机场行李自动分拣系统监控装置的研究

2022-03-01高少博

装备制造技术 2022年12期

高少博

（北京京航安机场工程有限公司，北京大兴 100176）

0 引言

随着世界民航的不断发展，各个民航机场的客流量持续增加，而且还在以每年10%以上的速度快速提升，随着客流量的增加，巨大的行李总量也给机场的行李分拣系统带来了极大的压力。特别是随着行李分拣系统使用频次的增加、行李量的增大，导致分拣系统在工作时极易出现故障。目前对行李分拣系统的故障处理还是依靠人工逐项点检排除的模式，不仅严重依赖人工经验，而且还存在着故障排除效率低的不足，严重影响了基础行李分拣系统的工作可靠性。

结合自动监测和人工智能技术的发展，提出了一种新的机场行李自动分拣系统监控装置，其通过对行李自动分拣系统运行情况的实时监测，获取异常数据，然后通过故障数据库的智能对比，确定故障原因和故障位置。实现了故障的快速定位和处理。根据实际应用表明新的分拣监测系统能够实现对行李自动分拣监测和异常预警，故障检出准确性达到了99.5%，故障率降低了95%，对提升行李分拣系统的应用稳定性和可靠性具有十分重要的意义。

1 监测系统整体结构

机场行李自动分拣系统的核心是围绕行李分拣系统的运行状态展开的，需要通过对行李分拣系统运行情况的监测来确定其运行状态是否正常，当出现异常时能够快速的确定异常原因并给出处理方案。因此该系统在建立时候需要基于机场行李自动分拣系统的系统结构和工作原理，建立其故障树模型和故障数据库。当系统发现行李分拣系统的异常参数后能和故障库数据类型进行对比，及时确定其故障类别。

该监测系统还需要具备运行动态分析和行李分拣系统运行趋势分析能力，便于自动生成设备运行状态报告，为维修人员针对性的井下设备维护保养提供依据。该机场行李自动分拣装置工作流程如图1 所示[1]。

图1 行李分拣自动监测系统工作流程图

根据行李分拣自动监控系统工作流程分析，该监控系统以数据状态分析、数据分类、故障预警为主因此其监控系统结构可以分为数据采集模块、基础信息模块、数据状态分类及故障预警模块、维修决策模块及数据管理模块，满足从数据采集到数据分析和故障预警的全流程控制。该监控系统整体结构如图2 所示。

图2 监控系统结构示意图

数据采集模块，主要是利用各类传感器对机场行李分拣系统的运行参数进行监控，并将数据信息实时传输到数据库内进行分析。

基础信息模块，主要是对系统内的各类信息进行处理，并具备人机交互功能，为监测信息的查看和数据分析提供信息来源。

数据状态分类及故障预警模块，主要是根据监测系统的各类基础数据获取到行李分拣系统在当前的功能组状态，对异常数据进行归类并和数据库内的故障特征进行对比，确定故障类型。

维修决策模块及数据管理模块。该模块主要是指以故障库为基础的数据存储和分析系统，包括了运行参数状态数据存储库、历史故障数据库、维修方案决策信息库等，实现对系统运行数据的存储，便于后续的查询和调用。

2 数据采集系统方案

数据采集系统数据的精确性和完整性直接决定了该监测系统应用的可靠性。而机场的行李分拣系统路径长、数据采集点位多，同时运行的数据复杂性高，无法按传统方式通过多串口和上位机进行数据通信。因此提出了一种新的以集成中控数据传输模块为核心的数据传输系统。该系统一方面能够和底层数据传输模块建立数据通信，进行数据采集和存储，另一方面则能够和上位机建立专用的数据通信通道，实现数据的双向传输，因此能够同时进行数据传输和数据处理，解决了数据传输量大、数据传输效率低的不足。该数据采集系统整体结构如图3 所示[2]。

图3 数据采集系统控制结构示意图

在该系统中，数据采集终端采用了工业PC 机，系统采集到的各类参数信息能够通过工业数据总线和PLC 控制中心进行数据通信。同时数据中心可以通过TCP/IP 数据通信协议[3]将各类状态数据传输到故障数据库中心，满足数据通信中心和各类传感器、电机及控制模块间的数据通信需求。

3 数据状态分类及故障预警模块

数据状态分类及故障预警模块是该自动监控系统的核心，数据库的建立逻辑和数据完整性直接决定了该数据系统的应用稳定性和可靠性。鉴于机场行李自动分拣系统的复杂性，在建立故障预警模块时，采用了故障树分析方案[4]。以行李分拣失败和行李分拣异常为故障树的顶事件，然后从故障树的硬件结构和行李分拣流程出发，建立了行李分拣异常的故障树，其整体结构如图4 所示。

图4 行李分拣失败故障树示意图

该故障库的核心是能够通过对异常现象的分析，快速确定行李分拣系统的故障位置和故障原因，因此在进行分析逻辑设定时，选择了定量分析法[5]。利用各个基本时间发生的历史概率情况，通过求最小割集的方法来获取故障原因。然后在将故障原因特性和异常数据特性进行比对，从而能够快速从故障库内定位到具体的故障原因并进行报警。

4 专家系统概述

为了提高该行李自动分拣监控系统的应用可靠性，在该系统中打造了转矩模块[6]。该模块属于人工智能的一部分。在系统内存储有大量的人工智能数据分析和学习逻辑，系统监测到故障库内没有的故障类型时，可以将监测信息传递到专家库内进行数据异常的专线处理和专家诊断，从而有助于故障的快速确认和维修。

同时该系统还集成了故障预测模块，能够根据所分拣线体的运行参数，对可能发生的故障进行预判，输出线体运行状态发展趋势报告，从而指导设备维护人员有针对性地对线体进行维护保养，提高线体运行的可靠性和使用寿命。专家系统基本结构如图5 所示[7]。

图5 专家系统基本结构示意图

5 应用情况分析

目前该机场行李自动分拣系统监控装置已经在多个机场投入应用，根据近2 年的实际应用情况可知，该系统能够实现对分拣系统运行的全时段监测，对异常的检出率达到了98.7%，同时对4000 次报警情况进行分析，其故障检出准确性达到了99.5%，显示出了极高的准确性。同时该系统的运用，能够将线体异常数量由最初的1.4 次/天，降低到目前的0.07次/天，故障率降低了95%，有效提升了机场行李分拣系统的运行稳定性。