置，然后通過對應(yīng)工藝段的語音播報(bào)音響，對現(xiàn)場人員進(jìn)行語音提示，幫助現(xiàn)場人員快速確定問題所在。分類處理后的報(bào)警信息返回給中控，通過文本信息提示中控操作人員此次報(bào)警問題，方便中控操作人員進(jìn)行記錄。

圖1 語音播報(bào)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.2 語音播報(bào)工作流程

語音播報(bào)工作流程如圖2 所示。

圖2 語音播報(bào)工作流程

（1）正常生產(chǎn)過程中遇到設(shè)備故障時(shí)，產(chǎn)生報(bào)警信息。

（2）語音播報(bào)系統(tǒng)通過OPC 服務(wù)采集到底層PLC 的報(bào)警點(diǎn)觸發(fā)，根據(jù)報(bào)警點(diǎn)對應(yīng)的工藝段和單元，對現(xiàn)場及中控室進(jìn)行語音報(bào)警。

（3）現(xiàn)場人員根據(jù)報(bào)警信息，快速到達(dá)故障所在的設(shè)備，進(jìn)行現(xiàn)場問題排查。

（4）問題排查過程中，語音播報(bào)系統(tǒng)持續(xù)播報(bào)故障信息，直到工作人員解決問題并復(fù)位報(bào)警。

2.3 報(bào)警信息分類統(tǒng)計(jì)分析

報(bào)警信息通過語音報(bào)警軟件發(fā)送到中控語音報(bào)警數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行存儲。分類報(bào)警統(tǒng)計(jì)功能針對存儲的報(bào)警信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)形成報(bào)表。為設(shè)備故障分析提供基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)。系統(tǒng)針對報(bào)警信息數(shù)據(jù)提供多樣的數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析功能。系統(tǒng)針對報(bào)警數(shù)據(jù)，可提供包括字段的查詢。

3 語音播報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

語音播報(bào)功能在工業(yè)中已有應(yīng)用案例。文獻(xiàn)［1］描述了一種基于科大訊飛嵌入式中文語音合成器開發(fā)的用于西門子S7-200 系列PLC 的功能擴(kuò)展，是一種利用商業(yè)硬件模塊實(shí)現(xiàn)的語音播報(bào)功能，但這種方式需要單獨(dú)采購硬件模塊，同時(shí)還要對單片機(jī)、PLC的編程設(shè)計(jì)能力有一定的要求。文獻(xiàn)［2］描述的分布式語音報(bào)警系統(tǒng)，適用于多現(xiàn)場。

語音播報(bào)系統(tǒng)通過原有的OPC 服務(wù)，利用KEEP SERVER采集服務(wù)，采集底層PLC 的報(bào)警觸發(fā)點(diǎn)，配置內(nèi)容如圖3 所示。

圖3 語音播報(bào)系統(tǒng)配置頁面1

底層PLC 的報(bào)警觸發(fā)點(diǎn)按報(bào)警類別分為：關(guān)鍵參數(shù)報(bào)警點(diǎn)、設(shè)備運(yùn)行報(bào)警點(diǎn)、人員操作報(bào)警點(diǎn)。其中關(guān)鍵參數(shù)為各個(gè)工藝段的主機(jī)控制參數(shù)主要為：出口物料含水率、回風(fēng)溫度、散熱器壓力、熱風(fēng)溫度、電機(jī)電流。設(shè)備運(yùn)行報(bào)警主要為：流量異常報(bào)警、各儀表網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常報(bào)警、水氣汽供應(yīng)異常報(bào)警、喂料機(jī)異常報(bào)警、電子秤異常報(bào)警、現(xiàn)場隔離開關(guān)狀態(tài)。人員操作報(bào)警主要分為：選柜錯(cuò)誤、參數(shù)設(shè)定錯(cuò)誤、生產(chǎn)條件不滿足。語音播報(bào)系統(tǒng)配置頁面2 如圖4 所示。

圖4 語音播報(bào)系統(tǒng)配置頁面2

語音播報(bào)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，TTS 包含在Windows Speech SDK開發(fā)包中，編程人員可以使用此開發(fā)包開發(fā)滿足自己需求的程序。The Microsoft Speech API（以下簡稱SAPI）是微軟的語音API，由Windows Speech SDK 提供。Windows Speech SDK 包含語音識別引擎（SR）和語音合成引擎（SS）兩種語音引擎。SR 引擎用來識別自然語音的輸入，實(shí)現(xiàn)語音控制；SS 引擎用于將文字轉(zhuǎn)換成語音進(jìn)行輸出。

4 語音播報(bào)系統(tǒng)部署后效果（圖5）

圖5 故障智能播報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用前后對比

從圖5 可以看出，故障智能播報(bào)系統(tǒng)使用后，葉片線月平均故障停機(jī)時(shí)間由109 min 降到31 min，小停車次數(shù)由每月平均5.3 次降到1.2 次；葉絲線月平均故障停機(jī)時(shí)間由182 min 降到48 min，小停車次數(shù)由每月平均7.1 次降到1.5 次；梗絲線月平均故障停機(jī)時(shí)間由96 min 降到29 min，小停車次數(shù)由每月平均4.6 次降到1.3 次，效果明顯。

5 應(yīng)用效果分析

項(xiàng)目實(shí)施后，智能語音系統(tǒng)異常觸發(fā)率達(dá)到100%，異常診斷能力達(dá)到85%以上，提高了質(zhì)量缺陷和設(shè)備隱患預(yù)防管控能力。人工智能語音技術(shù)在煙草制絲線應(yīng)用，有效解決制約制絲線關(guān)鍵設(shè)備如加香、加料工序故障準(zhǔn)確定位問題，打通設(shè)備運(yùn)維“最后一公里”，通過模塊化、系統(tǒng)化的自動(dòng)判異功能開發(fā)及設(shè)計(jì)，探索了一條制絲設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測的智能化新手段。