在石油天然气领域，HART仪表已得到了广泛的应用，越来越多的用户配置设备管理系统以获取HART仪表额外丰富的信息并实施远程配置和维护，其本身也具备一定的自我诊断和感知能力。但是由于诊断的实时性、准确性以及感知数据完整性等一系列问题，使得仪表自诊断和状态感知达不到预期的效果。
在天然气净化厂，保障仪表的安全平稳运行是净化装置“安稳长满优”运行的重点环节，随着仪表维护人员的退休减员，净化厂仪表设备自动诊断的需求日益突出。传统仪表维护的方式存在很多问题，如需要人工重复检查导致巡检效率低下;故障信息获取难且分析效率低;维护记录和校验历史数据往往通过故障记录本等方式记录归档，未能形成电子知识库不利于经验分享等问题。
本文针对天然气净化领域中的HART仪表集中管理、故障智能诊断以及在线调校的需求，提出了基于分散控制系统(DCS)的HART仪表及控制回路故障智能诊断管理系统的设计与实现方法。
1、系统需求分析
1.1 业务需求分析
基于现状分析，需要开发1套故障在线诊断管控系统，主要达到以下成效：
①减少人工巡检频次。通过更丰富的诊断信息实现智能仪表的“全面性”分析，通过在线监测掌握仪表设备或回路状态，减少人工巡检频次，最终取代人工巡检，提高维护效率。
②减少对仪表维护人员的依赖。实现仪表控制回路故障在线定位，线上查看报警提示、输出饱和状态等设备实际状态信息，提高仪表诊断准确性。
③辅助工艺控制决策。掌握仪表数据的准确性，在仪表设备出现故障信息报警时，更能果断地做出应急处置，保障工艺参数的平稳控制。
④实现远程回路测试。系统开车或者检修时，维护人员需要对仪表设备进行回路测试;通过该管控系统可以实现单人远程闭环反馈校验，解决了常规回路测试中需多人配合才能测试闭环回路的维护工作问题，节约测试时间50%，减少维护人员工作量，节省人力成本。
⑤实现在线调校。净化厂包含众多类型现场仪表，常规仪表设备调校需要使用手操器在现场逐一调校单个仪表。通过该系统可以同时远程调校多个智能仪表，优化工作流程，节省调校时间50%，降低维护人员在风险场所的暴露时间。
⑥在线编辑、查看维护记录。解决低效的纸质文档传递和记录丢失问题，同时，实现检维修记录和总结的线上归档，优化了仪表维护工作流程和记录，方便不同的维护人员随时调阅，提高维护人员的专业技能水平。
故障智能诊断管理系统的业务框架如图1所示。
图1 故障智能诊断管理系统业务框架示意
1.2 可行性分析
1.2.1 经济可行性
前端数据接入物联网平台，后端系统采用B/S的架构，整个Web程序部署在办公网内网环境的1台服务器上，用户仅需1台能接入办公网且安装了浏览器的电脑，即可登录系统进行操作。所需硬件成本较低，且该系统设计功能完善，后期运行维护的成本也比较低，因此，开发该系统具有较高的经济可行性。
所谓一级核算是医院财务对制剂部门成本费用的核算，医院把制剂部门作为利润中心，对制剂部门消耗的直接材料费用、直接人工费用及制造费用进行归集，对制剂部门的收入、支出及结余状况进行核算。在一级核算基础上，医院在制剂部门设成本专管员二级核算，主要对每类品种的制剂部门可控变动成本进行核算。对于无法直接归集的生产制剂所占用的厂房、生产设备等固定资产折旧、水电费、管理费用或其他间接费用，则由财务进行统一归集，再根据选定的方法进行分摊，计入各相关制剂品种成本。这样，既实现对制剂成本中占比最大比例的原材料成本进行有效的针对性监控，也具有可操作性。
1.2.2 技术可行性
从数据接入方面，该系统实现了净化厂物联网系统的数据整合，接入了InfluxDB时序数据库，可对现场仪表进行信息采集、分析评价，形成自动解析、定位故障模型。从硬件运行层面上，该系统可以部署在任何主流硬件平台上，普通性能的服务器完全能够流畅地运行该系统并提供Web服务，由于该系统采用B/S架构，用户无需安装任何客户端，只需打开浏览器输入URL即可访问。因此，开发该系统从技术上是可行的。
1.2.3 安全可行性
从系统安全方面，该系统采用Apache Shiro安全框架，可完成认证、授权、加密、会话管理与Web集成等功能，具备身份认证、角色授权等优点。且该系统部署在净化厂办公区内网，与互联网实现物理隔离，避免受到黑客和病毒的攻击。从功能模块方面，以仪表在线远程调校为例，部署在办公网的Web服务器发出HART Command 43指令，通过HART通信服务器传输给OPC服务器工作站，下发到指定的HART仪表执行“校零”操作，涉及到的TCP网络通信和串行通信均处于生产网环境，设有严密的防火墙措施，确保系统的安全可行性。
2、系统概要设计
该系统基于Ruoyi软件进行开发，Ruoyi是一款基于SpringBoot+Vue的前后端分离极速后台开发框架，涉及到的技术选型有：系统环境是Java EE+Maven，主框架是Spring Boot+Spring Security，前端视图层则采用了Vue+Axios+Element UI，借用FineBI和SupOS技术进行了大屏展示的设计与实现。
数据库采用MySQL关系型数据库，通过定时脚本接入现场InfluxDB时序数据库定时采集数据。持久层运用了Mybatis+Hibernate+Alibaba Druid，保障了数据的持久可靠存储。服务层为上层提供了定时任务、数据权限等服务，应用层则是满足了用户实时监控、故障定位及诊断、在线调校等需求。
故障智能诊断管理系统架构如图2所示。
图2 故障智能诊断管理系统架构示意
3、系统详细设计与实现
3.1 环境安装配置
表1 开发环境搭建
3.2 数据库设计
该系统使用MySQL作为底层数据库，作为最流行的关系型数据库管理系统(RDBMS)，MySQL运行速度快，可靠性高，系统稳定性强，开源且免费。
该系统采用实体-联系图(E-R图)的方法描述数据结构。E-R图是通过一种直观图形的方法来描述现实世界中各种复杂的自然关系和社会关系。E-R图中包含的元素分别是属性、实体和联系，实体指现实世界中存在的实际物体，属性是指实体所固有的性质，E-R图可进一步转化为更具体的UML图。系统涉及到的与业务相关的存在实体主要有：仪表基本信息、HART仪表静态数据、回路点位、HART采集器基本信息、相关性分析、特性扩展、仪表及回路诊断结果信息、HART动态数据、报警事件、组织机构等，除此之外还包含字典表、配置表等系统功能表。
3.3 前端设计及实现
该系统的前端借助Vue.js这一渐进式JavaScript框架来构建用户界面，使用element-ui生成前端ui组件，最后依靠npm包管理软件统一管理前端项目中需要用到的包、插件、工具、命令等，便于开发和维护。该前端模块主要包括：系统登录、综合总览(首页)、实时数据、历史数据、报警展示、故障诊断、在线调校七大模块，除此之外还有设备管理、维护记录、系统设置等功能模块。
①系统登录模块。用户输入提前注册好的用户名和密码即可登入系统。
②综合总览模块。成功登录后，展现在用户面前的是当前所有HART设备的数量及在线数，并通过饼图、树状图等方式直观地展现设备类型、报警数量、异常数量、完整性等信息，方便管理人员掌握设备的实时全局动态，做出正确的决策。
③实时数据模块。该模块通过表格的方式展现当前在线仪表的动态数据，包含名称、通道号、数字主变量、模拟主变量、电流等关键信息。可通过选择单位、时间过滤筛选。
④历史数据模块。该模块可通过设备类型、单位、日期等条件筛选仪表历史数据，柱状图显示仪表正常工作时长、故障时长以及报警时长。
⑤报警展示模块。该模块展示当前设备的报警频次、时长及占比。
⑥故障诊断模块。该模块展示当前设备的工作状态值如通信状态、工作状态、电流电压值等，在仪表对应的回路模型定位故障，通过后端大数据模型智能诊断并分析出仪表故障的原因。
⑦在线调校模块。该模块对任意1块现场仪表可在线远程调校零位。
3.4 后端设计及实现
前端代码是由浏览器渲染直接与用户交互的部分，系统后端则是用于操作服务器和数据库的代码。由于该系统采用了前后端完全分离的架构，前端和后端可以独立运行，相互之间则通过开发人员提前约定好的接口(API)交互数据。后端的主框架是Spring Boot 2.2+Maven 3，采用了Mybatis和Alibaba Druid作为持久层将数据持久化，底层数据库则选择了MySQL+Redis。该系统采用了经典的MVC框架，结构如图3所示。
图3 MVC框架示意
图3包括View层、Controller层、Service层和DAO(data access object)层。DAO层主要做数据持久层的工作，负责与数据库进行联络的一些任务都封装在此。Service层主要负责业务模块的应用逻辑应用设计，而Controller层负责具体的业务模块流程的控制，View层则属于前端的范畴，其他三层是后端重点构建的模型层。
4、结束语
本文设计并实现了基于DCS的HART仪表及控制回路故障智能诊断管理系统，主要的工作如下：
①对该系统进行了需求分析和概要设计，包括了对整体架构和开发框架的设计与绘图。
②遵循需求分析和概要设计的思路，进行了详细设计，包括了MySQL数据库的选型和数据表结构的设计、使用Vue.js和element-ui作为前端框架、采用Spring Boot作为后端架构等。
③对该系统进行模块化测试和优化。
④撰写并完善开发文档，沉淀一系列文档包括并不限于整体架构图、开发框架流程图、E-R图、数据库表等。
经过探索研究，通过设计与开发该系统，能够实时获取仪表设备丰富的数据信息，形成精确定位智能仪表及控制回路故障点的技术，提升现有仪表控制系统日常维护、检维修质量和辅助工艺决策控制，为管理、操作人员在线辅助指导，大幅提高仪表维护效率，进而推动传统的仪表维护方式逐渐向更加科学全面、准确评估仪表和阀门的健康状况的高效维护方式转变。
作者：沈俊豪、杨云杰、范志弘、肖逸军
