物理安装不当的Profibus DP工业现场总线通信故障智能诊断方法技术

本发明专利技术公开了物理安装不当的Profibus DP工业现场总线通信故障智能诊断方法。所述方法包括1)获得所有物理层信号，将过滤掉EMI信号的其他物理层信号输入ANN；2)通过ANN对物理层信号进行分析，诊断出导致这些信号异常的物理安装问题；3)利用ES对数据链路层信号进行Profibus框架分析和诊断；4)构建全新的模糊系统来计算目标循环时间TTR值，利用所述最佳的TTR值对用户层信号进行分析和诊断。本发明专利技术利用ANN、ES和模糊系统分别对网络中物理层、数据链路层和用户层的信号进行分析诊断，适用于采用RS‑485模式进行通信的所有工业网络，也可应用于相应的计算机系统中，有助于提高工业网络系统的故障诊断智能化水平。

Intelligent fault diagnosis method for Profibus DP industrial fieldbus communication system with improper physical installation

The invention discloses an intelligent fault diagnosis method for Profibus DP industrial field bus communication with improper physical installation. The method includes: 1) obtaining all physical layer signals and input other physical layer signals filtered out EMI signals into ANN; 2) analyzing physical layer signals through ANN to diagnose the physical installation problems that lead to abnormal signals; 3) analyzing and diagnosing the data link layer signals with ES by Profibus framework; 4) constructing a completely new structure; The fuzzy system calculates the target cycle time TTR value, and uses the optimal TTR value to analyze and diagnose the user layer signal. The invention uses ANN, ES and fuzzy system to analyze and diagnose the signals of physical layer, data link layer and user layer in the network respectively. It is suitable for all industrial networks that communicate with RS_485 mode, and can also be applied to corresponding computer systems, which is helpful to improve the intelligent level of fault diagnosis of industrial network system. .

【技术实现步骤摘要】
物理安装不当的ProfibusDP工业现场总线通信故障智能诊断方法
本专利技术涉及工业现场总线
，特别涉及物理安装不当的ProfibusDP工业现场总线通信故障智能诊断方法。
技术介绍
工业自动化对提高工业部门的竞争力和效率至关重要，它促进了各行业的工业现场总线络(工业数字通信网)技术的发展。目前国际上广泛使用的现场总线协议中，有Profibus协议，如ProfibusPA、ProfibusDP和PROFINET。工业通信网络虽然有众多优点，但是它们对于物理安装引起的故障具有高度的敏感性，如使用过长的接线(影响通信速率)，线缆接地或屏蔽处理不当，过载或未使用有源总线终端器等都可能会影响网络性能。这些会改变传输系统的电气特性，从而降低传输信号的性能。为了分析物理层故障，可以使用万用表、总线测试仪、示波器和网络监控工具以及使用ProfiTrace或Profibus测试仪观察物理层信号以及它们在数据链路层或用户层中传输的数据帧。在分析数据链路层和用户层数据时，需要发生故障的典型序列和统计数据；在分析物理层数据时，需要对数字波形方面的信号进行分析。网络中可能遇到的通信和安装不当问题等都以数字波形的形式呈现。而现有技术中，物理安装不当引起通信网络故障的问题往往难以用数字化的表现形式进行智能化分析和诊断。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术针对工业通信网络物理安装不当引起的故障问题，提出物理安装不当的ProfibusDP工业现场总线通信故障智能诊断方法。所述方法利用人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork；ANN)、专家系统(ExpertSystem；ES)和模糊系统分别对网络中物理层、数据链路层和用户层的信号进行分析诊断，有助于提高工业网络系统的故障诊断智能化水平。本专利技术通过以下技术方案予以实现。物理安装不当的ProfibusDP工业现场总线通信故障智能诊断方法，包括以下步骤：步骤1：获得所有物理层信号类型的方差值，定义一个方差值的参考阈值，根据不同的方差值将EMI信号从所述物理层信号中分离出来，将过滤掉EMI信号的其他物理层信号输入ANN；步骤2：通过ANN对物理层信号进行分析，在进行第一次分析时，所有物理层信号的样本都用于训练ANN，进行一系列训练和测试后，检测哪些信号波形影响了结果，并将这些信号进行分类，进而诊断出导致这些信号异常的物理安装问题；步骤3：利用ES对数据链路层信号进行Profibus框架分析和诊断，数据链路层的数据帧通过ProfibusDP协议传输，所述ProfibusDP协议的操作基于主从通信模型；步骤4：构建全新的模糊系统来计算目标循环时间TTR值，根据激活规则，应用Mamdani推论，通过质心法去模糊输出，得到最佳的TTR值，利用所述最佳的TTR值对用户层信号进行分析和诊断。本专利技术基于ProfibusDP协议实现物理安装不当引起的工业现场总线通信故障的智能诊断，所述诊断所依靠的数据分别来自ProfibusDP协议的物理层、数据链路层和用户层，利用ANN分析通过工业网络传输的信号样本，并诊断出导致ProfibusDP协议物理层发生信号波形干扰的安装问题，然后，利用ES分析数据链路层传输的数据帧并进行诊断，最后，构建全新的模糊系统来计算最佳的目标循环时间值TTR，以解决计算的复杂性问题并提供良好的网络性能，在需要处理数学或概念模型中的不准确性，模糊性，抽象性和矛盾性时，可以使用所述模糊系统。本专利技术有助于提高工业网络系统的故障诊断智能化水平。优选地，步骤3中，对于所述主从通信模型，主设备向根据上下文响应的从站发送数据帧，每个从站都有一个网络地址，在某些情况下，网络配置错误可能会导致协议失败，这时，相应的帧序列显示已经提交了哪种类型的错误，基于传输帧的历史分析，ES会指出可能发生的配置错误。优选地，依据ProfibusFMS、DP和PA(1998)规范，步骤4中TTR的计算表达式为：minTTR＝NA*(TTC+highTMC)+k*lowTMC+MT*retTMC(1)其中，NA表示主站的数量；TTC表示令牌周期时间；TMC表示消息周期时间，取决于帧长度；k表示令牌循环周期内低优先级消息周期的估计数；MT表示令牌循环周期内的消息重试周期数；retTMC表示消息重试周期。具体地，考虑到正确设置目标循环时间值TTR的重要性以及确定这个参数时的难度和产生的误差，为了解决计算的复杂性问题，提供良好的网络性能，需要开发一个模糊系统来计算TTR值，每当系统需要处理数学或概念模型中的不准确性，模糊性，抽象性和矛盾性时，可以使用所述模糊系统。优选地，步骤4中采用下列简化算式：Tmc≈(380+300*S+11*D)*Tbit+75μs(2)其中，S表示从站的数量，D表示所有从站的I/O数据字节数，Tbit值取决于网络传输的波特率。这样做的好处是：可以忽略或者粗略估计与最终结果无关的一些参数，因为在分析等式(1)时，难以精确地估计某些参数的值，例如，确定令牌循环周期内的消息重试周期数的MT取决于网络质量等。利用等式(2)的计算结果，应用Mamdani推论，通过质心法去模糊输出，为网络提供最佳的TTR值。优选地，根据离线配置中由用户设置的TTR值创建三个模糊系统，其中两个模糊集合代表输入变量，所述输入变量是发送非周期信息的时间TA和发送周期信息的时间TC，另一个模糊集合代表输出变量，即所述模糊系统建议的TTR值，应用Mamdani推论，通过质心法去模糊输出，获取最佳的TTR值。优选地，TC的值比配置的TTR低30％是可接受的，TA的值比配置的TTR低60％是可接受的。优选地，网络传输的波特率为1.5MBit/s时，Tbit值为0.667μs。优选地，所述ProfibusDP协议的物理层、数据链路层和用户层之间的数据传输采用RS-485模式。优选地，所述profibus故障检测系统通过TCP/IP协议连接profibus模拟器，接收来自物理层的信号样本以及由Profibus协议传输的数据链路层和用户层的数据帧，提供的框架是Profibus框架。进一步地，所述Profibus模拟器通过从ProfiTrace工具和示波器导入的信号样本获得传输帧信息。所述Profibus框架被创建后发送到所述Profibus故障检测系统。优选地，所述profibus故障检测系统包括ANN模块、ES模块和模糊系统模块。本专利技术的有益效果在于，1)本专利技术引入ANN用于信号分类，有效提高了信号分类精度，其方法具有通用性和鲁棒性，且利用ANN可以更好地诊断出因物理安装不当导致的传输信号波形的畸变；2)本专利技术构建了全新的模糊系统，能获得最优的TTR值，合理权衡了Profibus令牌传递网络时延性能；3)本专利技术适用于采用RS-485模式进行通信的所有工业网络，也可应用于相应的计算机系统中，有助于提高工业网络系统的故障诊断智能化水平。附图说明图1是根据实施例的Profibus故障检测系统的结构示意图；图2是根据实施例的ANN系统的工作流程示意图。具体实施方式以下将结合附图对本专利技术各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述发实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.物理安装不当的Profibus DP工业现场总线通信故障智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获得所有物理层信号类型的方差值，定义一个方差值的参考阈值，根据不同的方差值将EMI信号从所述物理层信号中分离出来，将过滤掉EMI信号的其他物理层信号输入ANN；步骤2：通过ANN对物理层信号进行分析，在进行第一次分析时，所有物理层信号的样本都用于训练ANN，进行一系列训练和测试后，检测哪些信号波形影响了结果，并将这些信号进行分类，进而诊断出导致这些信号异常的物理安装问题；步骤3：利用ES对数据链路层信号进行Profibus框架分析和诊断，数据链路层的数据帧通过Profibus DP协议传输，所述Profibus DP协议的操作基于主从通信模型；步骤4：构建全新的模糊系统来计算目标循环时间TTR值，根据激活规则，应用Mamdani推论，通过质心法去模糊输出，得到最佳的TTR值，利用所述最佳的TTR值对用户层信号进行分析和诊断。

【技术特征摘要】
1.物理安装不当的ProfibusDP工业现场总线通信故障智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获得所有物理层信号类型的方差值，定义一个方差值的参考阈值，根据不同的方差值将EMI信号从所述物理层信号中分离出来，将过滤掉EMI信号的其他物理层信号输入ANN；步骤2：通过ANN对物理层信号进行分析，在进行第一次分析时，所有物理层信号的样本都用于训练ANN，进行一系列训练和测试后，检测哪些信号波形影响了结果，并将这些信号进行分类，进而诊断出导致这些信号异常的物理安装问题；步骤3：利用ES对数据链路层信号进行Profibus框架分析和诊断，数据链路层的数据帧通过ProfibusDP协议传输，所述ProfibusDP协议的操作基于主从通信模型；步骤4：构建全新的模糊系统来计算目标循环时间TTR值，根据激活规则，应用Mamdani推论，通过质心法去模糊输出，得到最佳的TTR值，利用所述最佳的TTR值对用户层信号进行分析和诊断。2.如权利要求1所述的物理安装不当的ProfibusDP工业现场总线通信故障智能诊断方法，其特征在于，步骤3中，对于所述主从通信模型，主设备向根据上下文响应的从站发送数据帧，每个从站都有一个网络地址，在某些情况下，网络配置错误可能会导致协议失败，这时，相应的帧序列显示已经提交了哪种类型的错误，基于传输帧的历史分析，ES会指出可能发生的配置错误。3.如权利要求1所述的物理安装不当的ProfibusDP工业现场总线通信故障智能诊断方法，其特征在于，依据ProfibusFMS、DP和PA(1998)规范，步骤4中TTR的计算表达式为：minTTR＝NA*(TTC+highTMC)+k*lowTMC+MT*retTMC(1)其中，NA表示主站的数量；TTC表示令牌周期时间；TMC表示消息周期时间，取决于帧长度；k表示令牌循环周期内低优先级消息周期的估计数；MT表示令牌循环周期内的消息重试周期数；retTMC...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹宁，刘宏博，汪飞，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32