物联网远程监控故障诊断系统的设计与应用

傅仁轩+石安委

【摘 要】

物联网、云计算、移动通信等新一代信息技术的发展，使远程故障诊断的实现有了坚实的技术基础。探讨了物联网监控系统的远程故障诊断方法，设计了远程故障监测与故障诊断的网络结构，并对网络结构的组成做了详细描述。通过物联网技术，把传统的监控系统远程化、网络化，对提高维修能力、降低故障率具有重要的意义和实际应用价值。

【关键词】

物联网 监控系统 故障监测 远程故障诊断

1 引言

快速发展的物联网技术不仅可以优化企业的生产过程，而且将使企业的管理模式、故障诊断模式发生重大改变。物联网结合先进的工艺、管理及故障诊断等多项技术，以实现企业的优化运行、优化控制和优化管理。

监控系统是以计算机为基础的生产过程控制与自动化调度系统，它可以监测并控制现场的运行设备，实现数据采集、设备控制、参数调节以及各类故障报警等功能。

远程故障诊断系统涉及到众多的技术领域，一直受到各国政府的重视，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，随着其相关技术的发展，远程故障诊断在许多领域得到了广泛应用。

物联网、云计算、移动通信技术等新一代信息技术的发展，极大促进了监控系统的进步，使远程故障诊断的实现有了坚实的技术基础。远程诊断系统能将科研单位、设备供应商与生产企业更紧密地结合在一起，实现最大程度的资源共享，具体体现在以下三个方面：

（1）生产企业能通过Internet从科研单位和设备供应商处获得最新的诊断方法和诊断技术，提高对新型故障的防范能力和应对能力，从而降低故障率，提高故障诊断水平；

（2）设备供应商能通过Internet为生产企业提供远程咨询、远程诊断和维修服务，大大节约成本，同时提高了服务质量和服务水平；

（3）科研单位能通过Internet从生产企业现场获取设备运行的原始资料和企业的真实需求，为进一步完善产品提供了依据，这不仅提高了理论研究能力，同时还促进了理论与实践的结合。

2 远程故障监测与故障诊断结构设计

远程故障监测与故障诊断系统在监控中心设置故障诊断服务器，在设备的关键位置上建立状态监测点，通过在监测点上安装的传感器获取设备的实时工作状态信息，现场监控端站实时采集这些工作状态信息，在设备提供商/系统提供商建立远程分析诊断中心，为监控系统/设备提供远程技术支持和保障。远程故障诊断系统拓扑结构如图1所示：

从拓扑结构可以看出该系统由三层组成，即现场层、监控中心层和远程诊断中心层。系统的现场层和监控中心层是用户部分（即生产企业），系统的远程诊断中心层是设备/系统提供商部分，这两部分之间通过互联网连接。

监控中心层主要包括通信服务器、数据库服务器、Web服务器和诊断服务器等网络设备。现场层的数据送到通信服务器，再送入监控中心应用软件的界面显示。数据库服务器作为数据存取平台，生成历史数据，形成数据分析、报表等。Web服务器提供网上信息浏览。监控中心软件通过监控中心的采集点（操作日志、运行日志以及报警记录、通信失败记录、监控终端的在线状态记录等）获取监控终端和监控中心的运行数据，根据这些运行数据实时分析，判断监控系统有无异常发生，是否有潜在的故障；若有异常现象，则启动专家系统，通过故障诊断功能提供故障解决方案。

现场层即远程监控终端站，主要包括通信、故障信息的数据采集、数据处理等，数据采集包括监测设备的电压、电流、温度、压力、流量，以及监测端站的用电状态、通信状态、报警状态、输入输出接口状态、传感器工作状态等信息。它完成远程监测端站数据的采集功能，周期性或实时采集远程监测端站数据，通信采用2G/3G/4G无线公网或互联网将监测端站的数据传输到监控中心层的通信服务器。

远程诊断中心层是系统提供商部分，主要包括诊断服务器、数据分析服务器、Web服务器等网络设备。通过互联网与用户部分的监控中心层连接，从监控中心层的服务器取回数据，实现趋势对比、历史流程回放等分析功能。在远程诊断中心，决策者可以通过IE浏览到各种数据，如实时曲线、历史曲线、报表、报警等信息，通过这些信息决策者可以对远程监测端站的工作状态信息进行分析和诊断。

3 远程故障监测与诊断的实现

当监控系统或现场设备出现故障时，监控中心服务器根据专家系统提供诊断服务，现场监测终端站接收服务器发出的指令，协助诊断故障。当监控中心不能处理故障时，监控中心将请求远程诊断服务，在本地与远程诊断系统建立连接后，远程诊断系统通过人机界面与诊断专家交互，诊断专家根据需要获取本地设备的实时信息和历史信息，借助专家系统的分析和推理后将故障判断反馈给本地系统。

若监控中心不能正常工作时，可以将各管网监测点的目标地址修改为远程诊断中心的地址，远程诊断中心可以代管监控中心的业务，不仅能正常监测各管网监测点的数据，而且能远程诊断系统故障。

3.1 监控中心和远程诊断中心软件结构设计

监控中心软件采用三层B/S结构，分别为客户层、业务逻辑层、数据层。如图2所示：

图2 监控中心软件B/S结构

客户层主要是人机操作界面，接收用户的操作请求，并将结果以友好的界面呈现给用户。Web浏览器将客户端的应用程序精简到一个通用的浏览器软件，如IE、Firefox、Safari等。浏览器将HTML代码转化成为图文并茂的网页，网页具备一定的交互功能，允许用户在网页提供的申请表上输入信息提交给第二层的Web服务器，提出处理请求。

业务逻辑层位于客户层和数据层之间，这层封装了与系统关联的应用模型，并把用户表示层和数据库代码分开。该层提供客户应用程序和数据服务之间的联系，主要功能是执行应用策略和封装应用模式，并将封装的模式呈现给客户应用程序。业务对象使用EJB完成数据处理逻辑，解析系统的后台数据，包括用户信息数据、图形组态信息数据和现场实时数据信息，并把这些信息生成相应的Java对象返回客户端。endprint

数据层是三层模式中的最底层，用来定义、维护、访问和更新数据，并管理和满足应用服务对数据的请求。

3.2 专家系统及故障推理算法

（1）专家系统

专家系统是故障诊断系统的核心，故障诊断专家系统结构如图3所示：

图3 故障诊断专家系统结构

专家系统一般由专家系统知识库、故障诊断系统、推理机、故障结论及维修建议等部分组成。

1）专家系统知识库：用于存取和管理所获取的专家知识和经验、点检情况反馈、在线监测报警信息，供推理机利用，具有存储、检索、编辑、增删和修改等功能。

专家经验知识是指领域专家的经验知识，最主要的部分是故障模型，即每类设备的功能、功能对应的故障现象、每类故障现象对应的故障模式、每类模式对应的维修办法等。这些数据作为系统的基础数据，输入到专家系统知识库，通过推理机形成新的算法。

点检情况反馈是指监控系统管理人员根据日常点检情况输入的设备状态信息，包括设备的运行环境及设备的故障发生情况、故障发生的频率等，以这些数据作为系统的基础数据，输入到专家系统知识库，通过推理机形成新的算法。

专家经验知识、点检情况反馈和在线监测报警信息是图3所示专家系统知识库中的重要知识来源，同时故障诊断结果和维修计划管理系统产生的维修计划都要反馈回知识库，以便完成知识库的动态更新。专家知识库需要经常更新，如有新的数据及新的故障模型，远程诊断中心则远程升级专家系统的专家知识库，通过推理机形成新的算法。

2）故障诊断系统、推理机：利用知识进行推理，求解故障问题，具有启发推理、算法推理、正向/反向/双向推理等功能。

3）故障结论及维修建议：作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户说明故障的解决方法。

（2）故障推理算法

采用模糊推理算法确定各故障模式的可信度，从故障现象或故障子模块的目标出发，采取一定的搜索策略和冲突消解策略，在知识库中找出可能满足条件的所有故障模型，根据相应的知识向用户提问，将用户的回答与知识库进行模糊匹配，根据置信度传递算法，计算目标的置信度。当满足时，继续向下一层搜索，否则回溯，如此反复，直到找出故障原因。查到故障原因后，推理机根据用户选择，继续查找其它故障原因，直到系统故障被排除。

故障诊断推理算法搜索策略采用启发式深度优先搜索方法及回溯方法。该算法中冲突消解策略采取从设备外部到内部诊断规则和置信度相结合的优选法，即当有多条规则匹配时，按设备外部到内部诊断规则，置信度从大到小的顺序依次选取。当规则置信度相等时，推理机将按照其在规则库中存放的先后顺序依次选取。但当有明显的感官、直观现象时，存在感官和直观现象的规则优先级别最高，其次是从设备外部到内部诊断规则和规则置信度从大到小的选取原则。

3.3 现场监测终端站

现场监测终端站安装于工业现场，它是一个嵌入式系统，包括中央处理单元CPU、电源处理单元、通信单元、数据处理单元、I/O接口单元、数据存储单元、日历时钟单元、看门狗、控制逻辑单元、状态指示单元、故障诊断单元等。通信单元采用Internet或2G/3G/4G等通信方式。软件采用模块化设计，主要包括数据采集、设备控制、数据存储、数据处理、时钟、数据通信、中断、故障诊断等模块。

现场监测终端站是故障诊断系统的基础，为了实现远程故障诊断，在监控系统日常运行时，首先要采集和记录仪表、设备、执行机构等运行过程中的状态信息，这些信息按照预定的格式经过处理存储在本地数据库中。其次，需要实现对仪表、设备、执行机构的控制功能，通过控制指令完成对仪表、设备、执行机构的控制、参数修正。

4 结论

通过物联网技术将分散的监测点连接成一个监测网络，提供了功能强大的远程数据分析、故障诊断与维护功能，无论系统提供商的维护人员身处何地，都可以通过远程管理工具进行现场监控与故障诊断；一旦出现异常现象，可以及时对设备进行诊断和维修，提高了对被诊断对象管理和控制的能力。通过物联网技术，把传统的监控系统远程化、网络化，对迅速提高维护水平、降低故障率具有极为重要的战略意义和极高的实际应用价值。该方法已在燃气管网监控系统中得到应用，在用户出现新的系统故障时，公司技术工程师能通过互联网连接用户监控系统，指导用户维护工程师解决故障问题，取得了较好的效果，该设计值得进一步推广应用。

参考文献：

[1] 邵富杰，王如龙. 远程故障诊断技术在测控系统中的应用[J]. 飞行器测控学报， 2007（10）.

[2] 金俊，郭福亮，孙浩. 计算机远程故障诊断系统的设计实现[J]. 计算机与数字工程， 2008（12）.

[3] 唐志航，唐北平，陈世清. 基于Internet的远程故障诊断系统的研究与设计[J]. 机床与液压， 2009（2）.

[4] 黎洪生. 基于B/S的远程故障诊断专家系统研究[J]. 武汉工业大学学报， 2009（4）.

[5] 韩冬振. 远程诊断中心的设计与实现[D]. 郑州： 郑州大学， 2010.

作者简介

傅仁轩：高级工程师，硕士毕业于西北工业大学，现任职于广州杰赛科技股份有限公司，中国电子学会高级会员，广东省青年科学家协会会员，广州市海珠区专业技术拔尖人才，研究方向为工业自动化、无线测控技术、物联网应用等，编制多项企标，获得多项国家专利。

石安委：工程师，毕业于原武汉水利电力大学（现武汉大学）计算机系，现任职于广州杰赛科技股份有限公司，研究方向为测控自动化和物联网应用，曾参与过多个省市的供水、燃气方面的测控自动化项目及物联网应用的项目。endprint

数据层是三层模式中的最底层，用来定义、维护、访问和更新数据，并管理和满足应用服务对数据的请求。

3.2 专家系统及故障推理算法

（1）专家系统

专家系统是故障诊断系统的核心，故障诊断专家系统结构如图3所示：

图3 故障诊断专家系统结构

专家系统一般由专家系统知识库、故障诊断系统、推理机、故障结论及维修建议等部分组成。

1）专家系统知识库：用于存取和管理所获取的专家知识和经验、点检情况反馈、在线监测报警信息，供推理机利用，具有存储、检索、编辑、增删和修改等功能。

专家经验知识是指领域专家的经验知识，最主要的部分是故障模型，即每类设备的功能、功能对应的故障现象、每类故障现象对应的故障模式、每类模式对应的维修办法等。这些数据作为系统的基础数据，输入到专家系统知识库，通过推理机形成新的算法。

点检情况反馈是指监控系统管理人员根据日常点检情况输入的设备状态信息，包括设备的运行环境及设备的故障发生情况、故障发生的频率等，以这些数据作为系统的基础数据，输入到专家系统知识库，通过推理机形成新的算法。

专家经验知识、点检情况反馈和在线监测报警信息是图3所示专家系统知识库中的重要知识来源，同时故障诊断结果和维修计划管理系统产生的维修计划都要反馈回知识库，以便完成知识库的动态更新。专家知识库需要经常更新，如有新的数据及新的故障模型，远程诊断中心则远程升级专家系统的专家知识库，通过推理机形成新的算法。

2）故障诊断系统、推理机：利用知识进行推理，求解故障问题，具有启发推理、算法推理、正向/反向/双向推理等功能。

3）故障结论及维修建议：作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户说明故障的解决方法。

（2）故障推理算法

采用模糊推理算法确定各故障模式的可信度，从故障现象或故障子模块的目标出发，采取一定的搜索策略和冲突消解策略，在知识库中找出可能满足条件的所有故障模型，根据相应的知识向用户提问，将用户的回答与知识库进行模糊匹配，根据置信度传递算法，计算目标的置信度。当满足时，继续向下一层搜索，否则回溯，如此反复，直到找出故障原因。查到故障原因后，推理机根据用户选择，继续查找其它故障原因，直到系统故障被排除。

故障诊断推理算法搜索策略采用启发式深度优先搜索方法及回溯方法。该算法中冲突消解策略采取从设备外部到内部诊断规则和置信度相结合的优选法，即当有多条规则匹配时，按设备外部到内部诊断规则，置信度从大到小的顺序依次选取。当规则置信度相等时，推理机将按照其在规则库中存放的先后顺序依次选取。但当有明显的感官、直观现象时，存在感官和直观现象的规则优先级别最高，其次是从设备外部到内部诊断规则和规则置信度从大到小的选取原则。

3.3 现场监测终端站

现场监测终端站安装于工业现场，它是一个嵌入式系统，包括中央处理单元CPU、电源处理单元、通信单元、数据处理单元、I/O接口单元、数据存储单元、日历时钟单元、看门狗、控制逻辑单元、状态指示单元、故障诊断单元等。通信单元采用Internet或2G/3G/4G等通信方式。软件采用模块化设计，主要包括数据采集、设备控制、数据存储、数据处理、时钟、数据通信、中断、故障诊断等模块。

现场监测终端站是故障诊断系统的基础，为了实现远程故障诊断，在监控系统日常运行时，首先要采集和记录仪表、设备、执行机构等运行过程中的状态信息，这些信息按照预定的格式经过处理存储在本地数据库中。其次，需要实现对仪表、设备、执行机构的控制功能，通过控制指令完成对仪表、设备、执行机构的控制、参数修正。

4 结论

通过物联网技术将分散的监测点连接成一个监测网络，提供了功能强大的远程数据分析、故障诊断与维护功能，无论系统提供商的维护人员身处何地，都可以通过远程管理工具进行现场监控与故障诊断；一旦出现异常现象，可以及时对设备进行诊断和维修，提高了对被诊断对象管理和控制的能力。通过物联网技术，把传统的监控系统远程化、网络化，对迅速提高维护水平、降低故障率具有极为重要的战略意义和极高的实际应用价值。该方法已在燃气管网监控系统中得到应用，在用户出现新的系统故障时，公司技术工程师能通过互联网连接用户监控系统，指导用户维护工程师解决故障问题，取得了较好的效果，该设计值得进一步推广应用。

参考文献：

[1] 邵富杰，王如龙. 远程故障诊断技术在测控系统中的应用[J]. 飞行器测控学报， 2007（10）.

[2] 金俊，郭福亮，孙浩. 计算机远程故障诊断系统的设计实现[J]. 计算机与数字工程， 2008（12）.

[3] 唐志航，唐北平，陈世清. 基于Internet的远程故障诊断系统的研究与设计[J]. 机床与液压， 2009（2）.

[4] 黎洪生. 基于B/S的远程故障诊断专家系统研究[J]. 武汉工业大学学报， 2009（4）.

[5] 韩冬振. 远程诊断中心的设计与实现[D]. 郑州： 郑州大学， 2010.

作者简介

傅仁轩：高级工程师，硕士毕业于西北工业大学，现任职于广州杰赛科技股份有限公司，中国电子学会高级会员，广东省青年科学家协会会员，广州市海珠区专业技术拔尖人才，研究方向为工业自动化、无线测控技术、物联网应用等，编制多项企标，获得多项国家专利。

石安委：工程师，毕业于原武汉水利电力大学（现武汉大学）计算机系，现任职于广州杰赛科技股份有限公司，研究方向为测控自动化和物联网应用，曾参与过多个省市的供水、燃气方面的测控自动化项目及物联网应用的项目。endprint

数据层是三层模式中的最底层，用来定义、维护、访问和更新数据，并管理和满足应用服务对数据的请求。

3.2 专家系统及故障推理算法

（1）专家系统

专家系统是故障诊断系统的核心，故障诊断专家系统结构如图3所示：

图3 故障诊断专家系统结构

专家系统一般由专家系统知识库、故障诊断系统、推理机、故障结论及维修建议等部分组成。

1）专家系统知识库：用于存取和管理所获取的专家知识和经验、点检情况反馈、在线监测报警信息，供推理机利用，具有存储、检索、编辑、增删和修改等功能。

专家经验知识是指领域专家的经验知识，最主要的部分是故障模型，即每类设备的功能、功能对应的故障现象、每类故障现象对应的故障模式、每类模式对应的维修办法等。这些数据作为系统的基础数据，输入到专家系统知识库，通过推理机形成新的算法。

点检情况反馈是指监控系统管理人员根据日常点检情况输入的设备状态信息，包括设备的运行环境及设备的故障发生情况、故障发生的频率等，以这些数据作为系统的基础数据，输入到专家系统知识库，通过推理机形成新的算法。

专家经验知识、点检情况反馈和在线监测报警信息是图3所示专家系统知识库中的重要知识来源，同时故障诊断结果和维修计划管理系统产生的维修计划都要反馈回知识库，以便完成知识库的动态更新。专家知识库需要经常更新，如有新的数据及新的故障模型，远程诊断中心则远程升级专家系统的专家知识库，通过推理机形成新的算法。

2）故障诊断系统、推理机：利用知识进行推理，求解故障问题，具有启发推理、算法推理、正向/反向/双向推理等功能。

3）故障结论及维修建议：作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户说明故障的解决方法。

（2）故障推理算法

采用模糊推理算法确定各故障模式的可信度，从故障现象或故障子模块的目标出发，采取一定的搜索策略和冲突消解策略，在知识库中找出可能满足条件的所有故障模型，根据相应的知识向用户提问，将用户的回答与知识库进行模糊匹配，根据置信度传递算法，计算目标的置信度。当满足时，继续向下一层搜索，否则回溯，如此反复，直到找出故障原因。查到故障原因后，推理机根据用户选择，继续查找其它故障原因，直到系统故障被排除。

故障诊断推理算法搜索策略采用启发式深度优先搜索方法及回溯方法。该算法中冲突消解策略采取从设备外部到内部诊断规则和置信度相结合的优选法，即当有多条规则匹配时，按设备外部到内部诊断规则，置信度从大到小的顺序依次选取。当规则置信度相等时，推理机将按照其在规则库中存放的先后顺序依次选取。但当有明显的感官、直观现象时，存在感官和直观现象的规则优先级别最高，其次是从设备外部到内部诊断规则和规则置信度从大到小的选取原则。

3.3 现场监测终端站

现场监测终端站安装于工业现场，它是一个嵌入式系统，包括中央处理单元CPU、电源处理单元、通信单元、数据处理单元、I/O接口单元、数据存储单元、日历时钟单元、看门狗、控制逻辑单元、状态指示单元、故障诊断单元等。通信单元采用Internet或2G/3G/4G等通信方式。软件采用模块化设计，主要包括数据采集、设备控制、数据存储、数据处理、时钟、数据通信、中断、故障诊断等模块。

现场监测终端站是故障诊断系统的基础，为了实现远程故障诊断，在监控系统日常运行时，首先要采集和记录仪表、设备、执行机构等运行过程中的状态信息，这些信息按照预定的格式经过处理存储在本地数据库中。其次，需要实现对仪表、设备、执行机构的控制功能，通过控制指令完成对仪表、设备、执行机构的控制、参数修正。

4 结论

通过物联网技术将分散的监测点连接成一个监测网络，提供了功能强大的远程数据分析、故障诊断与维护功能，无论系统提供商的维护人员身处何地，都可以通过远程管理工具进行现场监控与故障诊断；一旦出现异常现象，可以及时对设备进行诊断和维修，提高了对被诊断对象管理和控制的能力。通过物联网技术，把传统的监控系统远程化、网络化，对迅速提高维护水平、降低故障率具有极为重要的战略意义和极高的实际应用价值。该方法已在燃气管网监控系统中得到应用，在用户出现新的系统故障时，公司技术工程师能通过互联网连接用户监控系统，指导用户维护工程师解决故障问题，取得了较好的效果，该设计值得进一步推广应用。

参考文献：

[1] 邵富杰，王如龙. 远程故障诊断技术在测控系统中的应用[J]. 飞行器测控学报， 2007（10）.

[2] 金俊，郭福亮，孙浩. 计算机远程故障诊断系统的设计实现[J]. 计算机与数字工程， 2008（12）.

[3] 唐志航，唐北平，陈世清. 基于Internet的远程故障诊断系统的研究与设计[J]. 机床与液压， 2009（2）.

[4] 黎洪生. 基于B/S的远程故障诊断专家系统研究[J]. 武汉工业大学学报， 2009（4）.

[5] 韩冬振. 远程诊断中心的设计与实现[D]. 郑州： 郑州大学， 2010.

作者简介

傅仁轩：高级工程师，硕士毕业于西北工业大学，现任职于广州杰赛科技股份有限公司，中国电子学会高级会员，广东省青年科学家协会会员，广州市海珠区专业技术拔尖人才，研究方向为工业自动化、无线测控技术、物联网应用等，编制多项企标，获得多项国家专利。

石安委：工程师，毕业于原武汉水利电力大学（现武汉大学）计算机系，现任职于广州杰赛科技股份有限公司，研究方向为测控自动化和物联网应用，曾参与过多个省市的供水、燃气方面的测控自动化项目及物联网应用的项目。endprint