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[组图]PLC在轧钢生产故障诊断中的应用研究           
PLC在轧钢生产故障诊断中的应用研究
作者:佚名 文章来源:网络 点击数: 更新时间:2009-5-31 8:32:34

1 引言
莱钢中小型轧钢生产线于97年建成投产,主要生产圆钢、弹簧扁钢、槽钢和螺纹钢。该生产线PLC控制系统由ABB公司提供,其自动控制系统采用ABB MasterPiece 200/1 PLC控制系统,实现了18架轧机以及冷床、冷剪和码垛机的自动控制。基础自动化系统采用ABB公司的RMC200轧钢控制系统,它是一个开放型集散控制系统,由一套MP200/1过程站和一套AS520操作员站组成。过程站由一个CPU机架带一个I/O机架组成,CPU机架上安装了CPU模板DSPC172、内存模板DSMB176以及32通道的DI/DO模板,通过通讯模板DSCS140连接到MasterBus300总线上,与其它过程站进行通讯,I/O机架由总线扩展模块DSBC172实现总线扩展。
操作员站采用HP-UNIX工作站,并通过实时加速器板连接到MasterBus300的冗余接口,通过它操作人员可直接对现场设备进行监控,主要功能有:(1)轧钢生产设备的启停(2)设备数据设定和实时监控(3)事件与报警清单的显示与打印等。系统的主要画面有启动画面、设定画面、维护画面、事件画面和报警画面。系统配置图如图1所示。


2 PLC诊断轧钢生产设备故障的基本原理
轧钢设备的故障信号有数字量和模拟量之分,PLC采用不同的方法对这两种信号对应的故障进行诊断。
2.1 基于数字量信号的故障诊断
PLC对数字量信号的识别是通过其数字量输入模块完成的。PLC控制轧钢生产设备时,设备中的压力、温度、液位、行程数字及操作按钮等数字量传感器与PLC的输入端子相连,每个输入端子在PLC的数据区中分配有一个“位”,每个“位”在内存中为一个地址。读取PLC输入位的状态值可作为识别数字量故障信号的根据。诊断数字量故障的过程,实质就是将PLC正常的输入位状态值与相应的输入位的实际状态值相比较的过程。如果二者比较的结果是一致的,则表明设备处于正常工况,不一致则表明对应输入位的设备部位处于故障工况。这就是PLC诊断基于数字量信号故障的基本原理。这种诊断方法,故障定位准确,可进行实时在线诊断。通过PLC的图形功能块编程,还可将故障诊断融入过程控制,达到保护轧钢设备的目的。
2.2 基于模拟量信号的故障诊断
PLC对模拟量信号的识别是通过PLC的模拟量输入输出模块来完成的。模拟量输入输出模块采用A/D转换原理,输入端接收来自传感器或变送器的模拟信号,输出端输出的模拟信号作用于PLC的控制对象。PLC诊断模拟量故障的过程,实质就是将在相应A/D通道读到的监测信号的模拟量的实际值与系统允许的极限值相比较的过程。如果比较的结果是实际值远离极限值,则表明轧钢生产设备对应的受监控部位处于正常状态,如果实际值接近或达到极限值,则为不正常状态。判断故障发生与否的极限值根据实际系统相应的参数变化范围确定,利用PLC上的模拟量设定开关可精确设置该极限值。
当模拟量的实际值达到模拟量设定开关的设定值,PLC还能按照一定的逻辑关系启动开关量模块上的输出位,或者从PLC的通讯口主动发起通讯,从而输出故障诊断的结果,并据此实现对轧钢生产设备的控制。
2.3 基于中断方式的故障诊断
PLC的中断方式有:
(1) 输入中断;
(2) 间隔定时器中断;
(3) 高速计数器中断。其中,输入中断特别适合于轧钢生产设备的故障诊断。它对应于工业操作站的硬中断,属于外部中断,但PLC的输入中断可用PLC的外部指令来屏蔽。将轧钢生产设备的故障信号作为PLC的输入中断源,一旦出现故障信号,CPU立即响应,停止正在执行的程序,转到中断子程序中去,即可方便地对故障进行处理。它与直接利用PLC的内部逻辑完成故障诊断的不同之处在于:采用输入中断处理故障时,可停止PLC主程序的执行过程,而直接利用PLC的输入和内部逻辑处理故障时,PLC的主程序仍处于运行状态。因此,要根据故障对轧钢生产设备的影响程度选择合适的故障诊断方式。PLC的输入中断方式对后果严重的突发故障的处理特别有用。

3 PLC在故障诊断系统中的作用
故障诊断系统是典型的人机系统,根据系统中的信息流向和功能划分的结果[1],基于操作站智能化的故障诊断系统,如图2所示。


系统的输入模块要完成轧钢生产设备故障检测信号、控制指令和专家知识的接收工作。处理模块要求能自动实现特征参数提取、控制指令代码转换的功能。专家知识的整理和表达由领域专家和系统专家协作完成。控制模块是故障诊断系统的核心,它根据控制指令,利用专家知识,完成从故障特征到故障原因的识别工作。控制模块的功能越完善,故障诊断系统的智能化程度越高。输出模块通过声光报警装置和人机界面,给出故障定位、预报和解释的结果。其中,人机界面还能提供排除故障的技术路线。实现信息源从输入模块到输出模块的全自动流向,减少人在其中的干预作用,是轧钢生产设备对其故障诊断系统的要求。采用PLC的故障诊断系统,有助于实现故障诊断过程的自动化。

4 利用PLC和操作站实现智能化诊断的方式
实现轧钢生产设备故障诊断的智能化,可充分利用专家知识,提高诊断效率,是故障诊断技术发展的一个重要方向。由于目前的PLC产品不具备自动获取和存储专家知识的功能,所采用的编程语言无法完成控制层中的计算推理功能,因此,单纯采用PLC的故障诊断系统的智能程度是相当有限的。为此,可利用网络技术和通讯技术,将PLC和操作站联接成网络,互相取长补短,共同构成故障诊断的硬件系统。PLC采用并行分布式结构,作下位机使用,操作站作为上位机,可完成PLC的程序下装,实施对多台PLC的管理,进行复杂的数据运算,建立数据库,存储专家知识,其输入输出设备可用作诊断过程的人机交互。PLC与操作站通过两种方式联接成一个整体:一是通过PLC的通讯口和操作站的通讯口进行联接,二是通过PLC的输入输出端子与操作站上的开关量板和A/D板进行联接。其中,PLC通过通讯口传递给上位机的故障信号多达2个或2个以上时,上位机要通过编码进行识别,而通过PLC输出端子传递给上位机的故障信号,上位机要通过开关量板输入端子的地址来识别。PLC输入端子可接受来自上位机的控制信号或故障信号。网络中的PLC和操作站在故障诊断系统中各自扮演着不同的角色。通常情况下,故障诊断过程中复杂的逻辑判断、开关量故障信号的检测以及在严重故障状态下对设备进行的保护可交给PLC完成,而复杂的数值计算和人机交互可在上位机上完成。

5 应用效果
整个车间自动化系统为二级控制系统,即设备控制级和信息管理级,设备控制级即一级系统为RMC200轧线控制系统,采用ABB Master Piece系统,由10套ABB Master Piece200/1过程站、3套Master Piece90过程站、和3台Advant Station 500系列操作站、1台VT340监控站及2台MasterAid220编程器构成。各过程站之间的网络通讯采用Master Bus 300(简称MB300),通过加热炉的过程站与二级信息管理级进行通讯。每一个MP200/1过程站通过一个DSCS140通讯板连接到MB300网络上,通过MB300网络进行数据交换,通讯板上可以设定地址开关,据此来确定该节点在网络上的位置。对于MP200/1与打捆机MP90的通讯,通过RMC7系统中的通讯板DSCS131连接至MODEM,打捆机上也分别装一MODEM和通讯板DSCS131,由MODEM来实现远程通讯。在加热炉RMC1的MP200/1系统中,通过DSCS150板与二级计算机系统IBM Netifinity 5000 服务器通讯,二者通过GCOM网络进行数据交换。下面以RMC2为例,简介实现轧钢生产设备故障诊断的智能化。
RMC2实际上包括三套PLC:RMC2、RMC52、RMC62,RMC2主要完成的控制功能有:轧制程序表的设定及存储、炉前装料设备控制(包括热送和装冷坯两种情况)、炉前钢坯测长与称重、加热炉出口设备控制、粗轧机主传动控制、粗轧机微张力控制、6#剪子控制;RMC52主要完成的控制功能有:中轧机控制(包括速度级联、速度给定、跟踪)、轧线模拟轧钢测试、中轧机组的活套扫描器控制;RMC62主要完成的控制功能有:精轧机控制(包括速度级联、速度给定、跟踪)、精轧机组的活套扫描器控制。RMC2、RMC52、RMC62三者既需独立完成分配给自己的控制功能,又环环相扣,互相联锁制约着,若中轧机组的活套扫描器控制中有差错,轧钢控制系统无法正常运行,6#剪子立即碎断,防止轧线堆钢,同时,加热炉停止出钢,直至故障解除。
所设计的故障诊断系统能完成以下功能:
(1) 测试过程开始前,运行故障诊断系统,检查轧钢生产控制系统是否处于良好状态。对于开关量,这个过程是上位机通过通讯口读取PLC输入位的状态值并与其正常状态值相比较的过程;对于模拟量,这个过程可用读取模拟量起动的开关位的状态值作为判断的根据,也可将从其它站读取的模拟量与其相应的极限值相比较的结果作为判断的根据。若发现测控系统有故障,应及时处理(上位机显示屏给出具体故障的部位报警)。只有当诊断结果为良好状态时,才能进行的轧钢性能测试;
(2) 如果测试结果发现不合格的设备,应重新运行故障诊断系统。
(3) 如果测试过程当中,测控系统出现严重故障,则PLC通过通讯口或上位机输入输出板传递故障信号,使测控系统退出测试过程,屏幕给出故障诊断的结果和排除故障的建议。

6 结束语
PLC可为轧钢生产设备的故障诊断提供强有力的技术支持。在进行故障诊断系统的设计时,根据诊断系统的功能要求,选用适当的PLC,可丰富和完善诊断系统的功能。随着PLC新产品的研制成功,它在故障诊断领域将有更广阔的应用前景。

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