Giám sát trạng thái hệ bồn nước dựa trên khoảng cách mahalanobis

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - TRẦN TRÍ NGUYỄN TRƢƠNG GIÁM SÁT TRẠNG THÁI HỆ BỒN NƢỚC DỰA TRÊN KHOẢNG CÁCH MAHALANOBIS CONDITION MONITORING OF WATER TANK SYSTEM BASED ON MAHALANOBIS DISTANCE Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa Mã số: 8520216 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2021 CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hƣớng dẫn khoa học: TS TRƢƠNG ĐÌNH CHÂU Cán chấm nhận xét 1: TS Nguyễn Trọng Tài Cán chấm nhận xét 2: PGS TS Trƣơng Đình Nhơn Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 20 tháng 01 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch: GS TS Hồ Phạm Huy Ánh Thƣ ký: TS Phạm Việt Cƣờng Phản biện 1: TS Nguyễn Trọng Tài Phản biện 2: PGS TS Trƣờng Đình Nhơn Ủy viên: PGS TS Nguyễn Thanh Phƣơng Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn đƣợc sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA………… ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Trần Trí Nguyễn Trƣơng MSHV: 1870339 Ngày, tháng, năm sinh: 23/08/1995 Nơi sinh: Cà Mau Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển Tự động Hóa Mã số : 8520216 I TÊN ĐỀ TÀI: Giám sát trạng thái hệ bồn nƣớc dựa khoảng cách Mahalanobis (Condition monitoring of water tank system based on Mahalonobis distance) II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu ứng dụng nhận dạng phƣơng trình hệ bồn nƣớc để phục vụ giám sát hệ bồn nƣớc - Tìm hiểu ứng dụng khoảng cách Mahalanobis để giám sát tình trạng phát bất thƣờng cho hệ bồn nƣớc - Xây dựng mơ hình, phát triển ứng dụng điều khiển, giám sát phát bất thƣờng hệ bồn nƣớc III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 21/09/2020 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05/01/2021 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS TRƢƠNG ĐÌNH CHÂU Tp HCM, ngày 05 tháng 01 năm 2021 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA….……… (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Sau thời gian học tập dƣới mái trƣờng Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh, đƣợc truyền đạt kiến thức giúp đỡ tận tình từ quý thầy cô Giảng viên hành trang quý báu cho nhận thức hiểu biết em ngày hơm Em xin ghi nhận nơi lịng biết ơn chân thành Trƣớc tiên, em xin chân thành cảm ơn tất quý Thầy Cô thuộc Khoa Điện – Điện Tử trƣờng Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh trang bị cho em kiến thức quý báu suốt trình học tập trƣờng Cảm ơn bạn học viên lớp cao học Tự Động Hóa khóa 2018 anh lớp cao học Tự Động Hóa khóa 2017 động viên nhiệt tình giúp đỡ em trình học tập Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn thầy Trƣơng Đình Châu tận tình góp ý giúp đỡ em suốt trình thực đề tài Em cảm ơn tác giả tài liệu mà em sử dụng để làm tài liệu tham khảo Cuối em gửi lời cảm ơn đến tất ngƣời thân, bạn bè luôn bên em ủng hộ em Vì kiến thức thân cịn hạn chế, trình thực luận văn em khơng tránh khỏi sai sót, kính mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp từ q thầy TP.HCM, tháng năm 2021 Học viên Cao học TĐH 2018 Trần Trí Nguyễn Trƣơng i TĨM TẮT LUẬN VĂN Luận văn tập trung nghiên cứu giải thuật ƣớc lƣợng tham số hệ phi tuyến phƣơng pháp giám sát trạng thái hệ phi tuyến dựa khoảng cách Mahalanobis không gian đa biến Luận văn thiết kế ứng dụng điều khiển, giám sát, thu thập liệu, ƣớc lƣợng tham số hệ phi tuyến, giám sát phát bất thƣờng xảy với hệ phi tuyến, qua giúp cho việc giám sát, bảo trì hệ thống dễ dàng, nhanh chống Luận văn ứng dụng kiến thức lập trình điều khiển cho PLC, lập trình HMI, mạng truyền thơng cơng nghiệp OPC UA, lập trình Matlab, thiết kế ứng dụng Matlab AppDesigner nêu rõ phần nội dung sau đề tài ii Abstract The thesis focuses on nonlinear system parameter estimation algorithm and method to condition monitoring the state of nonlinear systems based on Mahalanobis in multivariate space The thesis designed an application of control, monitoring, data collection, nonlinear system parameter estimation, monitoring and detecting anomalies occurring with nonlinear systems, thereby helping to monitor, easy system maintenance, faster resistance Thesis application of knowledge in programming control for PLC, programming HMI, industrial communication network OPC UA, Matlab programming, application design on Matlab AppDesigner will be more clear in the following sections of the topic iii LỜI CAM ĐOAN CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi đƣợc hƣớng dẫn khoa học TS Trƣơng Đình Châu, nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chƣa cơng bố hình thức trƣớc Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá đƣợc tác giả thu thập từ mơ thực nghiệm thân thực Ngồi ra, luận văn này, tác giả có tham khảo số tài liệu nƣớc, tất có ghi cụ thể Nếu phát có gian lận tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm nội dung luận văn Trƣờng Đại học Bách khoa thành phố Hồ Chí Minh khơng liên quan đến vi phạm tác quyền, quyền tơi gây q trình thực (nếu có) TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2020 Trần Trí Nguyễn Trƣơng iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii Abstract iii LỜI CAM ĐOAN iv Chƣơng GIỚI THIỆU 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu luận văn 1.3 Tổng quan khoảng cách Mahalanobis .2 1.4 Cấu trúc luận văn Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Khoảng cách Mahalanobis 2.2 Khoảng cách Mahalanobis tập trung cục 2.3 Mơ hình hồi qui tuyến tính 10 2.4 Cấu trúc mơ hình hệ phi tuyến 11 2.5 Thuật toán đệ qui ƣớc lƣợng tham số 11 2.6 Siemens TIA Portal 15 2.7 Matlab 17 2.8 OPC 18 Chƣơng THỰC HIỆN ĐỀ TÀI 20 3.1 Mơ hình thực nghiệm 20 3.2 Thiết bị sử dụng mơ hình thực nghiệm .23 3.2.1 PLC S7-1500 ET-200SP 23 v 3.2.2 Biến tần Altivar 312 25 3.2.3 Cảm biến áp suất PG2789 28 3.2.4 Máy bơm Panasonic GP-129JXK .29 3.3 Xây dựng ứng dụng giám sát tình trạng hệ bồn nƣớc .30 3.3.1 Điều khiển hệ bồn nƣớc OPC UA Server .30 3.3.2 Lập trình HMI điều khiển giám sát hệ bồn nƣớc 33 3.3.3 Kết nối PLC S7-1500 Matlab 34 3.3.4 Lƣu trữ liệu hệ bồn nƣớc vào Database 35 3.3.5 Ƣớc lƣợng phƣơng trình hệ bồn nƣớc 39 3.3.6 Khoảng cách Mahalanobis tiêu chuẩn 43 3.3.7 Áp dụng không gian Mahalanobis để giám sát hệ bồn nƣớc 45 Chƣơng KẾT QUẢ VÀ KẾT LUẬN 49 4.1 Kết thực đề tài 49 4.2 Định hƣớng phát triển mở rộng đề tài 58 Chƣơng Tài liệu tham khảo .59 vi app.realtime_MahaDis = [app.realtime_uk;app.realtime_h1kapp.realtime_h1hat]'*inv(app.S)*[app.realtime_uk;app.realtime_h1kapp.realtime_h1hat]; app.CalculateMDvalueofrealtimedataLabel.BackgroundColor = 'green'; app.realtime_MahaDis_plot(240,1) = app.realtime_MahaDis; app.realtime_h1k_plot(240,1) = app.realtime_h1k; app.realtime_h1hat_plot(240,1) = app.realtime_h1hat; for n=1:240-1 app.realtime_MahaDis_plot(n,1) = app.realtime_MahaDis_plot(n+1,1); app.realtime_h1k_plot(n,1) = app.realtime_h1k_plot(n+1,1); app.realtime_h1hat_plot(n,1) = app.realtime_h1hat_plot(n+1,1); end app.LabelMahaDis.Text = num2str(app.realtime_MahaDis); % check mahalanobis distance with threshhold applied if app.realtime_MahaDis > app.threshhold warning = warning + 1; else warning = 0; end if warning > app.anomalydetectedLabel.Visible = true; app.SystemhasanomalyLabel.BackgroundColor = 'red'; end % plot thresh hold and Mahalanobis distance x=linspace(0,240/2,240); plot(app.UIAxes_6,x,app.realtime_MahaDis_plot(1:240,1),'g',x,app.threshhol d*ones(1,length(x)),'r','linewidth',1); plot(app.UIAxes_8,x,app.realtime_h1k_plot(1:240,1),'g',x,app.realtime_h1ha t_plot(1:240,1),'r','linewidth',1); pause(0.1); end end Có thể tạm ngƣng trình giám sát hệ bồn nƣớc, định nghĩa lại giá trị ngƣỡng Mahalanobis tiêu chuẩn áp dụng lại trình giám sát tình trạng hệ bồn nƣớc với giá trị ngƣỡng Code định nghĩa lại ngƣỡng tiêu chuẩn áp dụng vào hệ bồn nƣớc (Suspend threshold Re-apply Threshold button): function SuspendButtonPushed(app, event) %% in use app.suspendthreshhold = true; 47 end function ReapplyButtonPushed(app, event) %% in use app.suspendthreshhold = false; app.threshhold = app.threshholdvalue.Value; app.ApplyButtonPushed(); end 48 Chƣơng KẾT QUẢ VÀ KẾT LUẬN 4.1 Kết thực đề tài Luận văn mong muốn đƣa kiến trúc điều khiển giám sát hệ thống gần với hệ thống sản xuất nhà máy lớn nhất, để thuận tiện cho mục đích phát triển tích hợp hệ thống giám sát, phát bất thƣờng dựa khoảng cách Mahalanobis vào hệ thống hữu nhà máy Kiến trúc đƣợc đề xuất liên kết với hệ thống nhà máy thông qua liên kết riêng, Server phân tích cảnh báo bất thƣờng đƣợc hoạt động song song tích hợp vào hệ thống hữu Hình 4- Kiến trúc hệ thống điều khiển giám sát bất thường Kiến trúc hệ thống đƣợc thực kiểm chứng luận văn với: - Mơ hình thực nghiệm mơ hình hệ bồn nƣớc, đƣợc điều khiển PLC S7-1500 với thuật toán PID - HMI hỗ trợ giám sát điều khiển mơ hình đƣợc lập trình WinCC - Server ƣớc lƣợng tham số, tính tốn đánh giá khoảng cách Mahalanobis để giám sát trạng thái hệ bồn nƣớc đƣợc lập trình Matlab 49 Hình 4- Kiến trúc hệ thống luận văn Xây dựng mô hình bồn nƣớc thành cơng, tín hiệu điều khiển bơm nƣớc từ biến tần tín hiệu cảm biến mực nƣớc trả hoạt động tốt Giải thuật PID điều khiển mực nƣớc hoạt động tốt Hình 4- Kết điều khiển PID hệ bồn nước 50 Giao diện HMI giám sát điều khiển hệ bồn nƣớc thuận tiện, phù hợp cho việc kiểm chứng kiến trúc hệ thống đƣợc đề xuất Hình 4- Giao diện HMI giám sát điều khiển hệ bồn nước Ứng dụng giám sát tình trạng hệ bồn nƣớc đƣợc thiết kế với Matlab App Designer kiểm chứng với mơ hình hệ bồn nƣớc thực nghiệm Ứng dụng kết nối với mơ hình thực nghiệm PLC S7-1500 giao thức OPC UA kết nối với Database SQL thông qua ODBC Datasource, liệu hệ bồn nƣớc [uk h1k ] đƣợc lƣu trữ vào Database 51 Hình 4- Database hệ bồn nước Dữ liệu đƣợc lấy từ Database vào Matlab để ƣớc lƣợng tham số phƣơng trình hệ bồn nƣớc Tham số   [1 2 3 ]T sau 2500 mẫu ƣớc lƣợng hội tụ đƣợc kiểm chứng chạy độc lập với liệu hệ bồn nƣớc đƣợc lƣu trữ Database nhƣ 52 chạy mơ hình thực tế, kết sai số phƣơng trình hệ bồn nƣớc mơ hình thực nghiệm hệ bồn nƣớc nhỏ (khoảng 0.1 cm) Kết ƣớc lƣợng tốt Hình 4- Dữ liệu hệ bồn nước lấy từ Database Hình 4- Thuật toán đệ qui ước lượng tham số hệ bồn nước 53 Hình 4- Đánh giá tham số ước lượng với liệu Database Đánh giá online tham số ƣớc lƣợng chạy mơ hình bồn nƣớc: Hình 4- Đánh giá tham số ước lượng chạy realtime mơ hình 54 Tham số hệ bồn nƣớc đƣợc kiểm chứng đạt chất lƣợng tốt đƣợc sử dụng để tính khoảng cách Mahalanobis cho tập liệu hệ bồn nƣớc hoạt động tốt Hình 4- 10 Khoảng cách Mahalanobis cho hệ bồn nước Xem xét đặt giá trị ngƣỡng tiêu chuẩn cho không gian Mahalanobis Hình 4- 11 Định nghĩa ngưỡng Mahalanobis tiêu chuẩn cho hệ bồn nước 55 Áp dụng không gian Mahalanobis vào hệ bồn nƣớc để giám sát tình trạng bất thƣờng xảy Các trƣờng hợp giả lập để kiểm chứng phƣơng pháp phát bất thƣờng bao gồm: - Mở thêm đƣờng xả nƣớc bồn chính: tƣơng tự với trƣờng hợp nƣớc bị đánh cắp hệ thống cung cấp cho tòa nhà, chung cƣ mà phƣơng pháp tự động hóa áp dụng không giám sát đƣợc nhƣ có thêm dây chuyền sản xuất đƣợc mở để lấy thành phẩm từ bồn nhƣng hệ thống khơng kiểm sốt đƣợc thơng tin Hình 4- 12 Giả lập bất thường xảy với hệ bồn nước - Cảm biến mực nƣớc áp suất bị tín hiệu truyền thơng (Modbus, Ethernet): q trình sản xuất việc tín hiệu cảm biến lúc nạp nguyên liệu dẫn đến sai lệch thành phần nguyên liệu trình sản xuất, cố nghiệm trọng phải hủy bỏ mẻ sản xuất - Cơng suất bơm suy giảm theo thời gian: thiết bị suy giảm hiệu suất theo thời gian gần nhƣ phát nhƣ đo lƣờng mức độ suy giảm với cơng nghệ tự động hóa nay, khoảng cách Mahalanobis giúp cho việc giám sát hiệu suất thiết bị dựa ngƣỡng quy định, 56 trở thành sở để đánh giá tuổi thọ dự đốn tình trạng thiết bị Hình 4- 13 Giả lập công suất bơm bị suy giảm theo thời gian Kết thu đƣợc số Mahalanobis theo thời gian thực vƣợt ngƣỡng tiêu chuẩn đƣợc quy định trƣớc, từ phát tín hiệu cảnh báo có bất thƣờng xảy với hệ thống tới Server HMI vận hành hệ bồn nƣớc, để dừng hệ thống tránh rủi ro, sai sót trở nên trầm trọng sửa chửa, phục hồi hệ thống để tối ƣu thời gian hoạt động hệ thống Hình 4- 14 Giám sát hệ bồn nước dựa khoảng cách Mahalanobis 57 Ứng dụng khoảng cách Mahalanobis giám sát phát bất thƣờng xảy với hệ bồn nƣớc đƣợc kiểm chứng đạt kết tốt, phát cảnh báo có bất thƣờng xảy với hệ thống Đề tài nghiên cứu tìm hiểu cách tiếp cận việc điều khiển giám sát hệ thống thông qua khoảng cách Mahalanobis phƣơng pháp phân loại liệu dựa tƣơng quan biến liệu Có thể tƣơng lai việc giám sát phát bất thƣờng hệ thống đƣợc áp dụng vào nhà máy sản xuất, nơi mà thời gian nâng suất hoạt động đƣợc đặt lên hàng đầu, lỗi xảy gây ảnh hƣởng đến hệ thống sản xuất mà không đƣợc cảnh báo hay phát sớm thiệt hại vô nghiệm trọng 4.2 Định hƣớng phát triển mở rộng đề tài Định hƣớng phát triển mở rộng đề tài: - Đối với mơ hình bồn nƣớc mở rộng thành hệ bồn nƣớc đôi với cảm biến mực nƣớc, cảm biến mức cao, thấp cảm biến áp suất đƣờng ống để tăng cƣờng tính đa biến hệ bồn nƣớc đơn Từ kiểm chứng đƣợc hoạt động phƣơng pháp khoảng cách Mahalanobis hệ thống đa biến thực tế - Nghiên cứu phát triển thêm phƣơng pháp phân loại bất thƣờng phát có bất thƣờng xảy với hệ thống - Nghiên cứu phát triển thêm phƣơng pháp dự đoán cố xảy với thiết bị dựa số Mahalanobis thay đổi dần theo thời gian hoạt động hệ thống 58 Chƣơng Tài liệu tham khảo [1] Bài giảng Mơ hình hóa nhận dạng hệ thống, PGS TS Huỳnh Thái Hồng, mơn Kỹ thuật điều khiển tự động hóa, trƣờng Đại học Bách Khoa TPHCM [2] MathWorks, Fault Detection Using Data Based Models [3] Xiaohang Jin “Health Monitoring of Cooling Fans Based on Mahalanobis Distance With mRMR Feature Selection” , IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL 61, NO 8, AUGUST 2012 [4] Roberto Todeschini, Davide Ballabioa, Viviana Consonni, Faizan Sahigara “Locally centred Mahalanobis distance: A new distance measure with salient features towards outlier detection”, Analytica Chimica Acta Volume 787, 17 July 2013, Pages 1-9 [5] Yu Wang “Online Anomaly Detection for Hard Disk Drives Based on Mahalanobis Distance”, IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY, VOL 62, NO 1, MARCH 2013 [6] R De Maesschalck, D Jouan-Rimbaud, D.L Massart “The Mahalanobis distance”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 50 2000 1–18 [7] Yue Cui, Lina Bertling Tjernberg “An Anomaly Detection Approach Based on Machine Learning and SCADA Data for Condition Monitoring of Wind Turbines”, 2018 IEEE International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS) [8] Sachin Kumar “Approach to Fault Identification for Electronic Products Using Mahalanobis Distance”, IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL 59, NO 8, AUGUST 2010 59 [9] Raz Lin, Eliyahu Khalastchi and Gal A Kaminka “Detecting Anomalies in Unmanned Vehicles Using the Mahalanobis Distance”, 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation [10] Siemens Industry support “Programming Guideline for S7-1200/1500 user manual” [11] Matworks “Programming Guideline for Matlab App Designer” 60 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Trần Trí Nguyễn Trƣơng Ngày sinh: 23/08/1995 Nơi sinh: Tỉnh Cà Mau Địa chỉ: 258 Nguyễn Trải, khóm 5, phƣờng 9, TP Cà Mau, tỉnh Cà Mau QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 2013-2018: Theo học đại học trƣờng đại học Bách Khoa khoa Điện – Điện tử, chuyên ngành kỹ thuật điều khiển tự động hóa 2018-2020: Theo học thạc sĩ trƣờng đại học Bách Khoa khoa Điện – Điện tử Tp.HCM, chuyên ngành kỹ thuật điều khiển tự động hóa 61 ... dụng nhận dạng phƣơng trình hệ bồn nƣớc để phục vụ giám sát hệ bồn nƣớc - Tìm hiểu ứng dụng khoảng cách Mahalanobis để giám sát tình trạng phát bất thƣờng cho hệ bồn nƣớc - Xây dựng mơ hình,... Ứng dụng giám sát hệ bồn nước 30 Hình 3- 13 Code PLC điều khiển hệ bồn nước 31 Hình 3- 14 Thơng số PID hệ bồn nước 32 Hình 3- 15 Kiểm tra điều khiển PID hệ bồn nước ... dạng phƣơng trình hệ bồn nƣớc với liệu thu thập đƣợc, tính khoảng cách Mahalanobis áp dụng vào hệ bồn nƣớc để giám sát tình trạng hoạt động hệ bồn nƣớc Hình 3- Mặt sau mơ hình bồn nước 22 Hình 3-