摘要：介绍了一种应用于高线轧机远程诊断的新型系统结构。嵌入式网络数据采集器向其服务器传输设备监测数据，远程诊断中心提取采集数据处理分析，进行诊断决策。用户层为用户提供技术支持和相应服务，排除设备故障后将经验反馈给诊断中心，作适当处理后转换为新的诊断知识加入到知识库中。该结构加强了远程反馈功能，并在可扩展性和功能上弥补了现有故障诊断系统的不足。

关键词：高线轧机；远程监测；远程诊断；故障诊断

l   前言

    由于目前高线轧机精轧机组的轧制速度一般可达100m／s以上，对传动系统中零部件的冲击较大，齿轮、轴承故障的几率远高于其他类型轧机，因此轧机运行的安全性和可靠性问题逐渐提到日程上来，而在对高线轧机的维护过程中，故障诊断技术发挥着越来越重要的作用。

    远程监测与诊断系统依托Intranet及Inter-net传递数据，实时地对机械设备运行状态进行监测和诊断。通过各种传感器获得设备状态数据，进而判断设备运行是否正常，如出现异常则及时报警。根据诊断中心对设备运行状态的分析可合理安排检修，防止重大事故发生。另外，程故障诊断技术对实现资源共享、加强企业与研机构交流也有极大的促进作用。目前国内对线轧机的故障诊断主要采用离线检测和在线测，而在高线轧机机组间采用远程诊断技术是然的发展方向，但目前尚没有较成熟的系统构。本文介绍了为某企业开发的一种远程监测断系统。

2   传统高线轧机在线诊断系统存在的问题

传统高线轧机在线监测诊断系统在应用中有很大的局限性，主要表现在以下几方面：

    (1)粗、精轧机监测系统相对独立运行，对不同机组有不同的软件，在不同机组、车间、

厂区之间不统一监控管理。目前设备实时数据流动仅限于企业内部，不能远程诊断。

    (2)故障诊断技术发展迅猛，新理论、新技术和新方法不断涌现。仅振动分析这一应用较广、发展较快的诊断手段，即已从幅值谱、功率谱、倒频谱、细化谱、包络谱、时域分析、相关分析、多变量分析和全息谱技术等，发展到与非线性原理、多传感器信息及现代智能方法的集成与融合，在分析精度和速度上不断提高。所以开发更实用的监测分析软件也是提高诊断效果的重要方面。

    (3)诊断系统捕捉到隐患信息后不能有效提示给监测人员。而系统应能提供必要的远程自动控制功能、报警功能及其他功能，以便及时采取措施。

  (4)现有技术是通过安装客户端诊断软件来监测设备的。但监测人员希望外出时可随时方便地查看设备运行情况，并享受一些特殊的技术及信息支持服务。同时开发人员希望方便快捷地得到用户的经验反馈。这是传统在线系统不能解决的。

3   高线轧机远程诊断系统

解决问题的必要条件是开发具有网络数据传输功能的嵌入式数采器和规划更实用的远程诊断系统，采用更加明晰、合理的系统结构。根据实际情况和该技术未来的发展方向，设计了一种新的系统结构。其具有明晰的层次结构，分别为现场测控层、网络传输层、存储层、远程诊断层和用户层，如图l所示。

远程监测诊断系统按功能和诊断过程划分，如图2所示。

    (1)现场测控层。本层硬件包括各种传感器、嵌入式网络数据采集器和受监测设备。图2中的“信号采集、存储”、“控制调整”及“状态报警”中的现场报警部分(“状态报警”分为设备现场报警和诊断中心报警两部分)的功能。现场监测系统的作用有2点：一是对设备的状态监测点实时地采集设备运行状态信息，并将其传输到上位机的数据库中；二是提供远程自动控制功能和现场报警功能等其他辅助功能。

    (2)网络链接层。此层负责其他各层之间网络通信设备及协议。通信网络连接方式通常可采用专线或电话线2种方式。

    (3)存储层。为了在更广泛的范围内交换信息和共享信息，必须使用网络数据库。诊断系统为网络数据库建立了webl，访问服务，数采器通过网站的动态域名访问该web服务，web服务与网络数据库连接，从而实现了诊断中心和嵌入式数据采集器之间的数据交换和数据存储。动态域名的功能，是实现固定域名到动态IP地址之间的解析。每次启动安装web服务器，其内的动态域名软件就会把本机的IP地址发送到动态域名解析服务器，更新域名解析数据库。这样数采器诊断中心只需访问该动态域名即可。动态域名解析服务器会返回正确的IP地址，其优点是避免了IP地址频繁更换所带来的麻烦。

    (4)远程诊断层。此层功能包括图2中的“信号处理”、“特征提取”、“故障判断”、“诊断决策”和专家操作界面、指导反馈等功能模块。各模块采用面向对象的概念，内部封装，留出访问接口。通过封装，在需要时只需修改各模块内部算法，而无需涉及其他模块。

    诊断中心的主要任务是通过网络集中对分散在各地高线轧机的运行状态进行监测，用各种技术手段分析存储于数据库中的数据，做出诊断决策。提供数据信号处理、信号分析、诊断，用户管理、知识库管理、远程协作管理、历史数据存储管理。其中信号分析、诊断是整个远程监测和故障诊断系统的核心，其全天24h提供对远程设备的监测和故障诊断。

    有别于其他系统，远程诊断中心增加了指导反馈模块。指导反馈模块由“控制调整”、“状态报警”、“趋势预报”和“用户界面”共同组成。诊断中心将得出的诊断结论及处理意见经用户层传输到设备管理各部门，用以指导现场维修。对捕捉到的突发故障，直接将诊断结果返回给轧机控制系统，以采取调整、自诊治等动作。如现场人员发现轧机有故障特征，但现场监测系统诊断不到，可向远程监控中心发出诊断申请。诊断中心不能得出明确结果的，由诊断中心通知相关专家，进行远程交互会诊。

    (5)用户层。包括现场监测／诊断软件和客户服务网站。现场监测膨断软件向企业的工程师、现场工作人员提供各种客户端监测及诊断工具，用于局域网内部，实时对设备进行监测诊断，对超标工业信号进行报警。现场监测／诊断软件在设计上简洁实用，以避免占用过多资源而降低计算机系统的稳定性。

    客户服务网站提供市场资讯，并面向特殊注册用户提供安全的数据访问和设备诊断信息查询，同时提供诊断托管、网络监控等特殊技术服务。网络服务平台能从网络数据库中获取现场轧机的各种数据，并将其转化为动态网页图形供浏览器用户操作和浏览。网站向用户层提供及时、准确的维修信息，并提供一些零配件的价格、提供商联系电话等信息。用户在系统修复后可将实践经验反馈给客户服务网站，为诊断中心提供新的诊断知识，最终加入到知识库中。

4   结语

    新的诊断系统解决了传统高线轧机诊断系统存在的问题，并具有以下特点：

    (1)明晰的层次结构和良好的可扩展性。方便了轧机各管理部门之间的任务划分，及软件更新和硬件扩充。

    (2)重视数据安全工作。利用网络系统提供的数据容纳能力和处理能力，形成不同级别的网络数据库和备份数据库，有效地保障了历史数据的完整性，使数据的积累和资源共享成为可能。

    (3)监测部分增加了控制功能，形成了新的测控系统。在诊断层、用户层和现场测控层大力加强了指导和反馈功能。

    (4)客户服务网站向企业用户提供了更加优质的服务体系，方便了技术交流。借助于网络，远程诊断系统可以灵活地扩展其服务范围。

    北京工业大学先进制造技术重点实验室在伙伴企业建立了高速线材轧机远程诊断系统，替换掉了原有在线系统。监测诊断的对象是该企业高线粗轧机及精轧机的薄弱环节—轴、轴承、齿轮，共计13台设备，监测点39个。通过一段时间的运行实践，证明远程诊断中心和企业管理中心可及时有效地捕捉到设备故障信息。同时该系统的清晰结构、可靠性和稳定性，实用的功能及丰富的配套服务也得到了企业管理者和现场维护管理人员的欢迎。应用中推进了企业设备现代化管理的发展，取得了良好效果。

                                                                                                                (北京工业大学机电学院先进制造技术重点实验室)