自来水厂自控系统异常智能识别与诊断平台设计

引言

智能识别与诊断技术的兴起为解决这一问题提供了新途径。通过将人工智能、物联网、大数据分析等技术与自控系统深度融合，可实现对系统运行状态的实时监测、异常的自动识别及故障的精准诊断。因此，设计一套针对自来水厂自控系统的异常智能识别与诊断平台，对于提升供水可靠性、降低运维成本、保障水质安全具有重要的现实意义。

1 传统模式的局限性

传统自来水厂自控系统异常处理存在三大痛点：一是监测滞后，依赖人工巡检和定时数据记录，难以实时捕捉参数波动；二是诊断主观，故障判断依赖技术人员经验，不同人员对同一异常的判断可能存在偏差；三是响应缓慢，复杂故障需多部门协同排查，平均处理时间长达数小时，易引发次生问题。

2 自来水厂自控系统异常智能识别与诊断平台设计

2.1 数据采集与预处理模块

（1）多源数据接入：支持PLC、传感器、SCADA 系统等多种设备的数据接入，兼容 Modbus、OPCUA 等主流工业通信协议，实现数据的标准化采集。（2）动态采样策略：根据系统运行状态自适应调整采样频率，例如在设备启动或水质波动较大时提高采样频率（如1 秒/ 次），在稳定运行时降低频率（如10 秒/ 次），平衡数据精度与传输成本。（3）数据清洗与融合：通过滑动窗口滤波去除传感器噪声，采用插值法填补短时数据缺失；对同一设备的多维度数据（如水泵的电流、温度、振动数据）进行时空融合，构建设备运行状态向量。

2.2 系统集成与优化

智能电气自控系统在水厂运行管理中的应用需要充分考虑系统集成与优化问题：应确保各子系统之间的兼容性和互操作性，实现数据信息的无缝传输和共享；应根据水厂实际需求，对系统进行定制化开发，优化系统结构和控制逻辑，提高系统的稳定性和可靠性；应加强系统的维护和升级工作，及时修复系统漏洞和缺陷，确保系统的长期的稳定运行。在水厂智能电气自控系统中，采用统一的通信协议和接口标准，将原有的各子系统（如监控系统、PLC 控制系统、智能仪表系统等）进行深度集成。通过建设中央控制平台，实现各子系统间的无缝连接与数据共享，避免信息孤岛现象。

2.3 数据诊断模块

为了保证自控系统异常智能识别与实时诊断的性能，数据诊断模块设计时采用多线程机制，对现场众多点位提供并发计算能力，实现基于点位不同诊断频率、不同诊断维度和诊断方法的线程诊断颗粒度的合理分派。针对不同的诊断类型，应该采用不同的诊断算法。水厂自控系统异常诊断一般有 3 种类：单参数诊断、多参数诊断和控制指令诊断。（1）单参数诊断主要包括数据是否超限诊断、数据为 0 诊断、数据长时间静止诊断、数据突变诊断和数据变化率异常诊断。“数据超限”指所采集的参数超过该参数设定的上下限；“数据为 0”指所采集的参数为 0 ；“数据静止”指所采集的参数长时间静止不动；“数据突变”指所采集的参数发生突变；“变化率异常”指所采集的参数变化趋势异常。其中，数据突变诊断采用基于统计学和机器学习方法相结合的诊断算法模型进行诊断。常用的统计学和机器学习方法包括正态分布（正态分布三西格玛）、箱型图、孤立森林、LOF 等诸多方法。（2）多参数诊断通过分析参数之间的相互关系，从不同角度诊断对自控系统进行综合分析，提供更全面的异常诊断。自控系统在进行故障诊断时，单参数诊断方法存在一定的局限性。单参数诊断关注于系统中各个单独的特定参数，而忽视了系统作为一个整体的复杂性和动态性。在实际的自控系统中，一个参数异常可能会影响多个参数，而单参数诊断可能无法捕捉到这种耦合关系。针对不同关联点位之间的关联特性，多参数诊断更具优势。常用的方法包括线性回归诊断法、联通参数诊断法、二项式回归QH 诊断法、二项式回归QN 诊断法、电力参数判断诊断法等。（3）控制指令诊断，主要是验证下发指令和现场反馈值是否一致，通常包括两方面的诊断： ① 将上位机、PLC 下发的控制指令与反馈信息进行对比，判断其反馈值是否达到指令范围； ② 将上位机、PLC 所下发的控制指令与不同工况下所对应的理论范围进行对比分析，若在该范围内，则控制指令为正常，若超出该范围，则提示控制指令异常。

2.4 可视化与告警模块

（1）多维可视化展示：通过 Web 端与移动端界面，以仪表盘、趋势图、拓扑图等形式展示系统运行状态，例如：工艺流程图：实时显示各单元的设备状态（如水泵运行/ 停止、阀门开/ 关）与参数值（如沉淀池浊度）。异常统计图表：展示不同类型异常的发生频率、处理时长等数据，辅助管理人员分析系统薄弱环节。（2）分级告警机制：根据异常的严重程度（如“水质超标”为一级告警，“通信延迟”为三级告警），通过短信、APP 推送、声光报警等方式通知相关人员，并记录告警处理过程。

2.5 人工智能与机器学习应用

人工智能和机器学习技术的快速发展为智能电气自控系统的优化提供了新的思路和方法，将这些技术应用于水厂运行管理领域，可以实现更加精准和高效的自动化控制和优化决策。例如：利用神经网络算法，对水质参数进行建模和预测，根据预测结果自动调整处理工艺参数；利用强化学习算法，对设备运行状态进行优化控制，提高设备运行效率和稳定性；引入人工智能和机器学习算法，对智能电气自控系统进行智能化升级。

2.6 异常智能识别模块

（1）基于深度学习的参数异常检测。针对水质、水压等工艺参数，采用LSTM（长短期记忆网络）构建正常运行模式模型：利用历史正常数据训练模型，学习参数随时间的变化规律（如每日用水高峰时段的流量变化趋势）。实时输入当前参数，通过计算预测值与实际值的偏差，判断是否存在异常（如浊度突升超出模型预测范围）。引入注意力机制，重点关注对水质安全影响较大的参数（如余氯含量），提高检测灵敏度。（2）基于故障树与随机森林的设备异常识别。对于水泵、阀门等设备，结合故障树分析（FTA）与随机森林算法：构建设备故障树，明确“电机过载”“阀门卡涩”等故障与“电流超标”“开关时间过长”等特征参数的逻辑关系。利用历史故障数据训练随机森林分类模型，输入设备的实时状态参数（如电流、温度、振动频率），输出故障概率，当概率超过阈值时触发报警。（3）通信异常检测。通过分析数据传输的时序特征（如延迟波动、丢包序列），采用孤立森林算法识别通信异常：对正常通信状态下的延迟、丢包率进行建模，确定正常波动范围。实时监测通信指标，当出现连续丢包或延迟突增时，判定为通信故障，并定位故障节点（如某段光缆、无线基站）。

结语

生产自控系统智能异常识别与诊断系统的应用，可实现对水厂设备和工艺异常的实时监测与智能分析，快速定位问题根源，显著提高运维效率和故障响应速度，减少人工巡检依赖与误判风险。同时，系统能提前预警潜在隐患，降低设备故障率与停机损失，保障生产连续性与稳定性。通过数据驱动的智能诊断机制，有效提升生产过程的自动化水平与产品质量，为企业实现智能制造和降本增效提供有力支撑。

参考文献：

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