史新民， 顏 鵬

(常州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能裝備學(xué)院, 江蘇 常州 213164)

漿紗機(jī)是紡織行業(yè)的重要設(shè)備，其功能是對(duì)經(jīng)紗進(jìn)行上漿處理，以保證經(jīng)紗的可織性。但設(shè)備故障發(fā)生率也較高，這給企業(yè)生產(chǎn)造成較大損失[1]。漿紗機(jī)是集機(jī)、電、液、氣于一體的復(fù)雜系統(tǒng)，需要維修人員具備較高的綜合素質(zhì)和專業(yè)水平。漿紗機(jī)的維修關(guān)鍵在于如何快速準(zhǔn)確的定位故障點(diǎn)，而漿紗機(jī)設(shè)備控制環(huán)節(jié)多、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工藝參數(shù)相關(guān)性強(qiáng)，使其故障診斷難度很大。目前漿紗機(jī)的故障診斷或維修主要采用經(jīng)驗(yàn)法，維修人員需要長(zhǎng)時(shí)間經(jīng)驗(yàn)積累，一旦遇到新故障則很難在短時(shí)間內(nèi)解決。對(duì)于維修經(jīng)驗(yàn)不足的技術(shù)人員來說，排除漿紗機(jī)故障往往是一件非常費(fèi)時(shí)和困難的工作。國(guó)外的漿紗機(jī)故障診斷系統(tǒng)都嵌入到控制系統(tǒng)中，為維修人員提供一定幫助，但是存在準(zhǔn)確度不高、不夠詳細(xì)的難題，國(guó)內(nèi)也缺乏成熟可靠的故障診斷協(xié)助工具[2]。本文利用LabVIEW軟件和Access數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)了一種漿紗機(jī)故障自診斷系統(tǒng)，使得漿紗機(jī)故障診斷簡(jiǎn)便、直觀、準(zhǔn)確，有效提高了設(shè)備維護(hù)效率。

1 漿紗機(jī)的工作原理

經(jīng)紗通過漿紗機(jī)加漿后，才能使其在織機(jī)上承受停經(jīng)片、棕絲、鋼筘等的反復(fù)摩擦、拉伸、彎曲等作用。未經(jīng)過漿紗機(jī)處理的經(jīng)紗在織機(jī)上會(huì)產(chǎn)生起毛甚至斷裂現(xiàn)象，使織機(jī)無法生產(chǎn)出合格的布匹。漿紗機(jī)是目前國(guó)內(nèi)引進(jìn)較多的紡織設(shè)備之一，常見漿紗機(jī)機(jī)型的傳動(dòng)和控制原理如圖1所示。

圖1 漿紗機(jī)傳動(dòng)和控制原理圖Fig.1 Schematic diagram of sizing machine

經(jīng)紗通過漿紗機(jī)喂入輥進(jìn)入漿槽進(jìn)行上漿，經(jīng)過烘筒烘干后再卷繞到卷繞軸上。在經(jīng)紗運(yùn)行過程中，要求喂入輥的喂入張力、烘筒張力、從烘筒到拖引輥張力、拖引輥到卷繞軸段張力均要能自動(dòng)控制。在工作過程中，漿槽壓輥壓力隨著車速升高線性調(diào)節(jié)，漿槽溫度與液位、各組烘筒溫度均能夠自動(dòng)控制，織軸托紗輥壓力能夠手動(dòng)或自動(dòng)控制，回潮率也能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制，而且車速根據(jù)回潮率的變化自動(dòng)進(jìn)行調(diào)節(jié)。全車所有工藝參數(shù)設(shè)定均通過觸摸屏設(shè)定、整機(jī)運(yùn)行狀態(tài)也通過觸摸屏監(jiān)控。

電機(jī)M1—M5由變頻器控制，每個(gè)電機(jī)都安裝旋轉(zhuǎn)編碼器。M3烘筒電機(jī)為主電機(jī)，其速度變化由回潮率調(diào)節(jié)；其余電機(jī)轉(zhuǎn)速快慢由工藝參數(shù)設(shè)定，各輥均有相應(yīng)的載荷傳感器檢測(cè)實(shí)際張力。

2 漿紗機(jī)故障樹的建立

2.1 故障樹分析法的概念

故障樹分析法是一種需要整體、綜合、定量地考慮系統(tǒng)異常行為的系統(tǒng)方法[3]。故障樹分析法是根據(jù)特定設(shè)備常見的系統(tǒng)故障，盡可能收集平時(shí)多發(fā)的故障現(xiàn)象，梳理系統(tǒng)可能出現(xiàn)的基本故障與故障之間的邏輯關(guān)系，通過逐層分析建立樹狀邏輯圖，從而有利于快速準(zhǔn)確的查找系統(tǒng)的故障節(jié)點(diǎn)和薄弱環(huán)節(jié)，便于設(shè)備的故障診斷，也可用于分析和預(yù)測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生的故障可能以便進(jìn)行系統(tǒng)改進(jìn)[4]。

2.2 故障樹分析原理

故障樹診斷流程如圖2所示。首先熟悉特定設(shè)備的系統(tǒng)工作原理，全面系統(tǒng)分析設(shè)備可能出現(xiàn)的故障形式，梳理出造成設(shè)備嚴(yán)重后果的系統(tǒng)故障事件或事故作為故障樹的頂事件，隨后進(jìn)行故障樹定性分析，根據(jù)故障出現(xiàn)路徑逐步羅列故障樹中間事件和基本事件(即最小割集)，建立故障樹模型。設(shè)備故障樹建立后，一方面可以快速準(zhǔn)確查找設(shè)備出現(xiàn)的故障節(jié)點(diǎn)，另一方面還可幫助設(shè)備維護(hù)人員平時(shí)關(guān)注設(shè)備相應(yīng)的薄弱環(huán)節(jié)，從而起到故障預(yù)測(cè)、診斷和指導(dǎo)設(shè)備運(yùn)行的作用，提高設(shè)備運(yùn)行可靠性。

圖2 故障樹診斷流程圖

2.3 漿紗機(jī)故障樹的建立

在建立漿紗機(jī)故障樹模型之前，首先應(yīng)結(jié)合平時(shí)積累的操作和維修管理經(jīng)驗(yàn)，對(duì)照漿紗機(jī)系統(tǒng)原理圖、電氣接線圖和控制流程圖等技術(shù)資料，全面了解漿紗機(jī)系統(tǒng)的基本組成和工作原理，綜合分析和熟悉整機(jī)的控制過程、各個(gè)元器件的作用和元器件之間的連接情況，系統(tǒng)梳理故障節(jié)點(diǎn)。漿紗機(jī)有開機(jī)報(bào)警不動(dòng)、開機(jī)后上漿質(zhì)量不穩(wěn)、生產(chǎn)中報(bào)警停機(jī)等主要故障事件，由于漿紗機(jī)安裝有眾多診斷檢測(cè)傳感器，無論是開機(jī)前還是生產(chǎn)中，這些傳感器一旦檢測(cè)到異常就會(huì)報(bào)警，少數(shù)報(bào)警對(duì)設(shè)備運(yùn)行影響很輕，經(jīng)過復(fù)位和其他簡(jiǎn)單處理后可以繼續(xù)運(yùn)行。但是相當(dāng)多報(bào)警往往伴隨設(shè)備停機(jī)不動(dòng)，造成生產(chǎn)中斷，形成經(jīng)濟(jì)損失。設(shè)備開機(jī)時(shí)和生產(chǎn)中的報(bào)警停機(jī)是主要故障事件，經(jīng)濟(jì)損失大，后果嚴(yán)重，而且發(fā)生概率較高，而設(shè)備在無報(bào)警時(shí)生產(chǎn)質(zhì)量出現(xiàn)偏差的概率很小，因此本文以漿紗機(jī)設(shè)備報(bào)警不動(dòng)作為頂事件(T)，4種常見的故障模式為中間事件(M)，循序漸進(jìn)地找出每層事件所有可能出現(xiàn)的原因，逐步分解到基本事件為止，基本事件一共有25個(gè)類型(X)，即出現(xiàn)故障的各種因素[5]。漿紗機(jī)報(bào)警停機(jī)的故障樹圖如圖3所示，故障樹各級(jí)事件表見表1。

圖3 漿紗機(jī)設(shè)備報(bào)警不動(dòng)作故障樹圖

表1 故障樹各級(jí)事件表

對(duì)圖3故障樹進(jìn)行定性分析，求出發(fā)生頂事件的所有故障原因，故障樹定性分析目標(biāo)是求出所有故障最小割集，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)排故經(jīng)驗(yàn)和故障手冊(cè)，本故障樹整理出的最小割集中，只要任何一個(gè)故障產(chǎn)生，設(shè)備就會(huì)報(bào)警停機(jī)，所以，本故障樹各層節(jié)點(diǎn)邏輯關(guān)系是邏輯或的關(guān)系，未涉及到邏輯與，利用布爾代數(shù)化簡(jiǎn)方法[6-8]，求出故障樹的最小割集，詳細(xì)情況見表1。

3 漿紗機(jī)故障自診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

在故障自診斷系統(tǒng)中，專家系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域的一種常見診斷技術(shù)，該技術(shù)無需建立數(shù)學(xué)模型，將診斷故障信息整理存入專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)，通過推理方法，找出故障發(fā)生原因，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜故障的快速診斷。在分析漿紗機(jī)故障樹的基礎(chǔ)上，以LabVIEW和Acess數(shù)據(jù)庫(kù)為工具[9-11]，設(shè)計(jì)出故障自診斷專家系統(tǒng)。

3.1 漿紗機(jī)故障知識(shí)庫(kù)

建立完善的知識(shí)庫(kù)是專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷能力的關(guān)鍵，漿紗機(jī)系統(tǒng)的故障現(xiàn)象、原因、形式十分復(fù)雜，因此設(shè)計(jì)了故障框架表、故障規(guī)則表和故障結(jié)論表3張數(shù)據(jù)表格，以故障樹表作為三者聯(lián)系之間入口，故障現(xiàn)象作為查詢的關(guān)鍵詞，通過規(guī)則判斷，進(jìn)一步得到維修建議和處理措施。故障框架表存儲(chǔ)故障現(xiàn)象，是診斷程序的入口，設(shè)計(jì)為5個(gè)字段組成。①節(jié)點(diǎn)地址用TXX表示，其中左位數(shù)字表示父節(jié)點(diǎn)地址，右位數(shù)字表示子節(jié)點(diǎn)地址；②父節(jié)點(diǎn)表示上一級(jí)產(chǎn)生的故障；③子節(jié)點(diǎn)表示本階層產(chǎn)生的故障現(xiàn)象；④邏輯規(guī)則：父節(jié)點(diǎn)故障和子節(jié)點(diǎn)故障之間的邏輯關(guān)系，0表示無關(guān)系；⑤規(guī)則號(hào)：故障事實(shí)的規(guī)則入口編號(hào)，用RX表示。故障框架表詳細(xì)情況見表2。

表2 故障框架表

知識(shí)表示采用了產(chǎn)生式規(guī)則的表示方式，產(chǎn)生式規(guī)則由規(guī)則前提和規(guī)則結(jié)論組成，一般表示為：IF M THEN N CP (M:N)，M表示規(guī)則的前提條件；N表示規(guī)則的結(jié)論；在應(yīng)用上為了表達(dá)不精確的概念，又引入了可信度因子CP(M：N)，表示產(chǎn)生式的含義中如果條件M被滿足，則推出結(jié)論N可信度為CP，CP又被稱為置信度，確定漿紗機(jī)故障事件置信度時(shí)引入了設(shè)備部件的失效曲線和疲勞壽命，由于漿紗機(jī)購(gòu)買時(shí)就有設(shè)備主要部件的失效曲線，部分標(biāo)準(zhǔn)件(如電機(jī)、軸承)的失效曲線也可以上網(wǎng)獲取，通過對(duì)漿紗機(jī)主要部件構(gòu)成的失效曲線進(jìn)行綜合分析，就可以判斷出該關(guān)鍵部件在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的健康狀態(tài)。以卷繞軸電機(jī)為例，根據(jù)故障樹分析，主要故障部件是電機(jī)軸承、降溫風(fēng)扇等運(yùn)動(dòng)部件，將電機(jī)軸承、降溫風(fēng)扇的失效曲線進(jìn)行綜合對(duì)比分析，通過查詢當(dāng)前故障發(fā)生時(shí)間在電機(jī)軸承、降溫風(fēng)扇的失效曲線中的位置。就可以得到卷繞軸電機(jī)當(dāng)前的健康狀態(tài)和兩個(gè)易產(chǎn)生故障的零部件對(duì)當(dāng)前健康狀態(tài)所占的貢獻(xiàn)比例，比例越大，此零部件對(duì)卷繞軸電機(jī)造成故障的概率就越大，對(duì)失效曲線進(jìn)行多階段疲勞壽命模型等級(jí)劃分，進(jìn)行量化處理，可以獲得各級(jí)事件發(fā)生概率，從而進(jìn)一步計(jì)算出基本事件的置信度，為設(shè)計(jì)故障自診斷系統(tǒng)打下基礎(chǔ)。

故障規(guī)則表見表3。① 規(guī)則號(hào)：故障模式編號(hào)；② 條件名：故障產(chǎn)生的條件；③ 結(jié)論名：本地故障現(xiàn)象描述；④ 父節(jié)點(diǎn)：上一級(jí)產(chǎn)生故障描述；⑤ 置信度：可靠程度，取值為0～1；⑥狀態(tài)：診斷過程中，系統(tǒng)詢問用戶提示操作步驟，0代表無操作，RX#Y表示下一步操作的步驟與RX相關(guān)；⑦ 事件名稱：表示本級(jí)的故障模式。

表3 故障規(guī)則表

故障結(jié)論信息顯示故障原因和對(duì)應(yīng)的維修策略，見表4。① 規(guī)則號(hào)：故障原因編號(hào)；② 檢測(cè)提示：在診斷過程中，系統(tǒng)給用戶的檢測(cè)提示；③故障解決方案：系統(tǒng)給用戶的故障維修方案[12]。從表2、表3和表4中可以看出，規(guī)則號(hào)是知識(shí)庫(kù)入口，由此可以建立起3張表之間的關(guān)聯(lián)。

表4 故障結(jié)論表

以故障原因作為查詢關(guān)鍵字，以故障樹各個(gè)事件聯(lián)系3張表，通過置信度的大小確定推理規(guī)則的優(yōu)先級(jí)，通過搜索，得到故障原因。利用Access和LabVIEW建立連接，以LabVIEW為人機(jī)界面，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)建立的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行管理。相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)操作畫面如圖4所示，可以在界面內(nèi)對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行添加、刪除等操作。

圖4 知識(shí)庫(kù)操作界面圖Fig.4 Interface of knowledge base operation

3.2 推理機(jī)設(shè)計(jì)

本文采用了故障樹分析和正向推理的方法設(shè)計(jì)推理機(jī)，操作時(shí)，用戶輸入漿紗機(jī)故障信息，系統(tǒng)搜尋對(duì)應(yīng)的故障樹作為頂事件，然后對(duì)規(guī)則集中的故障節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配并向下一級(jí)查找，通過用戶選擇的節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)路徑進(jìn)行逐步查找，直到找到符合故障要求的故障樹基本事件，并給出維修策略和建議。系統(tǒng)必須解決多個(gè)事件進(jìn)行匹配時(shí)的先后優(yōu)先級(jí)，對(duì)故障樹分析并得到系統(tǒng)最小割集后，進(jìn)行定量分析計(jì)算得到頂事件發(fā)生概率和基本事件的置信度。頂事件的發(fā)生概率計(jì)算如下：設(shè)xi為非葉節(jié)點(diǎn)往“1”分支的時(shí)間，n為基本事件的個(gè)數(shù)，Pi(i=1,2,…,m)為路徑，m為路徑數(shù)，頂事件發(fā)生概率[13]為

(1)

通過頂事件的發(fā)生概率，可以得到基本事件i發(fā)生概率的變化率，該值與引起頂事件發(fā)生概率變化率的比值，稱為置信度，則基本事件的置信度為

(2)

式中：P(T)為頂事件發(fā)生的概率；Pi為基本事件Xi發(fā)生概率；Ig(i)為基本事件概率重要度。

(3)

計(jì)算出各個(gè)基本事件的置信度后，按照值越高優(yōu)先級(jí)越高的原則排序，填入到知識(shí)庫(kù)的規(guī)則表中，故障診斷系統(tǒng)工作相關(guān)畫面如圖5所示，用戶可以在漿紗機(jī)故障樹窗口內(nèi)查詢故障，也可以在故障信息欄內(nèi)輸入故障信息，就可得到根據(jù)重要度從大到小排列的故障原因和相應(yīng)的維修措施。

圖5 系統(tǒng)故障診斷圖Fig.5 Diagram of system fault diagnosis

4 結(jié) 論

做好漿紗機(jī)的日常維護(hù)和保養(yǎng)，保證其良好的工作狀態(tài)，可以有效減少運(yùn)行故障和經(jīng)濟(jì)損失，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益最大化。漿紗機(jī)的維修對(duì)維修人員的要求極高，必須具備深厚的專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本系統(tǒng)采用故障樹法分析了故障發(fā)生的原因，整理出相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)，采用正向分析法設(shè)計(jì)了推理機(jī)，并利用LabVIEW和Access數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)了故障自診斷系統(tǒng)。實(shí)踐證明，應(yīng)用故障自動(dòng)診斷軟件對(duì)漿紗機(jī)進(jìn)行故障診斷，故障點(diǎn)定位準(zhǔn)確，維修效率高，據(jù)使用統(tǒng)計(jì)設(shè)備維修時(shí)間比原來人工維修縮短了70%，降低了維修人員工作難度，能有效保證漿紗機(jī)長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。