基于主被动双重检验技术的工控系统健康监测和重建技术研究和应用

1 引言

传统的工控系统健康监测方法往往依赖于单一的检测手段，如单纯的主动检测或被动监测，这些方法在面对复杂多变的工业环境时，常常难以全面准确地反映系统的真实健康状态。为了克服这一局限性，基于主被动双重检验技术的工控系统健康监测方法应运而生。这种方法通过结合主动检测和被动监测的优势，能够更全面、更准确地评估工控系统的健康状态，并为系统重建提供可靠的依据。

2 主被动双重检验技术概述

主动检测是一种主动干预系统运行的检测方法。基于内置完备的工控知识库，利用工控协议主动向控制器发送询问探测数据包来获取工控网络中的资产指纹信息，对资产关键特征进行有效提取，构建基于资产识别、状态监测、日志获取、风险预警的全面资产绘制，形成工控资产图鉴与接入网络图谱。基于资产风险规则引擎，结合网络拓扑动态监测，全局分析资产健康指标，实现工业网络空间的全息测绘。主动检测特点有针对不同的工控协议设计不同的主动探测数据报文，针对不同的厂家不同产品构建不同的资产指纹知识库，可以针对特定的故障模式设计测试信号，能够检测潜在的或隐藏的故障，可以在系统空闲时进行，不影响正常生产。

被动监测是一种非侵入式的监测方法。它通过持续收集和分析系统在正常运行过程中产生的数据来评估系统的健康状态。被动监测的特点有不干扰系统正常运行，可以实时、连续地监测系统状态，能够捕捉到系统在实际运行中的动态特性，可能难以检测某些潜在的或隐藏的故障。

主被动双重检验技术是一种创新的工控系统健康监测方法，它结合了主动检测和被动监测的优势，提供了更全面、更准确的系统健康状态评估。

3 主被动双重检验技术的特点

主被动双重检验技术通过结合主动检测和被动监测的优势，克服了单一方法的局限性，具有持续被动监测、定期主动检测、数据融合与分析、交叉验证、动态调整等特点。

通过这种双重检验机制，可以显著提高健康监测的准确性和可靠性，同时减少误报和漏报的概率。

4 工控系统重建技术

1）基于主被动双重检验技术的重建方法

基于主被动双重检验技术的重建方法结合了主动检测和被动监测的数据，通过以下步骤实现系统的快速恢复和优化。

首先利用被动监测采集的数据和主动检测的测试结果，进行综合分析，准确定位故障原因。根据故障的性质和影响范围，对故障进行分类，确定重建的优先级和策略。

其次针对紧急故障，制定快速恢复方案，暂时绕过故障模块，确保系统的基本运行。针对根本性问题，制定全面的优化和改进方案，预防类似故障的再次发生。

再次根据重建策略，调配必要的资源，包括人力、物力和技术支持。按照预定的步骤，逐步实施重建措施，确保每一步都符合安全和效率要求。在重建过程中，持续监控系统状态，及时调整重建方案，确保重建工作的顺利进行。

最后对重建后的系统进行全面的功能测试，确保各项功能正常运行。评估系统性能是否达到预期指标，确保系统在高负荷和复杂环境下的稳定性。进行安全性测试，确保重建后的系统符合安全标准和规范。

2）基于主被动双重检验技术关键技术

一是数据融合技术。通过融合主动检测和被动监测的数据，提供更加全面和准确的系统状态信息，为重建提供可靠的数据支持。二是机器学习与人工智能。利用机器学习和人工智能技术，自动化故障诊断和重建策略的制定，提高重建工作的效率和准确性。三是实时监控与反馈机制。建立实时监控和反馈机制，确保在重建过程中能够及时发现和解决问题，保证重建工作的顺利进行。

5. 研究与应用实例

为验证基于主被动双重检验技术的工控系统健康监测和重建方法的有效性，选取某采油厂站库工控系统作为研究对象，验证该方法在复杂油田工控系统中的应用过程和取得的成效。

采油厂作为重要油气生产基地，拥有复杂生产工艺，而工控系统面临着高温、高湿、尘埃和电磁干扰等多重挑战，进一步增加了系统维护的难度。在项目初始，对采油厂的现有工控系统进行了全面评估，识别出关键设备和关键控制节点，明确了健康监测和重建的具体需求。集成现有的监控与数据采集系统（SCADA），实时获取过程控制信号和设备状态信息。

结合被动监测数据和主动检测结果，通过数据融合技术综合评估系统健康状态。采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等机器学习算法，建立系统行为模型，识别正常运行模式与异常模式。利用深度神经网络（如LSTM和CNN）学习系统的时序数据和复杂非线性关系，提高故障检测的准确性。

构建系统的故障树，结合健康监测数据，追溯故障根源。基于领域知识和规则，建立故障诊断规则库，辅助自动化诊断。利用模糊逻辑和神经网络技术，自动识别和定位故障部件，提高诊断的智能化水平。

对于影响生产但不危及安全的故障，采用临时绕过方案，确保生产连续性。针对易损件和高故障率部件，建立快速更换和修复流程，缩短修复时间。优化控制策略和系统配置，消除潜在的配置错误和系统瓶颈。引入关键设备的冗余设计，提高系统的容错能力，防止单点故障导致的系统瘫痪。

对重建后的系统进行全面的功能测试，确保各项控制和监测功能正常运行。评估系统在高负荷和复杂环境下的运行性能，确保满足生产需求。进行全面的安全性测试，确保重建后的系统符合安全标准和规范。

通过健康监测和重建措施，系统故障率降低了40%，显著提高了系统的可靠性。减少了非计划停机时间，生产效率提高了20%，产品一致性和质量得到保障。通过预测性维护和优化重建策略，维护成本降低了15%，库存备件需求减少。

采油厂的案例充分证明了基于主被动双重检验技术的工控系统健康监测和重建方法的有效性。通过集成主动检测和被动监测的数据，结合先进的机器学习和深度学习算法，采油厂能够实时、准确地评估系统健康状态，及时发现和定位故障，制定合理的重建策略，提高系统的可靠性和生产效率。同时，重建过程中引入的冗余设计和系统优化措施，进一步增强了系统的容错能力和稳定性，为油田的持续稳定生产提供了坚实的技术保障。

6 挑战与未来展望

尽管基于主被动双重检验技术的工控系统健康监测和重建方法在实际应用中取得了显著成效，但仍面临诸多挑战。同时，随着技术的不断发展，其未来应用前景广阔。

基于主被动双重检验技术的工控系统健康监测和重建方法，充分利用主动检测和被动监测的优势，通过数据融合与智能分析，实现了对工控系统健康状态的全面、准确评估。随着工业4.0和智能制造的发展，工控系统的复杂性和关键性日益增强，健康监测和重建技术的重要性愈加凸显。未来，结合人工智能、边缘计算等先进技术，基于主被动双重检验技术的健康监测和重建方法将进一步发展，为工业生产的智能化和高效化提供坚实的技术支持。同时，面对数据处理能力、模型准确性和系统安全等挑战，持续的技术创新和标准化将是推动这一领域持续进步的关键。

通过不断优化和完善健康监测与重建技术，工业控制系统将能够更加稳定、高效地运行，支持现代工业生产的持续发展和经济效益的提升。基于主被动双重检验技术的方法，为实现这一目标提供了有力的工具和新颖的解决方案，具有广阔的应用前景和深远的影响力。

参考文献：

（1）[1]牛鑫.机器学习在过程工业故障诊断中的应用研究[D].青岛科技大学[2024-10-14].

（2）[1]黄思铭，张玉珏，袁豪杰.工业控制系统网络安全态势感知平台设计[J].软件， 2024， 45（2）：95-97.