[科普中国]-远程诊断

随着计算机技术、通信技术及故障诊断技术的不断发展，设备故障诊断的需求不断提高，这样便产生了基于这些技术相结合的一种设备故障诊断方式。1
远程诊断系统作为一个复杂的跨学科系统，涉及众多研究领域，一直被各国科研人员和政府重视，并投入大量资金开展基础理论和应用产品方面的研究。近年来，随着各种配套技术的逐步完善，远程故障诊断在许多领域得到广泛应用。

远程故障诊断的背景现代制造设备的结构日趋复杂，自动化程度也越来越高，许多设备综合了机械、电子、自动控制、计算机等许多先进技术，设备中各种元器件相互联系、相互依赖，这就使得设备故障诊断难度增大。由于制造现场存在着很多不确定性因素，使得在设备的运行过程中，不可避免会出现各种各样的故障，一旦出现故障，能否对故障进行快速的诊断并派出故障，对于制造企业来说是非常重要的。机械再造设备的使用者都是生产一线的工人和技术人员，他们一般只能解决一些简单的问题，当系统出现较严重。复杂的故障时，就需要相关专家的帮助才能解决问题，但如果每次出现故障时都将诊断专家请到现场是不太现实的，这就对机械制造设备的故障诊断提出了新的要求，即如何克服地域和时间的限制，实现远程专家的协作诊断。近年来，Internet技术随着全球信息化建设而飞速发展，Internet技术打破了传统通信方式的限制，使得信息交流更加自由、快捷和方便。
现在的远程诊断技术较传统的远程诊断技术相比，呈现以下优势：
1.快速诊断检查装置的故障；
2.保证生产线的生产效率收缩修复时间；

3.防止开工率的降低。2

远程诊断技术的研究现状远程诊断技术是国内外研究的前沿课题，国内外都开展了积极的研究。1997年1月，首届基于Internet的远程监控诊断工作会议由斯坦福大学和麻省理工学院联合主办，有来自30个公司和研究机构的50多位代表到会。会议主要讨论了有关远程监控系统开放式体系、诊断信息规程、传输协议及对用户的合法限制等，并对未来技术发展作了展望由斯坦福大学和麻省理工学院合作开发基于Internet的下一代远程监控诊断示范系统，这项工作同时也得到了制造业、计算机业和仪器仪表业的Sun、HP、Boeing、Intel、Ford等12家大公司的热情支持和通力配合。之后，由这些公司共同推出了一个实验性的系统Testbed。Testbed用嵌入式Web组网、用实时JAVA和Bayesian Net初步形成在Internet范围内的信息监控和诊断推理。另外，许多国际组织，如MIMOSA(Machine Information Management OpenSystemAlliance)、SMFPT(SocietyforMachineryFailurePrevention Technology)、COMADEM(ConditionMonitionanEngineeringManagement)等，也纷纷通过网络进行设备监控与故障诊断咨询和技术推广工作，并制定了一些信息交换格式和标准。许多大公司也在他们的产品中加入了Internet的功能，如Bentley公司的计算机在线设备运行监测系统DataManager200可以通过网络动态数据交换(NetDDE)的方式向远程终端发送设备运行状态信息；著名的NationalInstruments公司也在它的产品LabWindows/CVI以及LabVIEW中加入了网络通讯处理模块，因而可以通过WWW、FTP、E2mail方式在网络范围内进行监控数据的传送。法国ALARM研究组对生产过程的智能报警和监控系统进行了长期研究，并在多个项目中进行了应用。

国内对于远程监控技术也开展了积极的研究目前，西安交大、华中科技大学、哈尔滨工业大学、南京理工大学等高校已取得了较为先进的研究成果。如西安交通大学研制的大型旋转机械计算机状态监测系统及故障诊断系统RMMD、华中科技大学开发的汽轮机工况监测和诊断系统KBGMD、哈尔滨工业大学的微计算机化机组状态监视与故障诊断专家系统MMMDES等。2

远程诊断技术的特点远程故障诊断的最大特点是设备与诊断资源在地域上的分离，提供服务的诊断资源与被诊断设备之间通过网络通信，组成一个比较松散的逻辑整体，这使得远程资源为设备提供故障诊断服务的形式有了一些新的特点。一方面，可以将诊断任务分解为不同故障域的子问题，再利用不同的远程诊断资源进行诊断，进而将所有这些诊断结论综合，无疑会得到比较准确的诊断结果；另一方面, 同一远程资源将可以为不同地域的多个或多种设备提供诊断服务。

因此, 开放式远程故障诊断系统具有如下的特点：①多资源协作性。诊断系统中可以有多个诊断资源共同为一个设备协作进行故障诊断。②多设备适应性。能够快速地重构出相应的符合实际需要的诊断系统，比较方便地为不同类型、不同地域的设备提供故障诊断服务。

一方面，远程故障诊断系统将根据具体请求服务的设备调用相应的设备通信接口与设备进行交互，监测操作设备以获取其故障症状，并将诊断结果反馈给设备，即通过设备通信接口的适配实现多设备适应性。另一方面，诊断系统可以根据获取的古筝症状的类型，通过资源通信接口调用多个不同的远程资源共同为设备提供服务，并且协调资源之间的关系，即通过诊断资源的调度实现多资源的协作。2

远程诊断系统的关键技术设备远程监控和诊断维护系统由动态数据采集单元、实时状态监控单元、本地故障诊断单元、远程诊断专家系统、远程专家会诊中心和计算机通信网络6个部分组成。

1.数据采集单元

数据采集单元主要完成设备进行稳态、动态数据的采集，在设备远程故障诊断系统中，要实现设备的在线。实时监控以及在线调整，须有现场设备数据采集模块的支持。

2.远程专家会诊中心

远程专家会诊中心的主要功能是为设备专家实现远程诊断提供必要的协同工作环境，主要包括远程监控、在线操作支持和信息服务。

远程监控只要是指在线获取现场设备的运行状态和故障信息，如数据采集单元和监控单元的输出、现场控制终端上显示的设备运行状况和自我诊断信息，以及数控程序和其他各种控制程序等。远程控制主要指设备专家通过网络直接获得设备控制权，从而通过虚拟操作面板在线远程操作、调试现场设备。信息服务主要是指通过如电话会议、共享白板和在线图像、声音传输等方式，实现设备专家之间以及专家和现场工作人员的在线沟通，从而共同分析、诊断、排除故障。

计算机通信网络、网络数据传输模块、远程监控和诊断异地进行，须通过网络来实现。数据传输模块是利用多媒体信息集成技术开发的Web服务程序，其基本功能为，将数据采集装置采集到的数据按一定的格式打包后发送给相应的远程诊断服务程序；同时，网络数据传输模块负责动态提取、诊断服务程序和其他应用程序所需要的信息，如压力、位置等信息。

3.智能维护成为远程监控和诊断装备发展方向

在传统远程监控和诊断领域，大部分技术开发和应用集中在信号及数据处理、智能算法研究（人工神经网络、遗传算法等）以及远程监控技术（以数据传送未注）方面。而基于主动的维护模式理念的智能维护技术重点在于信息分析、性能衰退过程预测、维护优化、应需式监测（以信息传送为主）的技术开发与应用，产品和设备的维护体现了预防性要求，从而达到近乎零故障和自我维护的目的。

目前，由于工业界对预防性维护技术的需求，故障诊断领域的研究重点已逐步转向状态监测、预防性维修和故障早起诊断领域，其为智能维护技术的实现打下了扎实基础。实际上，目前的故障诊断研究已趋于智能维护领域的初级阶段。

通过网络进行的远程诊断和诊断维护技术影响并渗透到传感器领域，于是出现了基于网络技术的网络传传感器。它将网络接口芯片与智能传感器集成起来，并把通信协议固化到智能传感器的ROM中。网络传感器继承了智能传感器的全部功能，并且能够和计算机网络进行通信，因而在现场总线控制系统中得到广泛的应用，成为现场级数字化传感器；而网路传感器的发展和应用，由反过来促进了远程监控和诊断维护技术的发展和完善。2

远程智能故障诊断技术传统的智能故障诊断方法有人工神经网络、模糊推理、遗传算法等，这些方法在学术界研究比较多并相对成熟，在机、电、液等系统的故障诊断领域均有成功案例。

基于神经网络的诊断方法人工神经网络（ANN） 基于数值和算法，并且具有联想、容错、记忆、自适应、自学习和处理复杂多式等优点，不足之处是不能解释自身的推理规则，对未训练过的新颖故障不能给出正确的诊断结论。ANN应用于故障诊断主要有三个方面：信号预 处理，如特征提取等；模式识别；知识处理，如专家系统中的知识获取、表示与利用。常用神经网络的结 构有 ART（自适应共振理论模型）、BAM（双向联想记忆）、HNN（Hopfield神经网络）、BCM（Boltzman-Cauche 机）、CNN（ 细胞神经网络）、RBF（径向基函数网络模型）、MLP（多层传感器）、BP（误差反向传播模型）、FNN（模糊神经网络）等。同时神经网络多与其它方法相结合用于设备的智能故障诊断，如与专家系统相结合，与小波分析相结合，与模糊逻辑相结合，与知识发现相结合等。

基于模糊推理及模糊数学的诊断方法将模糊数学作为实现不精确推理和模糊性决策的重要工具，并利用知识库和参数数据库进行诊断系统的设计。该方法的优点是：在设备故障的综合性方面，其概括能力更强、更切合判断逻辑；模糊理论是建立在可能性基础上的，对于异常状态的可能性进行评估并制定对策，给出属于各种故障的置信度，更利于进行现场诊断；在减少监测仪器的同时，充分利用设备说明书中的故障对策表进行诊断，有助于提高诊断的准确性。

基于遗传算法的诊断方法基于遗传算法的智能故障诊断的主要思想是利用遗传算法的寻优特性，搜索故障判别的最佳特征参数的组合方式，采用树状结构对原始特征参数进行再组，以产生最佳特征参数组合，利用特征参数的不同最佳组合进行设备故障的准确识别，其识别精度有了很大的提高。其基本点是将信号特征参数的公式转化为遗传算法的遗传子，采用树图来表示特征参数，得到优化的故障特征参数表达式。3

远程诊断技术的应用远程诊断专家系统在哈尔滨电机厂诊断中心平台应用中的具体情况

系统以水电机组为对象，由传感器部件、信号采集与预处理单元、状态数据服务器、Web服务器、网络系统、监测分析和诊断软件等部分组成，可对机组各部位的振动、位移、温度、压力、气隙、磁场强度等参数进行实时监测。它是基于转子-轴承系统动力学、水力振动机理、人工智能原理，以及运行、修试、管理经验、机组设计结构和制造工艺诸学科领域的知识，尤其是领域专家的实践经验，针对水电机组的状态监测与评价、特征提取与信号分析以及故障原因确认而开发的一套以设备经常性维修管理为目的而提供决策依据的应用系统。以状态评价为目的，其监测的参量多、内涵丰富，增加了大量系统分析功能，其诊断功能为设备维修提供了强大和便利的帮助。

数据库服务器是远程诊断中心的核心，其他组成部分都围绕服务器布置，现场监测系统将数据传送到数据服务器中，各种监测工作站则从数据服务器中获得显示和分析的数据。数据库服务器配置大容量的磁盘子系统，一边存储较长时间的历史数据，一般10000个监测通道（其中5000个振动通道，5000个过程量通道）存储1年的数据需要1TB的存储量。数据库磁盘子系统可以随时扩充，扩充的方式有：（a）在现有的服务器上增加磁盘容量；（b）增添新的服务器于原服务器并列运行。数据库服务器连接到Internet网络，并配置较大的带宽。

为处理大量数据，数据库服务器还应配置高性能的CPU和大容量内存，至少我饿至强3.0GHz和2GB内存。

远程诊断中心的用户，根据不同的使用场所，可分为诊断中心管理和监测分析用户，集团公司管理层用户，企业用户，协作单位用户，移动用户；根据不同的权限和功能，可分为系统管理、运行管理、诊断专家、监测分析、来宾等。

系统管理工作站位于远程诊断中心管理部门专门场所，收到严格管理的专用工作站。管理工作站上安装了系统管理软件，可对整个系统的运行状况进行监测、调整和控制。

设备的远程只能故障诊断是计算机科学、通信技术与故障诊断技术相结合的一种设备故障诊断方式。设备故障诊断技术和Internet相结合，采用开放式体系结构，有效地解决了传统故障诊断和维修中存在的问题，提高了诊断的准确性和及时性，明显地减少了设备生产厂家的售后服务成本，极大地提高了设备使用方因设备故障、维护带来的不必要的经济损失，具有强大的生命力和广阔的应用前景。2