基于地理信息系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器故障智能預(yù)警分析

0 引 言

物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)將“智能物體( Smart Objects) ”接入到互聯(lián)網(wǎng)或移動(dòng)通信網(wǎng)，從而在人與物、物與物之間形成一種新的通信模式。物聯(lián)網(wǎng)已被廣泛地應(yīng)用于石油行業(yè)、安全防護(hù)、智能交通、智能電網(wǎng)、醫(yī)療等領(lǐng)域，并且不斷地向我們生活的方方面面滲透。據(jù)預(yù)計(jì)，未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)極有可能將互聯(lián)網(wǎng)拓展到一個(gè)更廣的領(lǐng)域。因此，物聯(lián)網(wǎng)也被視為繼互聯(lián)網(wǎng)之后，全球信息產(chǎn)業(yè)的又一次科技和信息浪潮。目前，全球物聯(lián)網(wǎng)尚處于概念、論證與試驗(yàn)階段，處于攻克關(guān)鍵技術(shù)、制定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與研發(fā)應(yīng)用的起始階段。技術(shù)上出現(xiàn)融合化、嵌入化、智能化的特征，應(yīng)用上呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、服務(wù)化、開放化、工程化的特征。

隨著油田生產(chǎn)自動(dòng)化的飛速發(fā)展，近年來(lái)，越來(lái)越多的傳感器被部署，為油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其運(yùn)行狀態(tài)及故障情況都直接影響了油田物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性。傳感器大量部署使得現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員巡檢或檢測(cè)工作量巨大，還存在某些參數(shù)人工實(shí)測(cè)困難、不容易及時(shí)發(fā)現(xiàn)等問(wèn)題，無(wú)法滿足傳感器運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)的需求。在油田物聯(lián)網(wǎng)中，傳感器是現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取的主要設(shè)備。如果它出現(xiàn)性能蛻化、功能故障甚至失效時(shí)，將給自動(dòng)控制系統(tǒng)后續(xù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、連鎖控制、故障判斷等系統(tǒng)功能帶來(lái)嚴(yán)重影響，可能導(dǎo)致誤診斷、誤報(bào)警頻發(fā)，甚至造成不可估量的損失。據(jù)“智能維護(hù)系統(tǒng)中心( IMS) ”調(diào)研研究表明: 一般自動(dòng)化系統(tǒng) 40 %以上的故障警報(bào)皆是由于傳感器系統(tǒng)自身的故障而產(chǎn)生的誤報(bào)警。

二維 GIS[1]具有強(qiáng)大的二維空間查詢分析統(tǒng)計(jì)功能，靈活多樣的應(yīng)用形式，但是對(duì)于日益興起的三維 GIS 應(yīng)用，單一的二維 GIS 展示已稍顯不足。三維 GIS 技術(shù)的快速發(fā)展無(wú)疑引領(lǐng)了新一代 GIS 技術(shù)的巨大變革，代表了未來(lái) GIS 的審美觀。利用二三維 GIS 對(duì)物聯(lián)網(wǎng)傳感器故障智能預(yù)警進(jìn)行直觀展示，從而為技術(shù)維護(hù)人員進(jìn)行快速地理定位，了解周邊設(shè)備狀況，及時(shí)進(jìn)行應(yīng)急處理提供基礎(chǔ)信息。

1 相關(guān)工作

雖然隨著感知技術(shù)發(fā)展、傳感器自身質(zhì)量以及傳感器無(wú)故障工作時(shí)間日益提高，但在由眾多只不同類型、不同廠商傳感器構(gòu)成的一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)中，任何一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)的故障都可能造成整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的誤診斷、誤報(bào)警。因此，物聯(lián)網(wǎng)傳感器的故障智能預(yù)警分析等技術(shù)仍然物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)、難點(diǎn)以及薄弱環(huán)節(jié)。

目前傳感器故障預(yù)警分析的方法有: 硬件冗余法、時(shí)序冗余法和信息冗余法等。其基本方法就是利用傳感器采集的冗余信息進(jìn)行傳感器的故障預(yù)警分析，基于不同類別的冗余信息，產(chǎn)生出了不同的預(yù)警分析方法。

硬件冗余法主要是利用 3 只以上的同類傳感器測(cè)量統(tǒng)一采集點(diǎn)的監(jiān)測(cè)參數(shù)，采用了多數(shù)表決原則進(jìn)行傳感器故障預(yù)警。該方法需要某一位置部署多個(gè)冗余傳感器，因此其成本和維護(hù)費(fèi)用較高。一般航空航天多采用硬件冗余法，實(shí)現(xiàn)傳感器的高可靠性監(jiān)測(cè)，但由于成本較高，一般的應(yīng)用場(chǎng)合，例如油田物聯(lián)網(wǎng)中要盡量避免采用硬件冗余法。

分析冗余法[2]是利用傳感器的一些先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)其自身靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，從而構(gòu)建與輸出信息與被測(cè)對(duì)象之間的解析關(guān)系，并對(duì)輸出信息的設(shè)備有關(guān)和無(wú)關(guān)性的冗余信息進(jìn)行對(duì)比獲取傳感器故障診斷結(jié)果。該方法利用軟件實(shí)現(xiàn)，成本較低，然而對(duì)數(shù)學(xué)模型的精度、可靠性要求較高。并且隨著系統(tǒng)復(fù)雜性增加，數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建會(huì)變得非常負(fù)責(zé)，其可靠性、精度也會(huì)變得難以保證，因此在非常復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中分析冗余法有一定的實(shí)現(xiàn)困難。

時(shí)序冗余法主要是對(duì)系統(tǒng)時(shí)序上的輸出量之間的進(jìn)行建模分析，通過(guò)時(shí)序冗余信息或者用不同時(shí)間序列的傳感器輸出的冗余信息來(lái)進(jìn)行故障識(shí)別和預(yù)警。該方法不強(qiáng)依賴于設(shè)備模型、時(shí)序上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流又提供了大量的冗余信息，因此適用于不同傳感器、不同被測(cè)對(duì)象。因此應(yīng)用非常廣泛。根據(jù)不同的分析模型，時(shí)序冗余法有分為基于信號(hào)處理模型、基于數(shù)據(jù)挖掘兩種。前者通常根據(jù)不同場(chǎng)景，選用相關(guān)函數(shù)、頻譜、自回歸滑動(dòng)平均等信號(hào)分析方法，對(duì)可測(cè)信號(hào)進(jìn)行分析，從而提出可測(cè)信號(hào)的提取方差、頻率、幅值等信號(hào)特征值，實(shí)現(xiàn)傳感器故障預(yù)警。目前，最常用和應(yīng)用廣泛的是基于小波變換的故障預(yù)警方法[3 - 4]。后者借助數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)數(shù)學(xué)模型，利用先驗(yàn)知識(shí)，收集領(lǐng)域?qū)＜沂占砼c物聯(lián)設(shè)備相關(guān)的文獻(xiàn)和資料，對(duì)相應(yīng)知識(shí)進(jìn)行總結(jié)、整理，進(jìn)行加工匯總處理，建立故障知識(shí)庫(kù)和專家系統(tǒng)，為故障分析提供信息，建立相應(yīng)的故障預(yù)警系統(tǒng)。該方法缺點(diǎn)是先驗(yàn)知識(shí)獲取以及維護(hù)困難。隨著傳感器設(shè)備質(zhì)量的不斷提高，其故障采樣樣本的規(guī)模和范圍都在不斷減少，并且對(duì)于新故障或新信息缺乏正確處理。該方法主要選用的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等模式[5]。

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