新型自动气象站故障智能诊断系统设计

苏 睿 ， 闻春华 ， 苏涵智， 余博嵩

1. 江西省大气探测技术中心， 江西 南昌 330096

2. 南昌市气象局， 江西 南昌 330038

0 引 言

近年来，江西省国家级气象观测站启用自动观测的要素逐年增加，从最初的常规气象六要素：温度、湿度、翻斗雨量、气压、风速、风向，逐步增加地温、蒸发、能见度、称重雨量等，2017年列装综合硬件控制器后，又新增天气现象、日照时长等自动观测项目。新型自动气象站的仪器系统日益复杂，发生故障后诊断难度增加，对台站人员的设备保障能力提出了更高要求。有研究通过分析综合气象观测系统运行监控平台中新型自动站的维护、维修记录，来总结自动站日常维护重点与常见故障的排除方法，或通过研究自动站系统的状态参数报文,综合硬件设备的工作原理来解释复杂故障现象的成因，归纳排除方法(李秀英等，2016；周青等，2017)。也有学者研发了自动站诊断、测试、维修一体化平台(庄红波等，2016)和便携式自动气象站故障检测仪(杨维发等，2017；王明辉等，2019)，在实验室或室外实现对自动站部分设备的现场测试。这些研究无论是总结方法，还是研发设备提供测试手段，都是以人为主体进行故障诊断。程曦等(2021)采用故障树理论及灰色关联分析法建立专家系统，通过计算机对雨量数据进行分析，实现雨量筒的故障诊断。文中以新型自动气象站仪器系统的故障为研究对象，分析以往新型自动站的故障诊断逻辑与方法，通过设备归类与现象匹配，将人工诊断方法转化为适合计算机处理的故障库形式；设计基于STM32芯片的测控装置代替人工检查获取自动站工作状态；利用LoRa远程通讯技术传回值班机房作为计算机智能诊断的依据；开发基于C#语言的上位机软件，实现智能诊断与人机交互；以机器作为故障诊断的主体，为台站人员提供远程智能诊断服务，以期提高新型自动站的保障时效。

1 故障资料统计分析

2017年5月起，江西省93个台站列装DPZ1综合硬件控制器，气象站保障服务的方法与重心均发生了较大的变化，选取2017年5月至2020年12月共596条保障服务记录为样本，统计出故障设备数量722件，包含供电、传感器、采集器、电缆、光纤、通讯转换、机房网络7大类，根据这些设备的功能与在自动站仪器系统中所处的位置归类，可细分为100种(附表1)。

分析样本中故障诊断的方法，归纳为4个步骤：1) 观察ISOS故障数据；2) 划定可疑设备范围；3) 现场排查可疑的设备；4) 处理故障设备观察数据是否恢复正常，若未恢复则重复上述步骤。统计每种故障现象的可能成因与排除方法，建立标准故障库并推广，可以降低主观经验的影响，提高台站人员的诊断能力，也可指导计算机数据库设计，是实现计算机智能诊断功能的前提。按照故障诊断方法，归纳2017—2020年江西省级自动站保障服务记录故障库(表1)。

表1中5—30项对应江西省国家站启用自动观测并接入ISOS软件的项目，共26项，分别是风向、风速、雨量、固态降水量(冬季切换)、气压、气温、相对湿度、能见度、降水现象、日照时长、云状云量、地面结冰、电线结冰、地表温度、草面温度、地温(5 cm、10 cm、15 cm、20 cm、40 cm、80 cm、160 cm、320 cm)、蒸发量、净辐射、全辐射。主采集器、分采集器、综合硬件控制器以及电脑之间的系统故障会导致系统的某些观测项全部缺测(张初江等，2020)，将故障现象划分为1—4号，存疑设备原件分类号参照附表1。故障现象的存疑设备越少，位置越集中，该现象的诊断方法就越简单，反之则复杂。30项故障现象的存疑设备集中，以 “2：主采集器挂接(19)项缺测”故障现象发生数量最大、范围最广。以此故障现象为例，分析相关保障记录发现，在观测场，现场检查“主采工作电压”和“主采通讯端口状态”后，可以对其进行故障细化分解，缩小存疑设备范围，找出故障设备原件(表2)。

表1 故障现象与存疑设备原件映射

表2 主采集器挂接(19)项缺测(故障现象2)的分解

在室外观测场进行气象设备故障检查的过程常受外界环境制约。设计下位机测控模块对主采电压与通讯能力进行检测并传回机房，作为诊断的依据，可以规避环境影响。

2 框架设计

自动气象站的故障具有突发性，在雷雨大风等强对流天气过境时尤其容易发生。若恶劣天气持续时间过长，导致保障人员无法及时前往观测场进行检查。本系统的总体设计思路是建立故障库，确定故障现象与故障备件、处理方法间的映射关系；短距离遥测观测场内主采集器的实时工作电压与通讯端口状态，规避人工检查受天气环境的影响限制；开发软件，自动分析ISOS故障现象，综合远程测量的状态参数，在故障库中进行匹配，得出智能诊断结果，通过面向对象组件实现人机交互功能；对每次诊断处理记录存档，形成自动站设备的诊断“病例”。

为实现远程测量功能，需设计一套能够检测仪器工作状态的测控模块,该装置不干扰自动站的正常运行。利用程控继电器，将测控模块挂接在新型自动站主采集器原有通讯与供电端口，由维护人员远程操控是否接入模块进行测量，可以防止外挂设备长时间接入运行，影响自动站观测数据的可靠性，系统框架设计如图1。

图1 自动站智能诊断系统流程

远程通讯利用LoRa数传电台实现。LoRa作为低功耗广域网LPWAN技术中的一种远距离通信技术,解决了传统无线通信技术无法兼顾的传输距离、功耗和抗干扰难题，作为一种新型无线通信技术,LoRa利用先进的扩频调制技术和编码方案,增加了链路预算和抗干扰性，具有通信距离远、组网便携、超低功耗和抗干扰能力强等特点(闻春华和余博嵩，2019；王明军等，2020)。市场上已有成熟产品可以实现功率100 mW前提下3 km范围的稳定无线传输，满足观测场至机房的通讯需求。

智能诊断下位机模块是检测主采集器工作电压和通讯能力的主体。自动站正常工作时，下位机模块处于低功耗待机状态，继电器开关接入综合硬件控制器端线路；发生故障时，维护人员在机房内的诊断软件上确认开启智能诊断后切换继电器状态，接入测控模块进行测量。通过无线通讯将测量数据发送至机房上位机软件，作为故障诊断的依据。

3 下位机设计

状态监控功能利用高级精简指令集计算机(advanced RISC machine, ARM)嵌入式技术进行数据采集，ARM处理器芯片具有高性价比、丰富的内部资源和可移植实时操作系统等优势(韩琛晔，2020)。众多ARM芯片中，STM32 使用较为广泛，性价比高，综合考虑芯片的低功耗性能与指令集编程能力，选用stm32f103c8t6芯片为测控模块核心，采用C语言对其编程。下位机原理图详见图2，其中MCU为STM32单片机测控模块的主体。

图2 硬件功能模块原理(a.MCU主控芯片电路，b.测控模块供电电路，c.RS232通讯协议转换，d.控制、连接继电器的预留端口)

MCU供电模块由U1.1U2U3组成，以2块AMS1117为核心为MCU提供稳定的直流5 V、3.3 V工作电压。继电器和端口部分是预留的测控模块接口，DC12IN连接机箱供电，DC12OUT连接主采为其供电，SIN1连接继电器控制端，SOUT连接LORA数传电台，SIN连接继电器选通(NO)端，上电选通后与COM-主采232-1接通。硬件实物与各端口连接方式如图3所示。

图3 测控模块(a)与继电器(b)连线示意图

4 软件设计

C#可面向组件编程，综合了VB的可视化操作和C++的高运行效率。采用C#进行上位机编程，利用串口控件实现测控模块和PC机的数据传输，文本框控件接收并显示串口控件输出的内容信息，TabControl控件实现Tab页切换显示，GirdView控件展示对应故障现象数据集合，可实现通讯、显示、存档等常规功能。智能诊断功能通过建立故障数据库与智能匹配算法实现。故障现象与故障设备之间是多对多型关系(表1)。因此在设计数据库时采取了现象、设备分别列表，但互相关联的方式。

智能匹配算法集成在上位机软件中，利用C#的Readline函数，读取ISOS数据状态报警文件，分析处理后形成故障现象码数列(图4)。首先建立对应表1中1—30项现象的故障现象二进制数列{Bn}，Bn=1表示第n项现象发生，Bn=0表示未发生或暂时不需处理。B5—B30通过读取报警日志赋值，B1—B4的赋值利用B5—B30逻辑与运算获得，B2.1—B2.4根据下位机测得状态参数进行赋值。软件设计需考虑人工修改功能，加入人工修改或确认的环节可以避免因质控设置不当、误报警等情况导致错误诊断。据此确定故障现象列，根据列值匹配故障库，得出诊断结果。诊断结果包含当前应处理的故障现象、存疑设备、设备所处位置、检测方法、处理方法、检查优先度等6项基本信息，可以指导维修人员进行维修工作。该算法的优点是即使脱离下位机的测量，也可实现大部分故障现象的智能诊断。

图4 新型自动气象站故障智能诊断流程

5 小结与讨论

文中基于2017—2020年江西省国家级台站的新型自动站省级保障服务档案进行分析，总结自动站故障诊断的逻辑方法形成故障库，研制了新型自动气象站故障智能诊断系统。该系统以电子设备远程检查代替关键部分人工现场测量，获取设备运行状态参数，对比故障库进行智能诊断，给出处理方法建议，有效提高了台站对新型自动站保障工作的时效性。

该系统已在南昌国家气候观象台试验运行，2021年3月31日凌晨，该站遭遇雷击导致ISOS数据全部缺测。值班人员发现后立即启动故障智能诊断系统，得到诊断结果后，判断综控故障，启用备份通讯恢复15项观测数据，再次进行智能诊断，得到更精确的诊断结果后通报维修人员，方便其申领维修备件。此次雷击故障在6 h内基本排除，远低于全省国家站雷击保障时长的平均值。与传统的保障流程相比，故障智能诊断系统让缺少设备保障知识的值班人员在新型自动站应急保障中发挥更大作用，提高维修工作的时效性。

未来，随着5G通讯技术与物联网技术的发展，我们有望将智能故障诊断系统嵌入智能气象观测仪器与站网系统的设计，实现精确到某一设备的长距离远程智能诊断，本研究的研发思路可用于新一代嵌入式智能诊断仪器系统的设计。

附表1 南昌观象台的自动气象站系统设备元素