工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖微濾機故障診斷系統(tǒng)

肖瑞超

（河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學(xué)院，河南鄭州 451191）

工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖是利用現(xiàn)代化的生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，集電子技術(shù)、自動化和智能化等現(xiàn)代手段，將傳統(tǒng)養(yǎng)殖方式轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代化的、集約化的方式，在半封閉或全封閉的條件下，對養(yǎng)殖生產(chǎn)全過程進(jìn)行自動化管控的一種生產(chǎn)模式[1]。工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中的水體污染和維護成本是行業(yè)當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)之一[2]。在工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖中，養(yǎng)殖水體的廢物主要由殘餌、排泄物和次級代謝物等組成[3]，排泄物、殘餌和生物團等懸浮物和固體物，增加了養(yǎng)殖水體的渾濁度，容易造成生物濾器堵塞，影響系統(tǒng)的性能和水產(chǎn)健康養(yǎng)殖。微濾機是工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中不可缺少的設(shè)備之一，能夠有效地改善水質(zhì)和養(yǎng)殖環(huán)境，保障養(yǎng)殖水產(chǎn)的安全。微濾機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其在運行中常會出現(xiàn)諸如噪聲大、溫度過高、濾網(wǎng)堵塞等各種故障，對其正常運行以及提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益都有較大影響[4]。如何準(zhǔn)確、快速地對這些故障進(jìn)行診斷和解決，是工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖微濾機研究的重要方向之一。為保障水產(chǎn)養(yǎng)殖的正常運行，提高工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖微濾機的運行效率和安全性，本研究設(shè)計了工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖微濾機故障診斷系統(tǒng)，并構(gòu)建了基于經(jīng)驗熵決策樹的模型，實現(xiàn)了微濾機故障的快速診斷，為工廠化水產(chǎn)健康養(yǎng)殖提供參考。

1 微濾機類型及工作原理

微濾機又稱固體顆粒分離器[5]，是一種利用微孔濾材對水體進(jìn)行過濾和凈化的設(shè)備，主要由濾材、進(jìn)水口、出水口、反沖洗裝置和管道等部分組成。

1.1 微濾機的類型和作用

養(yǎng)殖廢水處理技術(shù)，特別是固體懸浮物的處理，主要有物理、生物和化學(xué)等類型的處理方法[6]。其中，應(yīng)用微濾機處理固體懸浮物屬于物理類型的處理方法。微濾機的主要類型有轉(zhuǎn)鼓式、轉(zhuǎn)盤式、格柵式和履帶式等[7-8]。

目前，轉(zhuǎn)鼓式微濾機應(yīng)用較廣泛，適用于分離液體中的微小懸浮物質(zhì)，分離固、液兩相。轉(zhuǎn)鼓式微濾機主體工作部件是轉(zhuǎn)鼓，由傳動裝置、高壓反沖洗裝置、支撐框架、覆蓋于框架上的濾網(wǎng)和中心軸構(gòu)成，結(jié)構(gòu)如圖1所示[9]。其濾網(wǎng)是由不銹鋼材料的外濾網(wǎng)和尼龍材料的內(nèi)濾網(wǎng)組成的雙層網(wǎng)。轉(zhuǎn)鼓式微濾機按照不同的分類方式可以分為不同的類型[9]（表1）。

表1 轉(zhuǎn)鼓式微濾機類型

圖1 微濾機結(jié)構(gòu)示意

轉(zhuǎn)鼓式微濾機與其他固液分離方法的不同之處在于過濾介質(zhì)空隙小，在篩網(wǎng)回轉(zhuǎn)的離心力作用下，借助較低的水力阻力，能高流速截留住懸浮固體，耗能低、使用和維護方便、占地少和適用性強。轉(zhuǎn)鼓式微濾機具有通用性好、自動化程度高、需要勞動力少、水頭損失低、維護容易和占地空間小等優(yōu)勢。其缺點為需要高壓水射流沖洗，耗能大；處理效率低、成本高；使用過程中易造成大顆粒的二次破碎產(chǎn)生的大量微小顆粒，會降低精過濾和生物處理的效率等[10]。

微濾機的主要作用有去除殘餌、糞便、懸浮物、泥沙、藻類、生物黏泥、色度和異味等，從而提高養(yǎng)殖水體的質(zhì)量和純度。

1.2 微濾機的工作原理

目前轉(zhuǎn)鼓式微濾機應(yīng)用較為廣泛，其工作原理為養(yǎng)殖水體從進(jìn)水口進(jìn)入轉(zhuǎn)鼓內(nèi)，通過安裝在轉(zhuǎn)鼓表面的濾網(wǎng)進(jìn)行過濾，固體顆粒物被濾網(wǎng)截留，均勻地分布在反向旋轉(zhuǎn)的濾筒的濾網(wǎng)上，經(jīng)過濾后的干凈水從出水口流出[10]。當(dāng)濾網(wǎng)上的污物聚集到一定數(shù)量時，會引起濾網(wǎng)透水量下降，導(dǎo)致水位上升。水位上升到設(shè)定的高水位時，為防止篩網(wǎng)堵塞，濾筒外設(shè)置的高壓反沖洗裝置、液位自動控制感應(yīng)系統(tǒng)、反清洗水泵和電機同時開啟，進(jìn)行自動反清洗，在高壓水射流扇形噴射下疏通濾網(wǎng)。堵塞在濾網(wǎng)上的懸浮物在高壓水的沖洗下，流入污物收集槽再經(jīng)排污管排出。濾網(wǎng)清洗干凈后，透水量上升，水位下降，當(dāng)水位降至設(shè)定的低水位時，液位自動控制系統(tǒng)再次感應(yīng)，反清洗水泵和電機停止工作。目前國內(nèi)工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中，轉(zhuǎn)鼓式微濾機普遍使用120 目濾網(wǎng)[7]。在大多數(shù)微濾機裝置中，一旦固體物堵塞過濾網(wǎng)，滾筒即開始轉(zhuǎn)動，高壓噴射水（從滾筒的外側(cè)）將這些固體物沖入收集槽中。

轉(zhuǎn)鼓式微濾機的過濾性能與轉(zhuǎn)鼓上的濾網(wǎng)孔徑大小有著直接的關(guān)系，其處理效率由濾網(wǎng)數(shù)量、濾網(wǎng)孔徑、反沖強度、顆粒含量和水力負(fù)荷率等參數(shù)決定。但是濾網(wǎng)孔徑并非越小越好，孔徑越小就越容易發(fā)生堵塞，反沖洗頻率也就越高，電耗和水耗就會隨之增加，使得微濾機的經(jīng)濟性變差[9]。

1.3 微濾機常見故障原因

微濾機的故障原因有很多方面，較為常見的有以下幾個方面。（1）微濾機清洗不當(dāng)。微濾機使用過程中，需要經(jīng)常進(jìn)行清洗，如果清洗不當(dāng)，易導(dǎo)致濾材受損或堵塞，進(jìn)而影響過濾效果。（2）濾網(wǎng)孔堵塞。微濾機的濾網(wǎng)孔徑較小，易被雜質(zhì)和微生物堵塞，導(dǎo)致濾網(wǎng)壓力過大，系統(tǒng)運行出現(xiàn)異常。（3）排污管堵塞。微濾機中的排污管也易被雜質(zhì)和微生物堵塞，導(dǎo)致無法正常地排污。（4）電源異常。微濾機電源異?；螂妷翰▌訒r，可能會導(dǎo)致微濾機出現(xiàn)故障。（5）管路連接不當(dāng)。微濾機進(jìn)水和出水口、管道連接不當(dāng)，也易導(dǎo)致微濾機工作時出現(xiàn)異常或漏水等情況。（6）傳感器損壞。微濾機中的傳感器故障，如水位、壓力和溫度等傳感器故障，會導(dǎo)致微濾機無法正常工作。微濾機故障會導(dǎo)致水中的固體顆粒物增加，從而降低溶解氧的濃度，影響水產(chǎn)的正常生長，可能造成較大經(jīng)濟損失，因此，有必要對微濾機的故障進(jìn)行快速診斷、快速決策，以降低經(jīng)濟損失。

2 微濾機故障診斷系統(tǒng)構(gòu)建

微濾機的故障原因有很多，為建立一套全面可靠、能夠診斷多種故障的診斷系統(tǒng)，本研究設(shè)計了工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖微濾機故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括工作微濾機、備用微濾機、監(jiān)測模塊、調(diào)度模塊和總控模塊，微濾機故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 微濾機故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.1 監(jiān)測模塊

監(jiān)測模塊包括第一計算機，多個參數(shù)傳感器，轉(zhuǎn)換接口及第一數(shù)據(jù)信號通路。參數(shù)傳感器安裝在工作微濾機的不同位置，用于采集工作微濾機不同部位的濾網(wǎng)壓力、振動、聲音和電壓等監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)信號通路傳送至轉(zhuǎn)換接口，轉(zhuǎn)換接口將監(jiān)測數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換后發(fā)送至第一計算機，使用經(jīng)驗熵決策樹算法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到分析結(jié)果進(jìn)行保存或生成微濾機切換命令，將處理后獲得的異常結(jié)果傳送至調(diào)度模塊，并將全程狀態(tài)發(fā)送至總控模塊。

通過監(jiān)測模塊下管理的各參數(shù)傳感器，實現(xiàn)對故障診斷所需數(shù)據(jù)的全面采集，便于進(jìn)一步進(jìn)行經(jīng)驗熵決策樹過程分析，為整體系統(tǒng)的故障診斷過程建立基礎(chǔ)。

2.2 調(diào)度模塊

調(diào)度模塊包括命令接收發(fā)送器和接口控制器；命令接收發(fā)送器用于接收第一調(diào)度命令或第二調(diào)度命令，并將所執(zhí)行的第一調(diào)度命令和第二調(diào)度命令進(jìn)行反饋；接口控制器，與命令接收發(fā)送器連接。調(diào)度模塊主要用于實施第一調(diào)度命令或第二調(diào)度命令的命令，將工作微濾機切換至備用微濾機。

該系統(tǒng)通過調(diào)度模塊實現(xiàn)微濾機切換操作，當(dāng)工作微濾機發(fā)生故障時，由調(diào)度模塊根據(jù)命令進(jìn)行具體切換。該單元可以由單片機加控制器實現(xiàn)。

2.3 總控模塊

總控模塊包括第二計算機、接口選擇控制器及第二數(shù)據(jù)信號通路。第二計算機中安裝系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖微濾機故障診斷系統(tǒng)的運行狀態(tài)進(jìn)行記錄；接口選擇控制器用于實現(xiàn)命令的轉(zhuǎn)換及切換微濾機；第二數(shù)據(jù)信號通路用于第二計算機和接口選擇控制器間的數(shù)據(jù)傳輸?？偪啬K用于對監(jiān)測模塊和調(diào)度模塊的運行狀態(tài)進(jìn)行記錄，并向調(diào)度模塊發(fā)送第二調(diào)度命令。該系統(tǒng)通過總控模塊對系統(tǒng)整體過程進(jìn)行記錄，并進(jìn)行必要的人工干預(yù)。

3 經(jīng)驗熵決策樹模型構(gòu)建

該系統(tǒng)通過監(jiān)測微濾機各傳感器參數(shù)的故障數(shù)據(jù)得到最終的經(jīng)驗熵決策樹模型，并使用此模型進(jìn)行故障的快速定位及原因分析。

3.1 經(jīng)驗熵決策樹概述

決策樹是一種常用的分類和回歸算法，在眾多的機器學(xué)習(xí)算法中占有重要地位。決策樹就是將數(shù)據(jù)分為類別、回歸或其他分組的模式，其結(jié)構(gòu)形象生動，有很好的可解釋性和易理解性，可以有效地對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測。決策樹的主要構(gòu)造包括根節(jié)點、中間節(jié)點和葉節(jié)點。其中，根節(jié)點是決策樹的起點，其代表了整個數(shù)據(jù)集合；中間節(jié)點代表分支，其將數(shù)據(jù)集合分成若干個子集合，并對應(yīng)不同的屬性和屬性值；葉節(jié)點代表分類結(jié)果，每個葉節(jié)點對應(yīng)一種類別或回歸值。

經(jīng)驗熵決策樹主要功能是利用經(jīng)驗熵決策樹算法對微濾機的各項參數(shù)進(jìn)行分析和建模。經(jīng)驗熵決策樹是一種基于信息熵的決策樹算法，通過計算每個特征值對應(yīng)的信息增益來確定最優(yōu)的分裂點，并遞歸構(gòu)建決策樹。本研究將經(jīng)驗熵決策樹算法應(yīng)用于微濾機故障診斷中，利用微濾機運行過程中的各項參數(shù)來構(gòu)建故障診斷模型。

3.2 經(jīng)驗熵決策樹模型構(gòu)建步驟

傳感器監(jiān)測的各參數(shù)實時數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)通路傳輸給轉(zhuǎn)換器，監(jiān)測模塊基于經(jīng)驗熵決策樹獲得故障診斷的結(jié)果，通過使用轉(zhuǎn)換后的傳感器參數(shù)，進(jìn)行故障的診斷與分析，如果結(jié)果正常，則保存；如果結(jié)果出現(xiàn)異常，則發(fā)送調(diào)度命令并保存。

構(gòu)建經(jīng)驗熵決策樹模型，確定計算決策樹時各內(nèi)部結(jié)點的經(jīng)驗權(quán)值，以及各決策因子項的經(jīng)驗比重。經(jīng)驗權(quán)值總和為1，不同情況下的經(jīng)驗因子不同，如微濾機異響較大時，經(jīng)驗因子可以設(shè)為聲音0.4，振動0.2，濾網(wǎng)壓力0.2，溫度0.1及電壓0.1，其總和為0.4+0.2+0.2+0.1+0.1=1，該因子是根據(jù)經(jīng)驗所得，可以根據(jù)不同的故障類型選擇不同的數(shù)值，數(shù)值的不同會影響決策樹的收斂速度。

基于經(jīng)驗熵的決策樹模型，通過搭建算法詳細(xì)模型，確定分層的深度和最終結(jié)構(gòu)。通過已有的故障數(shù)據(jù)對經(jīng)驗熵決策樹進(jìn)行測試、訓(xùn)練和驗證，使用計算機格式數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析?；诮?jīng)驗熵決策樹的模型構(gòu)建過程及步驟如圖3所示。

圖3 經(jīng)驗熵決策樹構(gòu)建步驟

（1）根據(jù)已有的故障數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集分為測試集、訓(xùn)練集和驗證集。

（2）對故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行集中化預(yù)處理，剔除異常數(shù)據(jù)，供建立經(jīng)驗熵決策樹模型使用。

（3）構(gòu)建基于經(jīng)驗熵的決策樹初步模型，并用測試集對模型進(jìn)行初步測試，以驗證模型的合理性。

在構(gòu)建決策樹的某結(jié)點時，要在該結(jié)點的傳統(tǒng)計算熵前乘一個經(jīng)驗因子，以調(diào)整該結(jié)點的權(quán)重，由此進(jìn)行故障的分類。傳統(tǒng)的決策樹模型的權(quán)重：決策樹結(jié)點權(quán)重=計算熵?；诮?jīng)驗熵決策樹的權(quán)重：經(jīng)驗熵決策樹結(jié)點權(quán)重=經(jīng)驗因子×計算熵。將二者進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，基于經(jīng)驗熵決策樹的模型節(jié)點權(quán)重構(gòu)建更加合理，而決策樹結(jié)構(gòu)的不同，會影響故障診斷的準(zhǔn)確程度，基于經(jīng)驗熵的決策樹準(zhǔn)確度更高。

經(jīng)驗因子需要不斷調(diào)整，以取得較優(yōu)的決策樹結(jié)點，該因子主要有兩個方面的作用：加速決策樹的收斂，通常情況下，技術(shù)人員在積累了大量經(jīng)驗的前提下，可以通過某一方面的原因迅速確定故障，該原因此時所占的決策比重大于其他原因的比重，而經(jīng)驗因子所扮演的就是這個角色，可以調(diào)整權(quán)重來迅速讓決策樹收斂；提高特定情況下的準(zhǔn)確率，同一組數(shù)據(jù)，不同的經(jīng)驗因子，可以形成結(jié)構(gòu)完全不同的決策樹，而不同結(jié)構(gòu)的決策樹，其準(zhǔn)確程度不同，在微濾機的特定情形下，經(jīng)驗熵決策樹準(zhǔn)確度要高于傳統(tǒng)的決策樹。

（4）通過已經(jīng)構(gòu)建的經(jīng)驗熵決策樹模型，利用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，并對模型進(jìn)一步調(diào)整，通過不斷的調(diào)整經(jīng)驗因子，得到最優(yōu)的經(jīng)驗熵決策樹模型。

（5）得到最終的經(jīng)驗熵決策樹模型，并利用驗證集對模型進(jìn)行綜合評價，驗證通過后將該模型投入運行。

基于經(jīng)驗熵決策樹模型的創(chuàng)建，通過各傳感器監(jiān)測的參數(shù)實時數(shù)據(jù)得到所需數(shù)據(jù)集，再將數(shù)據(jù)集分為測試集、訓(xùn)練集和驗證集，分別對初始模型進(jìn)行合理性測試、模型訓(xùn)練及最優(yōu)模型驗證；通過模型構(gòu)建過程和步驟，并對經(jīng)驗因子進(jìn)行調(diào)整分析，根據(jù)不同的故障類型可以調(diào)整不同經(jīng)驗因子的值，最終得到較優(yōu)模型。

4 結(jié)語

綜上，本研究在現(xiàn)有微慮機及故障診斷系統(tǒng)基礎(chǔ)上，研究設(shè)計了工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖微濾機故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括監(jiān)測模塊、調(diào)度模塊及總控模塊，實現(xiàn)了系統(tǒng)的完整控制，在對系統(tǒng)精準(zhǔn)控制的同時，實現(xiàn)了故障診斷的自動化和智能化，可對故障進(jìn)行快速定位及可能性原因的分析。該系統(tǒng)實現(xiàn)了微濾機故障診斷的自動化、智能化及故障的快速定位，保障了養(yǎng)殖水產(chǎn)的安全，降低了運行成本，提高了經(jīng)濟效益。