自诊断功能

　　self-diagnosis function  自诊断功能是计算机控制系统所独具的功能。所谓自诊断就是设计一个程序或电路，使其能够对系统本身或某个逻辑部件功能进行自动检查，如发现错误，则自动报告，并能采取备用替换、指示故障类型、故障部位等相应的措施。

　　自诊断分两种：一种是由硬件来实现，即在系统各关键和易损部位设计一逻辑检查电路，使其对该部件能进行逻辑判断，如奇偶校验线路、定权码校验器、门限线路、余码校验、带校验的计数器及组合逻辑的校验等。另一种是由软件来实现的。

　　智能化故障检测与诊断实质上是对“当前”过程系统运行故障是否发生的识别，包括故障的位置、范围大小和严重程度等。准确地识别故障，一方面靠建立精确的数学模型并对其求解，另一方面则靠丰富的工程实践经验，建立有诊断特定过程系统故障的“专家系统”。诊断系统的基本结构(见图12—23)一般由生产实际过程、接口、智能系统3部分组成。

图12—23  智能化在线故障检测与诊断系统的基本结构

　　(1)实际系统(practical system)  实际系统即实际生产过程，是自诊断功能故障检测与诊断的对象。

　　(2)信号采集与传输(collected and transfered of signal)  信号采集与传输是自诊断功能计算机的接口部分，其作用是将现场实际系统的有关变量测量值转换成计算机可以接受的信号，并将信号送入智能系统。

　　(3)智能系统(wisdom system)  智能系统是信息处理、判断的系统。它通常包括输入信号的处理、专家知识库、逻辑推理过程、自学习补充知识库的过程，是模拟人的思维、学习能力的系统。

　　智能系统通常由计算机及其应用软件组成。

　　(4)信号处理(handling for signal)  信号处理过程即将现场采集到的信号转换成相应的特征值，以便与故障知识库中的故障知识的输入信号相匹配，来完成智能系统的信号输入的任务。

　　故障检测与诊断问题中的过程系统的各个测量值均被区分为“正常”和“异常”两种状态，而异常又可分为“偏高”和“偏低”两种不同情况，因此每个测量信号X从故障分析的角度，可分为3个特征值：

[X]＝N  若X1—ξ≤X≤X1+ξ　　 正常值　　(12—21)

[X]=H   若X>X1+ξ　　　　　　　偏高值　　(12—22)

IX]＝L  若X<X1—ξ　　　　　　　偏低值　　(12—23)

式中，ξ是与测量精度有关的允差值；X₁是测量信号初始值。

　　因此，故障检测信号的处理，就是要确定上述3种状况以及它们发生的时间、部位、变化的趋势等。

　　(5)故障知识库(dingnosis knowledge storage)故障知识库是贮藏故障变量特征值与各种故障模式之间对应关系的“仓库”。

　　根据人工智能的原理，故障知识库的模型可以有多种类型的结构，典型的有数理逻辑判断型和故障查询字典。

　　(6)推理系统(inference system)  推理系统是针对不同类型的故障知识库，分别采用相应的推理算法，以便从变量的测量值和知识库的规则中，得出故障检测和诊断的结果，输出相应的信号，以便采取排除故障的相应对策。

　　(7)学习系统(study system)  学习系统是自诊断功能中当故障知识库中的知识还不够完备，以致于计算机找不到相应的规则能与某组变量特征相匹配时，计算机可启用一组程序，根据该组特征值自动生成新的规则，并将该规则补充存入知识库。

　　学习系统是一组智能开发软件，它能自动丰富故障知识库，是较高水平的自诊断功能的体现。

　　(8)TDC—2000系统的自诊断功能  self diagnosis function of TDC 2000 system  TDC-2000集散型控制系统的各种设备具有在线自诊断功能，其故障诊断周期为1／3秒。

　　该集散系统的控制设备可分散安装在生产装置现场，而远离集中控制室。每个分散控制设备都可独立完成各自的控制任务。每台分散控制器都有各自的微处理机。

　　当现场操作出现故障时，控制器首先对其中央处理器的指令单元进行自诊断检查，然后逐一地对随机读取存储器的读写进行校验、对只读存储器检查和数据校验，对模数转换功能进行精度校核，如果发现异常状态，计算机将其出错内容编成附录12—4表中代码，经由数据高速通道向上一级微机控制机(操作站)传送信息，同时显示报告故障场所及参数值，以便上位机或现场操作人员及时调度，改变操作方式，排除机器故障。

　　因此，自诊断功能对维护集散控制系统设备、提高安全生产运行来说是很重要的。

　　　　　　　　　　——摘自《安全工程大辞典》（化学工业出版社，1995年11月出版）