Honeywell DCS电源故障分析与改造

王本京 周一民

(江苏中能硅业科技发展有限公司检维护分厂，江苏 徐州 221004)

HoneywellDCS电源故障分析与改造

王本京 周一民

(江苏中能硅业科技发展有限公司检维护分厂，江苏 徐州 221004)

随着Honeywell DCS使用时间的延长，系统柜中少许电源因老化或受到其他因素干扰出现故障，影响了控制系统的稳定运行,增加了化工生产的潜在风险。为此，对原配电源进行分析和试验摸索，用其他品牌的电源加以替代，节省了维修成本和时间，消除了安全隐患。

电源故障 DCS 电源 改造

在现代大型化工生产过程中，生产是动态的连续过程，生产环节相互依存，易燃易爆的化工生产特点要求各物料流程需节能、稳定、安全地传递下去。但随着装置自控使用年限的增加，硬件设备都会产生老化损坏等故障，控制失灵就会给化工生产带来危险[1，2]。许多学者和技术人员，从不同的角度对自控系统的供电电源进行了研究，姚建红等基于小波变换对电缆故障测距加以研究[1]，王同尧就控制室和现场机柜室电缆进线密封设计进行了探讨[2]，付光杰等基于模糊RBF网络对高频感应加热电源控制进行了研究[3]，李莉和刘秀琴则对仪表和控制系统的供电现状和发展趋势进行了综述[4]，吕馨和郭金光对高频开关电源PowerPlus在湿式静电除尘器IWS中的应用做了详细的分析说明[5]，黄天辰等对高精度数控直流稳压电源的设计与实现进行了详细阐述[6]，林洪俊对炼油厂仪表供电方案进行了研究[7]。

在某多晶硅企业使用的Honeywell TPS系统中，电源为原装进口配套专业电源，该系统已运行近八年，其冗余电源时常发生损坏报警现象。对于已损坏的电源，更换为原装新电源当然是最好、最安全的选择，但电源组件存在采购周期长且价格较高的问题。国内也有电源维修单位，但从恢复电源进而恢复电源冗余，保证系统稳定的时间上和性价比上不能满足企业要求[8]。

为此，公司组织技术力量，选择质量可靠且性价比高的品牌电源代替原装进口电源，既解决了购买备件难且价格高的问题，又解决了外修的电源寿命和性能不稳的问题。

1 Honeywell DCS电源供电系统概况

Honeywell DCS系统柜为模块化设计，由一个电源模组和最多3个卡笼构成，电源模组分别为3个卡笼提供一对冗余电源，如图1所示。

图1 Honeywell DCS电源供电系统柜示意图

Honeywell DCS电源模组主要包含3个部分：两块直流开关电源构成一对冗余电源，将220V(AC)转换为24V(DC)主电源，并为3.6V(DC)充电电池和48V蓄电池组提供充电电源；电源背板+框架，包含电源分配接口和蓄电池管理模块；48V蓄电池组。

Honeywell DCS电源分配：每路卡件箱连接两根电源电缆，接收24V(DC)、3.6V(DC)和6V(AC)电源。

2 Honeywell DCS供电电源解析

Honeywell DCS供电电源的分配端口为6组电源分配端口。电源模组通过电源背板上的6组电源分配端口为卡笼提供电源，如图2所示。端子电压分布：2号端子24V，4号端子-2.7V，5号端子3.6V，1、3、6号端子短路接地。也就是说，只要改造中选择所替代的电源能够提供这3种电压就能使得系统卡笼正常工作。

图2 单个电源分配端口

从电源箱的说明标签即可了解到输出电源功率550W，再细分电源，输出24V为20A、54V为1A、6V为35mA。经过对电源模组的仔细分析，发现原装电源的输出各部分的作用是：24V/20A为系统主供电电源，为卡笼提供驱动电源，并经蓄电池管理模块转换为4V电源为3.6V充电电池提供充电电压；54V/1A为48V蓄电池组提供充电电流，由于系统未选配蓄电池组，因而该级电源没有实际用途，暂不考虑；6V/35mA经电源背板转换为-2.7V电压，提供给电源分配端子4，由于该6V电源仅由主电源输出，副电源的该级电压输出为悬空，可见-2.7V电压应为不影响系统的辅助电压，因为DCS电源设计为单电源时系统能够正常运行，实际试验结果也证实了该结论，关闭系统主电源，电源分配端子上的4号引脚的-2.7V电压变为0，系统仍正常运行。

充电电池和蓄电池组，电源系统提供两种后备蓄电池组：3.6V充电电池，由3节1.2V镍氢充电电池组成，在系统失电时能为控制器的内存提供一个保持电压，使在线数据不丢失，在供电恢复时能快速使系统恢复正常工作而不需要组态下装，节约几分钟时间，实际应用意义不大；48V蓄电池组，该蓄电池组能在系统失电时提供工作电源，使系统正常工作一段时间，因此系统电源还必须具备将48V电压转换为24V系统工作电压的能力，此处未配置该电池。

3 电源损坏原因分析

拆开损坏电源箱的密闭盖，发现长周期运行的电源，存在灰尘较大的现象。查看损坏的电路板，发现有烧黑和大功率电子元件爆裂现象。分析判断导致这些损坏故障的原因有两部分。

3.1灰尘

灰尘覆盖粘附在电路板和电子元件上造成散热不畅，一般不会导致电路板和元器件损坏。但处于生产区域的集控室，盘柜经常受到含有腐蚀性气体的侵蚀，使覆盖在电路板上的灰尘变性，可能直接导致电源损坏。在电源故障发生后，检查发现积灰严重，便对未损坏电源内部进行了清扫。

由于灰尘具有导电性、腐蚀性和粘附性，普通的吹扫除尘不能彻底清除，一旦灰尘积聚到临界点会引起线路或电子元器件插脚之间短路，导致大功率元器件由于短路时的大电流过热而爆裂。

据所统计损坏电源发生的时间，发现阴雨天气时电源的损坏率也会成倍增加。这说明由于湿度增加使得灰尘的导电性增强。盘柜位于生产区，空气中少许腐蚀性气体或灰尘通过盘柜下部侵入到系统柜电源内部的灰尘上，日久便具备了粘附性和腐蚀性特征。

由于电源配有散热风扇，也成为灰尘和气体侵入电源箱的主要途径。灰尘很容易积聚，而同机柜间的品牌电源由于没有风扇，靠对流和金属外壳散热，极少发生损坏。

3.2电路板和电子元器件

DCS系统柜冗余电源的损坏，也存在电源出厂时本身电子元件的瑕疵，由于组装的电子元件质量较差，经过长期运行，寿命到期后集中损坏。但由于缺少定量定性的检测仪器，未能落实电源损坏问题就是有缺陷的电子元器件所致。

4 电源改造试验方案

综合分析，认为只需给卡笼提供24V和3.6V的电源，系统即能正常工作。如果系统在正常工作时不需要检测3.6V电源状态的话，甚至可以仅提供24V 电源即能将原装电源完全替代。

在现有停产的分厂挑选两台系统柜进行试验，分别采用提供24V/3.6V双电压和24V单电压，测试系统能否正常运行，并保持3个月。24V直流电源采用菲尼克斯工业电源并构成冗余，3.6V电压采用菲尼克斯5V电源调整输出。

在现有停产的分厂Honeywell TPS系统控制器下进行系统电源的国产替代试验，采用国产24V电源输出，直接插入原电源背板12个输出端子排任一接口的方式，系统背板自动转换出4V的辅助电压，至今替代的国产电源已运行5个月，期间控制系统运行正常，电源负载30%左右。后期对3.6V电压采用菲尼克斯5V电源调整输出取消。

通过半年的运行观察，试验是成功的，在试验过程中对不间断改造试验同时进行，电源的品牌化改造可以在不影响系统正常工作的情况下在线更换。目前，Honeywell TPS系统已有3对控制器由菲尼克斯电源供电。

为避免灰尘侵入系统电源可能造成的损害现象，采取在Honeywell TPS盘柜下方使用专业材料进行满铺防火密闭封堵，既防止了有腐蚀性的气体和灰尘从盘柜下方对板卡和电源的污染侵入，也可防止火灾从盘柜底部往上蔓延，确保了Honeywell DCS系统的正常运行。

5 结束语

随着改造电源的成功运行，一方面保障了企业的稳定生产，另一方面提高了维护人员对电源维护维修的信心。对类似进口品牌的设备配件也可以进行改造，这样既缩短了维修时间减少了维护量又节约了购买资金。使技术人员认识到在充分了解原设备结构参数的基础上进行改造，是可以避免风险进行成功改造的。同时也为自控行业的同行们提供解决进口设备备件的思路，具有较好的借鉴意义。

[1] 姚建红,林娜,王天明,等.基于小波变换的电缆故障测距研究[J].化工自动化及仪表,2014,41(1):45～49.

[2] 王同尧.控制室和现场机柜室电缆进线密封设计探讨[J].石油化工自动化,2014,50(3):14～16.

[3] 付光杰,张微微,牟海维.基于模糊RBF网络高频感应加热电源控制的研究[J].化工自动化及仪表,2014,41(4):357～361,376.

[4] 李莉，刘秀琴.浅谈仪表及控制系统供电的现状及发展趋势[J].石油化工自动化,2014,50(3):70～72.

[5] 吕馨,郭金光.高频开关电源PowerPlus在湿式静电除尘器IWS中的应用[J].化工自动化及仪表,2014,41(7):785～789.

[6] 黄天辰,荣广宇,李丹丹,等.高精度数控直流稳压电源的设计与实现[J].化工自动化及仪表,2013,40(1):80～83.

[7] 林洪俊.炼油厂仪表供电方案研究[J].石油化工自动化,2014,50(6):8～12.

[8] 曾洁,孙佳佳,张红伟.铅酸蓄电池硫化修复系统的设计[J].化工自动化及仪表,2014,41(1):57～60.

(Continued from Page 307)

AbstractConsidering power load’s unstability and randomness and uncertainty, adopting EMD-BP neural network method to forecast power load was proposed, in which, the EMD can transform non-stationary random power load data into a smooth deterministic data and then makes use of the BP neural network to predict power load. Simulation test shows that as compared to applying BP neural network in the prediction, the EMD-BP neural network has higher prediction accuracy and smaller relative error.

KeywordsBP neural network, EMD, power load, load forecasting

(Continued from Page 276)

In order to de-noise grating signals in the measurement and to increase signal’s subdivision accuracy, a FPGA-based FIR filter was designed and implemented, including the filter’s working principle and design process. Making use of DSP Builder and Matlab/Simulink, the filter module was designed and simulated and then was directly converted into VHDL language; through adopting Modelsim RTL in the simulation, the correctness of VHDL module was verified. The filtration results show that both actually-measured grating signal and filtered signal complies with the Matlab/Simulink and DSP Builder model’s simulation results and the observed result of 32-stage FIR filter in the FPGA board can be regarded as input/output signal observed by the oscilloscope. This proves filter’s feasibility and effectiveness designed.

FIR filter, gating signal, DSP Builder, FPGA, Matlab/Simulink

TH862+.7

B

1000-3932(2016)03-0330-03

2015-11-20(修改稿)