如何应用仪器解决空空导弹测试设备故障,污水

2019-09-21 12:07栏目:客户案例
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空空导弹测试设备是一种光机电设备,如果出现故障,会直接影响到空空导弹的战备或作战保障。因此,必须对测试设备故障及时进行维修,保证设备随时可用。一般来说,故障主要出现在其电子电路系统中。

Study on Fault Diagnosis Expert System for the Engine of a Helicopter Based on Rule◎明志茂徐永成陶利民/国防科学技术大学构建了某型直升机发动机故障诊断专家系统,介绍了在Delphi7开发平台下专家系统的总体结构、设计思路及实现方法,详细阐述了各模块功能,以及知识的表示方法和推理策略。实现了对发动机在运行状态及零部件失效方面的智能故障诊断。发动机是直升机的核心部件,因其结构 复杂、零部件多及高温高速的恶劣工作环境,故障频率较高,直接影响直升机的飞行安全和可靠性。因此,发动机的故障诊断是飞机故障诊断的重点。发动机故障诊断的方法和技术主要有:①基于状态信息和发动机模型的趋势分析技术;②油铁谱分析技术;③振动分析技术;④无损检测技术等。但是,单独应用某一诊断方法时,诊断结果并不完全准确,而且利用这些诊断方法需投入大量人力和物力,造成故障诊断和维修的时效性差,效费比低,缺乏灵活性。因此,要提高某型直升机的发动机的故障诊断效能,不但要借助自动测试设备、机内测试、个人维修计算机等技术保障设备,而且需要专家系统等先进理论和方法的强有力支持。由于某型直升机发动机系统尚未建立完整的、精确的、包括所有约束条件的数学模型,使用基于数学模型的故障诊断方法存在弊端;而发动机系统存在不少需要专家经验和直觉知识的积累来解决的问题,而这些专家经验难以用数学模型或逻辑推理求解;发动机维修中心已积累了比较完备的专家经验和技术手册,适合应用专家系统。因此,研究和开发实用、可靠、高效的基于规则的某型直升机发动机故障诊断专家系统,对于尽早发现发动机故障苗头,减少或杜绝设备故障的发生具有重要意义,同时也为发动机维修中心提供强有力的技术支持。系统设计思想及技术方法1.设计思想长期以来,某型直升机发动机维护方法仍主要依赖技术保障人员的经验进行技术保障,维护手段比较落后。经验表明:即使一个熟练的技术人员,在排除故障时,确定故障原因和部位的时间约占总时间的70%~80%,而只有约10%~30%用于最后排除故障的维修工作。这种依据经验手工检测、诊断的方法效率低下;随意性大,检测次序、检测位置、诊断过程的确定缺乏科学依据,误拆好设备等情况经常发生,造成的直接结果就是技术保障周期长、费用高、直升机战备完好率低,越来越不能满足高技术条件下作战的需求。通过开发专家系统来收集、整理、保存和运用专家经验,采用人工智能技术,用计算机模拟人类专家的思维和判断过程,尽可能快地确定故障部位,成为解决此矛盾的比较理想和有效的途径。本文所研制的某型直升机发动机故障诊断专家系统的整体思路是将发动机诊断和维修领域的大量实际诊断和维修经验直观、明了地显示出来,然后进行汇总和提炼,建立诊断知识库存贮于计算机内部;通过人机界面与用户交流询问的方式逐步进行深入诊断,同时也为直升机维修中心提供强有力的技术支持;最终确定发动机故障的部位和原因,给出诊断结论,并提出维修建议,从而提高直升机发动机故障诊断的准确性和效率,实现发动机故障的智能专家级诊断。2.技术方法从专家系统的实际开发应用情况看,专家系统的实现有三种方法。第一种是采用人工智能程序设计方法,用LISP或PROLOG、CLIPS语言实现,但由于其运行速度慢,数值计算能力弱,人机接口功能不完善,移植性差等问题,阻碍了专家系统的实用和推广;第二种是采用结构化程序设计方法和面向对象程序设计方法,虽然软件的可重用性、可扩展性好,但软件用户界面功能弱;第三种方法是随着用户对人机交互界面和可视化程度的要求不断提升,大部分专家系统的研制开发更趋向于选择使用可视化程序设计语言、界面设计简便的Visual C++、Visual Basic、C++ Builder 、Delphi等程序开发语言。针对不同的开发对象选用合适的开发工具。本文开发研制的某型直升机发动机故障诊断专家系统要求技术可靠性高、软件稳健性好、方便适用、人机交互界面友好等特点,采用可视化程序设计语言Delphi7成功开发了直升机发动机故障诊断专家系统。专家系统结构与实现1.专家系统结构系统是基于规则的产生式系统。在系统开发时,主要考虑用数据库为载体的构造模型,因此,本文研究开发的某型直升机发动机故障诊断专家系统的开发环境是:以WindowsXP作为软件开发平台,相关的软件程序用Delphi7开发,数据库端采用关系型Microsoft Access开发,实现了数据库与程序的无关性,利于数据库的更新和扩展。基于规则的诊断专家系统通常由四大部分组成:人机界面、知识库、知识处理模块和诊断推理模块。其中推理机是整个专家系统的核心。系统总体结构见图1。 2.专家系统的实现 知识表示和知识库的建立● 知识的表示① 发动机故障知识树结构构建 通过对发动机系统结构、功能和故障机理特征的分析以及大多数外场故障和部分内场故障的维修经验,按逆向推理的思想把推理前提与推理目标之间的一系列规则展开成为一棵树型的结构,可将其各子系统的故障模式描述成一种树状逻辑结构,如图2所示。② 发动机故障模式的计算机表示本文采用与其特点相适应的产生式表示法来进行知识的表示,用产生式表示法表示知识的系统可称为基于规则的系统。它模拟人类大脑记忆模式中各种知识块之间的大量存在的因果关系,以"IF-THEN"的产生式规则的形式表达知识,即:IF P THEN Q其中,P代表条件,如前提、状态、原因等;Q代表结果,如结论、动作、后果等。其含义是:如果条件P被满足,则可推出结论Q或执行Q所规定的动作。知识的表示与知识库的设计紧密相关。知识库的设计合理与否,直接影响知识的利用程度和使用效率。产生式表示法虽然具有模块化好、表示形式一致和贴近自然性的优点,但也存在推理效率低、非透明性及过分依赖已有经验的缺点。因此,根据故障模式组建知识库时,为了克服产生式表示法知识库的规则过多,会使搜索深度变得很大,从而降低推理速度的缺点,本文分别针对发动机的各个子系统设计了4个知识库。知识库一般可以简化为事实和规则两部分,对应于数据库建立两个表:事实表和规则表,每一条规则对应于数据库的一条记录。在Access中的表示分别如表1、表2所示。表中:编号、规则号--自然编号,用于数据源的查找;检查位置/故障事实--确定诊断的故障位置,如设备、元器件等;初始代号--记录的物理事实故障代码,如aaa;规则前提/故障现象--设备、元器件等的故障现象;前提代号--对应的物理故障事实代码,如aaay;规则动作/处理措施--针对故障现象所采取措施;后件代号--与规则动作对应的代码,如bbb;操作属性--故障模式入口条件、询问操作、结论。检查位置、故障现象和处理措施是从用户的角度来描述故障产生的现象、原因和维修措施,对应的初始代号、前提代号和后件代号则是从编程的技术角度对其进行编码说明。● 知识库的建立和管理建立数据源可以直接在Access表上操作或以编程的方式在程序中进行。管理和维护数据库主要利用Delphi7的数据控制控件。Delphi7将数据库功能封装进了可视组件库 , 从而提供了一种快速应用程序开发方法。具有知识检查功能,以保证知识库满足有效性、完备性和一致性,使得数据库应用程序开发简明而高效,因此,用Delphi7开发基于规则的专家系统中具有显著的优势。通过Microsoft Access和ODBC驱动程序建立其数据源及其连接,通过ODBC类来管理其数据库,在知识库可编辑状态下,可以完成如下操作。① 规则查询可以显示此项规则的详细内容,包括规则号、规则前提和规则动作等;并分别对要查询的内容进行提示操作,可将查询结果报表打印输出。② 添加规则表将同时增添事实表,可同时完成对两个表的添加。首先会检查表中是否存在此项记录,已存在的记录将不添加到表中。③ 删除规则首先在规则表中进行删除一条规则,然后删除事实表中的记录。④ 修改规则应考虑会影响其他规则的运行和诊断推理,一般规定只允许修改规则动作、后件代号和备注等;对于确认要添加、删除、修改的记录,可以直接在数据源中进行操作。⑤ 安全性能高。可对Access所有表进行加密,也可编程实现加密,无论以哪一种方式对表进行操作都需输入密码,防止无关或没有操作权限的用户破坏知识库。 推理机及推理策略推理是建立在知识库、数据库的基础上,从故障事实出发,向结论方向进行搜索与推理,推演出新的故障原因和范围,以及排除故障所采取的对策。由于不同的故障现象由不同的故障原因所造成,即使一种故障现象也可能有不同的故障原因所引起。因而在推理过程中以故障现象作为条件对问题进行求解。即采用与前所述的"IF-THEN"的产生式规则的知识表达形式相对应的推理形式,称为产生式推理方式。推理机从事实数据库中读取推理所用到的知识,按照系统设定的规则进行规则与事实的匹配,所谓匹配就是把事实表中的检查位置的初始代号与对应的规则表中的规则前提的前提代号相比较,如两者相同,视为匹配;相反为不匹配。规则如不匹配则继续搜寻下一个规则前提,直到匹配从故障事实出发,向结论方向进行搜索与推理。产生式推理方式中,多条规则之间一般都有联系,即其中某条规则的结论是另一条规则的前提。因此,如果匹配成功,系统激活一条规则,推理程序会自动推断出新的故障原因和范围或者结论,以及排除故障所采取的措施;如果规则库中根本不存在此规则,则系统会推断出"事实不足"的结论。 诊断结果示例为了检验上述方法和系统的正确性和有效性,现以本文开发的发动机起动系统为例进行故障模式的推理诊断。运行时,首先进入系统登录界面,确认登录权限,进入系统主界面,点选发动机系统按钮进入发动机系统,选择故障检查位置,进行故障推理诊断,定位故障原因,直至得出故障结论和维修措施等。结论本文开发的发动机故障诊断专家系统是一个旨在协助维护人员进行排故的微机故障诊断专家系统。该系统采用基于规则的知识表示与推理机制,实现了对直升机各子系统的大多数故障现象进行推理、诊断与定位,并给出相应的排故措施。系统采用可视化程序设计语言Delphi7编写,具有人机界面友好、模块性好,推理速度快及维护方便等特点。在实际运用中获得了较好的效果。

污水处理过程复杂、影响因素多,我国污水处理厂故障频发和出水不能实现稳定达标排放,污水处理故障诊断对保证污水处理厂正常运行和达标排放有非常重要的意义。我国污水处理系统不正常运行、出水不能稳定达标的现象仍然比较严峻。而造成上述问题的部分原因是污水处理过程复杂、影响因素多、故障不易诊断;污水处理厂工作人员专业性差,致使污水处理过程中出现的各种故障发现滞后并且不能及时准确地解决。因此对污水处理厂进行运行故障诊断和精细化监管十分必要和关键,下面由工业污水处理厂家深水海纳跟大家讲讲污水处理故障的诊断方法。

故障诊断需要一定的仪器设备支持。诊断仪器体系是指根据维修特点、维修体制和诊断要求确定的诊断仪器种类。空空导弹测试设备在结构上具有模块化、插件式的结构,通过更换模块或插件即可进行快速修复,这是它的维修特点。从维修体制上看,空空导弹测试设备实行两级维修体制:基层级和基地级维修。基层级维修以换件修理为主,诊断目标为可更换单元,基地级维修以插件修复为主,诊断目标为可更换元件。战时则实行靠前修理,以保证使用为目标。

1、污水处理故障诊断方法

系统级故障诊断仪器与测试设备同时运行,它应及时反映测试设备工况。其重要设计技术就是机内测试技术。BIT技术是复杂武器装备整体设计、分系统设计、状态监测、故障诊断、维修决策等方面的关键共性技术。它具有提高故障诊断的精确性、显著地缩短维修时间、降低维修成本和对维修人员的技能要求等优点。BIT的关键是测试点的选择。选择的基本原则是测试点要能保证使BIT故障检测率和隔离率最佳。一般包括三类测试点:无源、有源、无源和有源测试点。插件即印刷电路板,一般由模拟和数字电路组成,对它的故障诊断是一个混合诊断问题。用于插件故障诊断的测试仪器可分为两种类型:基于元件测试的诊断仪器和基于板级I/O测试的诊断仪器。基于元件测试的诊断仪器,又叫在线测试仪。它主要采用了后驱动等相关技术,能在电路板不工作的情况下,直接测试电路板上的元器件,判断其好坏、功能和型号,从而能够方便、快捷地对各种复杂电路进行器件一级的维修。后驱动技术又称为“强驱动”、“反驱动”或“过驱动”技术,它的主要设计思想是用瞬态大信号隔离其它器件对被测器件的影响,达到给被测器件施加测试码的目的。在线测试仪功能较理想,但也存在价格较昂贵、操作相对复杂,后驱动可能造成元件的损伤等不足,比较适合基地维修使用。

1.1知识综合法

目前,用于系统故障诊断的方法可分为两类:完全基于检测数据处理的传统诊断方法和基于知识处理的智能诊断方法[8]。智能诊断是传统诊断方法的发展。它以知识处理技术为基础,在知识的层次上,实现辨证逻辑与数理逻辑的集成、符号处理与数值处理的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库是交互等。诊断型专家系统是智能诊断应用最早、最成熟的智能诊断方法。专家系统一般由知识库、推理机、综合数据库、解释程序、知识获取程序和人机接口等组成。

知识综合法主要是指利用知识和经验等方法综合对污水处理过程中的问题进行诊断并找出解决办法,一般是针对某一案例。知识来源包括前期知识的积累和查阅相关材料来获取与诊断相关的信息,材料如污水处理方面的设计手册、技术规范、技术指南、相关文献和类似污水处理工程案例资料等。

要最终解决空空导弹测试设备故障诊断问题,还有很多工作要做。从诊断系统设计过程看,在装备设计阶段要进行装备的测试性设计,提高装备的可测试性;在装备使用阶段,要进行诊断系统的再设计,进一步提高诊断能力。从诊断理论和方法上看,要综合运用基于数据的诊断和基于知识的诊断。从诊断技术上看,要注意运用现代信息技术的成果,实现远程、网络化的诊断。

1.2数学模拟诊断法

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数学模拟法是利用现有的一些污水处理方面的数学模型或模拟软件对污水处理厂的运行工况进行诊断并提出优化方案的一种方法。该方法通过模拟能同时实现诊断与优化。这类方法对操作人员专业水平要求较高,过程较复杂,但是诊断和优化方案比较精确高效,目前很多污水处理厂采用了数学模拟来诊断运行的报道,例如仇付国等利用BioWin软件对北京某ICEAS工艺的污水厂进行氮、磷出水不达标诊断,并从调整工艺运行参数和改变工艺流程两方面提出了升级改造方案。

1.3统计学诊断法

污水处理过程复杂,涉及到的影响因素颇多,污水处理参数很多并且相互影响,这就促进了统计学诊断方法应用于污水处理故障诊断中。且统计学诊断方法已从最初的单变量统计逐步发展到多元统计诊断分析,如主成分分析法,偏最小二乘法等。

(1)基于主成分分析的诊断方法。主成分分析是从影响过程的众多相关变量中挑选几个主要过程变量来表示原有的多个变量,从而简化分析过程的一种统计方法。基于主成分分析的诊断方法是将污水处理的历史数据,按一定标准去掉一些重复的线性干扰,找出影响过程变量的主成分,构建主成分模型,通过数据对模型进行检验,对实时数据与模型之间进行比对,实现故障诊断。

(2)基于故障树的诊断方法。故障树诊断法是Bell实验室于1961年提出来的一种推理方法,整个构成倒树状结构。最上层是顶事件,向下一级一级分支是中间事件和子事件,子事件下部是导致事件的根部原因。事件与事件之间存在“与”门和“或”门的关系。将故障树诊断法用于污水处理厂的诊断之中,可以通过这样一种树状关系来探讨导致顶事件的可能原因,逻辑清晰,并且能够定量分析出各事件发生的概率。

(3)基于支持向量机的诊断方法。基于支持向量机的诊断方法是通过构造最优分类平面将异常数据与正常数据区分开,它是基于统计理论的一种机器学习方法,它在解决污水处理厂的故障监测和诊断方面是一个有力工具。

1.4人工智能诊断法

(1)基于遗传算法的诊断方法。遗传算法是从生物进化过程“适者生存”“优胜劣汰”启发而来。基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰原则的算法,把求解问题的自变量看作原因,编码构成染色体(个体),在个体集合(群体)内依据个体适应能力进行最优评价。遗传算法搜索性能优越,同时能进行全局性能优化。

(2)基于人工神经网络的诊断方法。人工神经网络是一种用大量简单相连人工神经元来模仿生物神经网络的一种人工智能处理系统,包括硬件和软件。人工神经网络由大量人工神经细胞(处理单元)组成,每个处理单元都可以输出信号,该信号又成为别的处理单元的输入,这种输入和输出关系一般用输入值的加权乘积和函数来表示。人工神经网络的运作有学习过程和回想过程,可以进行大规模的运算、存储、处理、学习和记忆能力,针对污水处理这类多影响因素和条件可以进行评估和诊断。人工神经网络诊断在污水处理故障诊断领域主要关注的是污水处理过程的模拟和控制和对特定参数进行预测等。

(3)基于模糊理论的故障诊断方法。模糊理论诊断法是模仿人类思维的模糊综合判断推理来处理问题的一种方法。该方法对于诊断一些过程本身具有不确定性、不精确性的问题有突出优势,主要是通过构造隶属度函数来实现诊断。

(4)基于专家系统的诊断方法。基于专家系统的诊断方法是将长期大量的知识经验和故障信息进行收集和整理,然后转化成计算机语言,设计出智能程序来解决复杂问题。专家系统诊断法在设备、电子系统、机械系统和运行过程故障诊断方面都有大量的应用,同时也逐步开始应用于污水处理故障诊断中。

1.5集成诊断法

集成诊断法是结合各种诊断方法的优点而形成的一种诊断方法,基于此作出的决策对污水处理厂的管理有重要推动作用。用的比较多的集成诊断法有神经网络和专家系统的集成、模糊理论和专家系统的集成、故障树和专家系统的集成、模糊理论和神经网络集成等。

2、专家系统在污水处理故障诊断中的应用

专家系统包括知识库、推理机、数据库、解释模块和人机交互端口等几部分。专家系统最重要的是知识库,也是整个系统的瓶颈所在。需要尽可能多的收集所诊断对象可能出现的问题,并且找出对应问题的原因和解决办法。推理机是根据一定的逻辑及推理规则,利用知识库里的知识,对用户输入的问题进行分析和解释。数据库是系统操作对象。解释模块是对用户的提问进行解释。人机交互端口是用户与计算机或者只能专家进行交流的端口。

专家系统及其集成系统从1970年开始在污水处理领域得到应用,至今为止已经有不少成功案例,相关文献报道也比较多。既有用于全过程诊断的,也有针对某个具体处理单元的。

孙强等在国内首次提出建立基于模糊理论的城市污水处理厂故障诊断专家系统(STFES)。施汉昌等2001年用正反向推理机制,用故障树的形式,建立了一套故障诊断系统,并用于城市污水处理厂的运行诊断。王刚通过故障树法进行知识库构建,采用正向推理机制,在Eclipse平台采用MySQL开发工具构建数据库,构建了一套专家诊断系统,用于榨菜废水处理厂故障诊断。该诊断系统还包括运行维护模块,可以提供废水处理运行、维护和管理知识的查询功能。田在兴利用故障树理论对引起出水问题的原因进行组织和整理,构建知识库(如图1)。然后采用正向推理机制,建立了一套专家诊断系统,用于城市污水处理厂BAF工艺的诊断中。通过实际应用发现该诊断系统能准确判断出水异常数据并能对引发故障的原因给予解释并提出相应解决方案。刘宇基于贝叶斯网络法构建贝叶斯网络模型,再基于该模型构建了城市污水处理厂A2/O工艺故障诊断专家系统。王龙双针对处理冶炼废水和混合化工废水的工业废水处理厂运行故障,利用模糊理论构建知识库,采用正向推理方法构建推理机,在此基础上开发了一套污水处理运行监控与故障诊断的专家系统。该系统能实现污水处理厂运行异常数据自动提取、实时显示、故障在线或离线诊断功能,实际调试运行效果良好。

国外方面,Punal建立了一个厌氧处理工业废水的诊断专家系统,以高浓度化纤废水的处理为实际诊断案例,可靠性和稳定性好。Baeza等为了提高总氮的去除效率,建立了一个基于知识的专家系统(KBES)用于A2/O工艺污水处理厂的运行诊断。Carrasco等建立了一套基于规则的模糊诊断专家系统,用于对厌氧废水处理过程中酸化相的诊断。该诊断系统搭载了Matlab模糊逻辑工具箱进行数据分析,试用结果证明该系统能很好地诊断反应器的操作异常问题。Lardon等针对专家系统容易出现诊断错误的现象,经过改进后建立了一种基于事实理论的诊断专家系统,并应用于厌氧工业废水处理中,通过验证发现该系统能自动检测信息和数据冲突。Chen等开发了一个基于知识的在线诊断专家系统,用来诊断MBR工艺污水处理厂同步去除有机物和氮。

虽然专家系统的开发和应用已经较多,但专家系统目前在污水处理诊断中的应用也存在如下不足:一是知识库内容有限,不能包含污水处理过程中的所有故障,因此建立的专家系统可能不能解决污水处理厂的所有问题;二是专家系统知识库不能自动更新,需要人为不断地补充新的问题,并且转化成计算机语言给系统不断升级;三是故障诊断系统没有与自动控制相结合,还是限于工作人员通过专家系统诊断问题,得到系统反馈后再去采取相应措施,存在一定的延滞,不够高效。

3、其他诊断方法在污水处理故障诊断中的应用

3.1知识综合法

王先宝等采用知识综合诊断法对昆明某氧化沟工艺的污水处理厂进行问题诊断,通过收集污水处理厂运行一年的进出水水质水量数据,利用专业知识积累、文献查询或咨询专业人士等手段来寻找运行问题的原因,最后发现进水碳源问题、供氧问题等几个方面的原因并给出了优化建议。李鹏峰等对某CAST工艺污水处理厂进行诊断分析,在历史运行数据的基础上,通过污泥活性测试和工艺模拟试验提出相应的工艺优化运行措施。

知识综合法进行故障诊断需要长期的知识和经验的积累,专业性太强,且容易以主观意识为主,缺乏科学性,导致诊断结论错误,造成损失。

3.2数学模拟法

数学模拟法是近几年兴起较快的一项技术,在污水处理诊断、工艺优化、升级改造、能耗评估等多方面均有实际应用。目前应用比较多的模拟模型软件包括:BioWin模拟软件、TUD模型、GP-X软件、WEST软件等。

仇付国等利用BioWin软件对北京某ICEAS工艺的污水处理厂进行氮、磷出水不达标诊断,先建立概化模型,校正模型参数,进行动态模拟,从调整工艺运行参数和改变工艺流程两方面提出了升级改造方案。郝晓地等通过数学模拟的方式对荷兰某污水处理厂进行节能降耗优化,采用TUD模型,使用AQUASIM 2.0软件进行模拟,发现反硝化脱氮除磷在同步脱氮除磷过程中能节约53%~59%的COD,多余的COD可以转化为CH4,从而降低能耗。

Nuhoglu等利用GPS-X软件对土耳其某卡鲁塞尔氧化沟工艺的污水处理厂进行了全流程模拟,发现调整μmax h、μmax a、KNH、KS这4个参数能使得模拟结果与实际出水水质有很好的匹配。Vitanza等采用BioWin模拟软件对污水处理厂进行诊断和工艺优化,发现模型拟合度好,模拟准确。Guo等基于贝叶斯网络模型建立了一种新的用于A2/O工艺污水处理诊断的方法。

数学模拟法需要基于数据建模或者利用现有的模型软件建立概化模型等,需要专业水处理知识和强的数学功底,同时对模型软件很好的掌握,能独立操作,相对难度大。另外,目前数学模拟法也仅局限于对生活污水的处理,对于进水成分复杂的工业废水目前应用效果不好,有空缺。但是数学模拟法有很多别的方法不能比拟的优势,一方面能够通过数据校正、拟合,对污水处理厂进水水质水量改变、污水处理工艺条件变化、构筑物容积等发生改变的情况下对污水处理系统的影响,对于新建污水处理厂和需要完成升级改造的污水处理厂有比较准确的预测作用,可以节约成本和节省工作量。另一方面,模型软件可以同时实现诊断与优化,并针对每个污水处理厂的实际情况提出精确、具体可行的优化方法,包括工艺优化和能耗优化,实用性非常强。

3.3统计学诊断法

刘乙奇等为了克服PCA方法的不足,提出因子分析(FA)故障诊断方法,并在BSM1模型上进行了验证,发现与PCA法相比,FA错误率更低,对不确定信息的表述能力更完整。

Tao等采用主成分分析方法(PCA)法诊断SBR工艺污水处理厂的传感器系统故障,在历史运行数据的基础上,结合主成分得分和主成分负荷系数,建立了新的故障诊断方法和模型,在实际案例中能准确进行故障诊断。

3.4故障树诊断法

故障树诊断法可以单独用来对故障进行分析,也常用来与其他方法进行组合后以集成的方式来进行诊断。

高大康针对CAST工艺常见出水故障,采用故障树法分析故障原因和逻辑关系,建立了基于规则的故障诊断模型,并用于广州某工业园区废水处理故障诊断,离线诊断对污水处理系统的稳定运行有积极作用。

Beauchamp等将故障树诊断法引入电化学超滤技术的诊断分析中。针对水处理过程中微生物(Cryptosporidium parvum,小球隐孢子虫)容易超标,以此为顶事件,逐层分析导致该事件的各项因素及根本原因。该研究结论有助于更好地理解电化学超滤过程,合理控制、提高操作能力和技术,确保出水安全。Taheriyoun等采用故障树分析法对某活性污泥法工艺的污水处理厂进行诊断,分析影响污水处理厂出水效果的各项因素。结果表明人为因素是导致污水处理厂出水故障的最主要的影响因素,通过故障树分析能有效的评估风险,排除故障。

3.5其他集成诊断法

陆林花将遗传算法和聚类算法应用于污水处理异常诊断中,采用基于距离的异常因子来检测异常数据,再建立故障诊断规则。通过实际案例证明该方法能对污水处理中的异常数据进行有效检测。

Han等基于故障树理论,利用模糊神经网络(FNN)建立了一个废水处理在线诊断系统,该系统包含一个诊断污泥体积指数(SVI)的在线传感器。该诊断系统通过对实际试验数据和FNN预测结果的对比进行故障诊断,最终应用于SBR工艺污水处理进行诊断效果验证。

4、结论与展望

在总结故障诊断方法的基础上,结合对污水处理故障诊断方法的认识和目前应用现状的了解,对该领域未来的发展提出以下观点:

(1)现有的诊断方法或者诊断系统基本集中在对某种处理工艺、单一的故障诊断问题等,对于多种处理工艺都通用的诊断系统和多方位故障诊断还比较缺乏。与此同时,污水处理厂运行故障与故障之间可能存在各种关联,会产生链式反应。因此建立适应性更强、全污水厂逐级分布式故障诊断系统是一个可行的研究方向。

(2)人工智能应用与污水处理故障诊断领域是一个发展趋势,而目前专家系统、神经网络等人工智能诊断方法有自身的缺陷和局限性,主要是自主学习能力差、数值计算能力弱、经验推理能力不足等。因此,将来可以从以下两方面考虑,一方面可以采用多种智能方法相结合的集成智能诊断系统可以发挥各自优势,取得更好的效果。另一方面,在人工智能中开发机器自主学习的方法,有助于及时补充知识,提高诊断系统能力。

(3)目前互联网技术的发展,有助于建立虚拟故障诊断平台,实施远程故障诊断。电脑搭载诊断系统的同时开发诊断APP,污水处理厂实时数据传输到诊断APP,利用诊断软件可以随时进行故障诊断,更便捷、高效。同时,网络的发展又可以实现污水处理故障诊断资源共享,帮助污水处理厂优化运营。

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