机场油库自控系统故障诊断策略的探究

马 骏

（中国航空油料有限责任公司河北分公司，河北 石家庄 050802）

机场油库是直接为飞机加油车或机坪管网等输送航空油料的油库，主要功能包括油料的接收、储存与发出，还涉及到倒油、放沉与油品回收等作业流程，是机场供油系统的枢纽所在。

近年来，随着国内自动化水平的不断提高，自控系统在机场供油系统的应用越来越广泛，尤其是通过机坪管网直接加注航空燃料的机场，自控系统已经成为机场油库的核心部分。机场油库自控系统是机场油库非常重要且较为复杂的组成部分，它的应用一方面极大地提高了企业的供油服务效率，另一方面，在实际使用过程中，自控系统也容易受各类故障的影响，导致无法正常使用，从而影响正常的机坪供油服务。随着机场油库自控系统使用年限的增加，构成自控系统的各类电气设备故障率逐步提高，而对自控系统故障的原因查找与处理耗费了大量的人力物力。

1 机场油库自控系统故障类型

1.1 硬件故障

机场油库自控系统的硬件故障主要包括控制仪表故障、变频器故障、泵机故障、接线端子故障、可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC） 及相关模块故障、 不间断电源（Uninterruptible Power Supply，UPS） 故障、信号干扰故障、接触器与继电器等电气设备故障。

其中，控制仪表故障主要包括温度变送器、压力/压差变送器、物位仪表与流量计故障[1]。控制仪表相当于机场油库自控系统的感官器官，是整个系统的数据采集端，安装的位置大多位于现场，往往处于高温、高湿、腐蚀、震动等较为恶劣的环境中，因此相比于自控系统的其他部分，故障发生率处于较高水平；而使用在油库爆炸危险环境的电气仪表均要求为防爆电气设备，因此也对控制仪表质量提出了更高的要求。其中，仪表数据显示异常是控制仪表故障最直观的表现，主要表现形式有无法显示参数、显示数据与实际不符、显示数据忽高忽低、突然变化、闪现、变化缓慢或无变化等。

接触器与继电器相当于自控系统的双手，由于机场油库自控系统通过输出单元直接控制其线圈的通断，以此来间接地控制电动阀与泵机等执行机构；同时执行机构的运行状态也可以通过其触点的开闭，间接地反馈到PLC 中，以实现闭环控制。因此，当其触点不能正常吸合或断开时，将影响整个系统的正常运行。按照功能的不同，其通断频率也相差很大，通断频率过高与过低有可能造成触点粘连、线圈烧毁、触点接触电阻过大与零件松动等故障，因此这类电气设备作为易损件更应该引起自控系统维护人员的注意，例如可以将不同位置上的接触器与继电器定期调整位置，轮换使用，平均通断频率，减少使用损耗。

1.2 软件故障

机场油库自控系统的软件故障主要针对的是程序问题，除程序本身设计问题的原因外，由于用户程序储存在PLC 的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM） 中，是掉电易失性的，当后备电池故障、系统电源发生闪失时，程序丢失或紊乱的可能性就很大，同时强烈的电磁干扰也会引起程序出错，因此，备份和保管好应用程序也是非常重要的。针对机场油库自控系统的软件故障，应本着先易后难的原则，根据故障现象，采取重新启动程序、利用系统自带的程序监视功能查找问题、程序修改等方式进行故障处理[2]。

2 故障诊断过程

目前，自控系统的故障诊断方式主要包括人工诊断与智能诊断两种故障诊断策略。人工诊断主要依靠专业技术人员按照自控系统故障相关应急预案和以往经验对进行自控系统故障诊断与处理，当无法解决时，还需要联系售后进行故障诊断，因此人工诊断方式具有耗时长与对安全生产影响较大等不足；而智能诊断决策支持系统是以自控系统本身为基础，致力于弥补人工诊断的不足，整合自控系统数据，按照一定的故障诊断规则与以往经验，设计的一套具有故障自动诊断与技术指导的可不断修改完善的计算机程序。当发生故障后，故障诊断系统可快速定位，分析故障原因，提示故障位置，并提出相应的解决方案，这对提高整个自控系统的稳定性与使用寿命、快速精准故障诊断具有重要意义[3]。

2.1 人工诊断

目前，大部分机场油库采用以人工诊断为主、简单的程序自诊断为辅的方式进行自控系统故障排查。人工诊断对人员专业素质要求较高，需要故障排查人员非常熟悉自控系统硬件连接与程序逻辑关系，在清楚“故障链条”的基础上，采用看、听、摸、闻等方式，利用万用表、红外线测温仪与过程校验仪等测量工具进行故障排查。由于机场油库具有安全供油的重要任务，因此要求维修人员要以“先易后难、先软后硬”的原则，快速安全地进行故障诊断，避免出现盲目排查的情况。

2.1.1 硬件故障的检查及处理

自控系统硬件故障具有持续性与再现性的特点。因此，通断几次电源或执行几次复位操作后，故障现象仍然相同，可用备件替换来判断硬件是否损坏[4]。若通断电或复位后故障不再出现，说明可能由于瞬间供电波动、电磁干扰或硬件偶发性故障所致。其中最容易出现故障的是输入设备、输出设备和输入/输出（I/O） 相关线路及模块故障。

当输入设备故障时，可以通过观察或万用表测量，来检查输入设备出否出现烧坏、接触不良、短路或线路绝缘下降等问题，对症处理即可。当输出设备无法正常工作时，先将执行机构切至“硬操”控制状态，观察其能否正常工作，若“硬操”正常，则说明输出设备本身无问题；再切至“软操”控制状态，通过检测输出信号来诊断故障[5]，具体的故障位置需要结合I/O 模块的检查来判断，由于I/O 模块是PLC 与外部控制对象沟通信息的通道，能否正常工作，既与输入设备、输出设备有关，又与连接导线、接线端子和电源模块等部件有关[6]，故障情况非常复杂，具体诊断过程详见2.1.3 节的典型举例。

2.1.2 软件故障的检查及处理

PLC 软件故障的概率要小于硬件故障，只要PLC 控制信号正常，程序出现问题的概率很小。跟踪PLC 程序的运行是故障诊断的一种有效方法。例如，通过PLC 自带程序运行监控功能，监视程序运行情况，当硬件输入点动作时，监视程序响应的输入信号与输出信号是否动作，分为以下3 种情况：如果输入信号未动作，则结合硬件故障检查流程进行输入链条的检查；如果有输入信号，程序无对应输出，则检查程序是否逻辑正确、程序是否出现丢失或紊乱、控制相关模块是否故障；如果程序中输入信号、输出信号都有，但对应的输出设备无动作，则需要结合硬件故障检查流程进行输出链条的检查。

2.1.3 典型的机场油库自控系统故障的人工诊断

自动供油保压功能是机场油库自控系统最重要的功能，主要是通过采集机坪加油总管上的压力与流量等参数，根据压力实际值与设定值的偏差进行油泵变频恒压控制，使机坪管网保持在一定压力范围内，保证供油稳定。在正常情况下，当机坪管网压力下降到启泵压力时，油泵会按照预定程序逻辑，自动启动保压，若无法自动启泵，机坪管网压力将迅速下降，无法保证持续的机坪加油作业。以下结合软件故障与硬件故障检查方法，介绍某机场机坪管网压力下降到启泵压力时，油泵不自动启动保压的典型故障的人工诊断过程。

1） 当机场油库自控系统出现无法自动启泵的情况时，首先应该检查程序逻辑中设定的自动启泵的6 个前提条件是否满足：一是在自动加油状态，有且只有一个出口阀开到位；二是发油总管压力低于启泵设定值；三是当前发油油罐的液位在设定的低液位以上；四是当前发油油罐的低液位音叉开关没有动作；五是当前没有换罐动作；六是油泵无故障信号。

2） 若上述前提条件有一条不满足，则泵机无法自动启泵；若满足全部前提条件，则按照“先易后难、先软后硬”的原则，重启PLC，PLC 会进行自检，重新运行程序，以排除程序运行问题造成的故障。

3） 重启程序后，仍无法自动启泵，则可以将使用泵打到检修状态，若自控系统自动启动备用泵，则重点检查之前的使用泵相关硬件控制链条是否出现故障，可按图纸对该泵控制链条进行梳理，重点排查接触器与继电器等低压电器元件，针对大电流接线端子可使用红外线测温器进行温度测量，同时查看对应变频器是否出现故障代码。

4） 若自控系统无法自动启动备用泵，则可能是压力等信号采集输入链条与分布式控制系统（Distributed Control System，DCS） 相关模块故障，重点应检查接线端子排、信号隔离模块、总线通信模块、现场远传设备与PLC 相关模块指示灯是否正常。

5） 若通过上述重点检查均未发现问题，但系统仍无法自动启泵，则需要利用PLC 程序监控功能，按照控制逻辑，检查程序运行情况是否与外围输入输出信号一致。例如，若程序显示已发出启泵信号，但I/O 模块对应的输出指示灯不亮，则需要检查或更换输出单元；若程序显示已发出启泵信号，同时对应的输出指示灯亮，而对应的继电器KA 不动作，则需要检查外部负载电路的供电电源是否正常，可用电笔测对应输出点的公共端子，若电笔不亮，说明电源故障，若电笔亮，说明电源正常，可能是继电器KA 故障。排除继电器KA 故障后，如果继电器KA 仍不动作，则使用导线一端接对应的输出点的公共端子，一端接对应的PLC 输出点，若继电器KA 仍不动作，则说明输出线路故障，需要检查接线是否正确牢固；如果继电器KA动作，则说明PLC 输出点有问题。

2.2 智能诊断

机场油库自控系统的智能故障诊断就是通过建立智能诊断决策支持系统，把自人类专家获取的知识及经验转化为适合的计算机表达形式，来模拟人类专家进行故障诊断的过程，以便快速定位故障类型与位置，并及时给予操作人员准确的故障处理参考[7]。智能诊断决策支持系统主要由故障规则库、故障经验库与知识库3 个部分组成。

2.2.1 故障规则库

故障规则库的设计重点是根据对比不同设备状态之间和设备状态与控制程序之间的矛盾逻辑，通过计算机语言将人类专家的故障诊断规则储存在计算机中。故障规则库程序代码一般按照“G#:IF A,THEN B”形式表达各类故障，R#为规则号，A 为条件，B 为结论。程序代码示例如下。

G01:IF(程序中已发出启泵信号,但油泵无启泵信号反馈),THEN(故障报警:泵机启动故障);

G02:IF(程序中未发出启泵信号,但油泵有启泵信号反馈),THEN(故障报警:泵机异常启动);

G03:IF(无开到位出口电动阀,但油泵机有启泵信号反馈),THEN(立即执行联锁停泵,并故障报警:无开到位出口电动阀,泵机异常启动,已联锁停泵保护);

这种表示方法由条件和结论两部分组成，故障规则库设计人员可以根据故障诊断逻辑，通过“与”和“或”来描述前提条件，并针对不同的故障条件，来进行相应的联锁保护动作和故障描述。这种表示方法接近人类思维方式，直观自然，便于理解。

2.2.2 故障经验库

故障规则库中包含的是明确的错误逻辑关系故障，而故障经验库主要是用于诊断自控系统所涉及到的工艺故障，例如管线泄漏、管线胀压、过滤器堵塞、泵机温度过高及油泵发生气蚀等异常。故障规则库的设计重点是根据设备的工艺参数、人类专家经验与已发生过的故障数据，不断地修改、增删和扩充故障经验库内容。但有时不同的故障类型可能导致同一种参数异常，而且在不同的阶段，同一种参数是否异常的判定标准也不同，这就需要智能诊断决策支持系统要进行多次横向对比（结合其他参数进行比较分析） 与纵向对比（与之间的故障数据进行比较分析），来分析判断发生的故障类型。示例如下。

当油泵出口压力过高时（压力正常范围可根据工艺参数及经验设定），可能是泵后单向阀开启故障、过滤器堵塞、出口压力变送器故障等多种原因导致的，这时首先需要参考油泵进口压力数值，如果进口压力数值正常，则出口压力变送器故障可能性比较大；如果进口压力数值过低，则单向阀开启故障与过滤器堵塞可能性较大。然后，结合过滤器压差计数值判断具体故障，如果过滤器压差计数值过大，则过滤器堵塞可能性较大；如果过滤器压差计数值正常，则单向阀开启故障可能性较大。最后，可以对比以往故障数据，判定故障类型，并显示供参考的处理方案。

2.2.3 知识库

知识库主要用于智能诊断决策支持系统发现故障后，具体解决方案的提供与相关知识点的查询，其主要内容包括各类相关标准依据、指导书籍及人类专家经验等。示例如下。

当夏季白天某段管线压力过高时，智能诊断决策支持系统可以根据知识库中专家经验内容提示操作人员：“由于温升导致管线胀压，为防止油品渗漏，请进行人工泄压操作”；当夏季夜间某段管线压力下降速度过快时，智能诊断决策支持系统可以提示操作人员“管线压力下降速度已超过往年同期由于温差压力下降速度，请现场排查管线是否有渗漏点”。同时，操作人员可以在知识库中查阅相关具体知识，并可以不断修订完善知识库内容。

2.2.4 故障推理方式

从上述介绍可知，故障推理不仅需要调用故障规则库中与当前被测参数有关的规则进行分析、推理和诊断，同时还要用到故障经验库中已发生过的故障数据，进行反复推理诊断，直到得出结论为止。机场油库自控系统故障智能诊断决策支持系统的故障推理方式设计，主要有正向推理和反向推理两种[8]。

正向推理是将自控系统采集到的参数与故障规则库与故障经验库中的规则与数据逐条对比，当与故障条件吻合时，执行该故障规则。正向推理主要包括以下4 种对比方法：一是提取关键参数的实时动态曲线与特殊时段或典型作业时的关键参数正常过程曲线进行对比，从而进行故障分析诊断；二是提取关键参数的实时动态曲线与典型关键参数异常过程曲线进行对比，从而进行故障分析诊断；三是将采集到的实时参数与人工设定的参数正常值进行对比分析；四是将采集到的同一性质的参数进行对比诊断，例如，对比加油总管线上的主压力变送器、备用压力变送器的采集数值。

反向推理是根据异常数据与故障发生的概率，先假定已推理出某种故障结果，再在假定结果的引导下，在故障规则库与故障经验库中进行规则条件与数据匹配，反向找出对应的具体规则。例如，当油泵出口压力过高时，先假定是由于过滤器堵塞造成的，再反向查找对比造成过滤器堵塞的条件是否满足（过滤器压差是否高于正常范围等），以此判断假设是否正确。

3 结论

本文针对机场油库自控系统，研究了人工诊断与智能诊断两种故障诊断策略，在实际应用中往往是两种方法的有机结合与相互补充，通过人工诊断经验不断完善智能诊断数据库，而智能诊断决策支持系统可以为人工诊断提供及时准确的故障定位与决策支持。随着计算机软硬件和网络技术的不断发展，故障诊断过程将会越来越智能便捷，这对于进一步优化机场油库自控系统的故障诊断，具有重大意义。