Báo cáo Thiết lập giao thức nhận dạng và phân loại lỗi trong hệ thống phức tạp

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG THIẾT LẬP GIAO THỨC NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI LỖI TRONG HỆ THỐNG PHỨC TẠP Mã số: T2019-06-131 Chủ nhiệm đề tài: TS. Trần Ngọc Hoàng Đà Nẵng, Tháng 6/2020 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG THIẾT LẬP GIAO THỨC NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI LỖI TRONG HỆ THỐNG PHỨC TẠP Mã số: T2019-06-131 Xác nhận của cơ quan chủ trì đề tài Chủ nhiệm đề tài DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 1. Trần Ngọc Hoàng DANH SÁCH ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH 1. Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI CẤP CƠ SỞ THỰC HIỆN: TS. TRẦN NGỌC HOÀNG DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu Tên bảng Trang Bảng 4.1 Biến đo lường liên tục 42 Bảng 4.2 Biến đo lấy mẫu 42 Bảng 4.3 Biến điều khiển 43 Bảng 4.4 Bảng tên lỗi 43 Bảng 4.5 Các biến sử dụng trong mô hình chuẩn đoán 45 Bảng 4.6 Các giá trị rời rạc hoá của các biến 48 BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI CẤP CƠ SỞ THỰC HIỆN: TS. TRẦN NGỌC HOÀNG DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ Số hiệu Tên bảng Trang Hình I.1 Sơ đồ AMS tổng quát 3 Hình I.2 Sơ đồ cấu trúc tháp điều khiển CIM 5 Hình I.3 Sơ đồ cấu trúc các thành phần điều khiển 7 Hình I.4 Ví dụ về DataBase EDA 9 Hình I.5 Mô hình mô tả các bước của quá trình quan sát và theo dõi sức khoẻ thiết bị sản xuất 11 Hình II.1 Phân loại các phương pháp phân loại biến. 20 Hình III.1 Ví dụ mạng Bayes 27 Hình III.2 Ví dụ về cấu trúc mạng Bayes tăng lên. 29 Hình III.3 Cấu trúc mạng bayes phân cấp 30 Hình III.4 Sơ đồ khối của mô hình chuẩn đoán 35 Hình IV.1 Sơ đồ qui trình sản xuất hơi công nghiệp TEP 40 Hình IV.2 Quy trình phương pháp chuẩn đoán lỗi bằng mạng Bayesian 44 Hình IV.3 Mô hình được xây dừng và các mối quan hệ của các biến được xác nhận 47 Hình IV.4 Mô hình chuẩn đoán mạng Bayesian trên Matlab 47 Hình IV.5 Dữ liệu của các biến và lỗi F6 biến thiên theo thời gian. 49 Hình IV.6 Xác suất có điều kiện của các biến điều khiển. 50 BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI CẤP CƠ SỞ THỰC HIỆN: TS. TRẦN NGỌC HOÀNG DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT AMS Automated Manufacturing System BN Bayes Network CIM Computer Integrated Manufacturing DB Data Base DM Data mining ERP EM Enterprise Resource Planning Expectation-Maximization FDC Fault Detection Classification FMEA Failure Mode and Effects Analysis ML Machine Learning R2R Run to run SPC Statistical Process Control TEP Tennessee Eastman Process VM Virtual Metrology Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 0 Table of Contents PHẦN MỞ ĐẦU ...........................................................................................................2 CHƯƠNG I. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ........................................................................3 1.1. Hệ thống sản xuất tự động (Automated Manufacturing System – AMS) .................. 3 1.1.1. Cấu trúc vật lý ............................................................................................................................3 1.1.2. Hệ thống điều khiển ..................................................................................................................4 1.2. Giám sát sản xuất .................................................................................................. 6 1.2.1. Bảo trì công nghiệp ...................................................................................................................6 1.2.2. Quá trình điều khiển .................................................................................................................7 1.3. Hệ thống thông tin ................................................................................................. 9 1.4. Vấn đề của đề tài ................................................................................................. 11 CHƯƠNG II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................... 14 2.1. Các phương pháp xử lý biến dữ liệu ..................................................................... 15 2.1.1. Phương pháp Lọc dữ liệu - Filter ............................................................................................ 15 2.1.2. Phương pháp Tương quan dữ liệu - Correlation.................................................................... 15 2.1.3. Phương pháp Phân loại - Classification .................................................................................. 17 2.1.4. Phương pháp Hồi qui - Regression ......................................................................................... 17 2.1.5. Phương pháp Xếp hạng và lựa chọn biến .............................................................................. 18 2.1.6. Phương pháp Rừng ngẫu nhiên ............................................................................................. 19 2.2. Các phương pháp phân loại dữ liệu ...................................................................... 19 2.2.1. Phương pháp phân loại giám sát ........................................................................................... 20 2.2.2. Phương pháp phân loại không giám sát................................................................................. 20 2.3. Các phương pháp mô hình hoá ............................................................................ 21 2.3.1. Xác định các tiêu chuẩn .......................................................................................................... 22 2.3.2. Phương pháp K hàng xóm gần nhất ....................................................................................... 23 2.3.3. Phương pháp Mạng Nơron .................................................................................................... 23 2.3.4. Phương pháp Cây quyết định ................................................................................................. 24 2.3.5. Phương pháp Mạng Bayes ..................................................................................................... 25 CHƯƠNG III. QUÁ TRÌNH THIẾT LẬP BAYESIAN ĐỂ CHUẨN ĐOÁN LỖI ......................... 26 3.1. Tổng quan về mạng Bayes (hoặc Bayesian) ........................................................... 26 3.1.1. Định nghĩa và tính chất .......................................................................................................... 26 3.1.2. Học hỏi và Suy luận ................................................................................................................ 30 3.2. Mô hình hoá ........................................................................................................ 33 3.3. Phần mềm ứng dụng ............................................................................................ 36 CHƯƠNG IV. ỨNG DỤNG VÀ KẾT QUẢ ....................................................................... 38 4.1. Giới thiệu trường hợp ứng dụng .......................................................................... 38 4.1.1. Quy trình TEP .......................................................................................................................... 38 4.1.2. Đề xuất mô hình chuẩn đoán trên TEP theo Mạng Bayesian phân cấp ................................. 44 4.2. Kết quả chuẩn đoán lỗi ........................................................................................ 48 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................................ 52 Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 1 Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 2 PHẦN MỞ ĐẦU Ngày nay, quá trình công nghiệp hoá đẩy các doanh nghiệp vào một sự cạnh tranh khốc liệt. Trong bối cảnh đó, sự thành công phụ thuộc vào chất lượng sản xuất lẫn chất lượng sản phẩm. Do đó, các nhà sản xuất phải tối đa hoá hiệu suất và chất lượng sản xuất thông qua ba tiêu chí: vòng đời sản phẩm, giá và hiệu quả. Để đạt được những điều đó, họ thường tập trung vào việc tăng khả năng sẵn sàng của thiết bị sản xuất thông qua một kế hoạch bảo trì bảo dưỡng chặt chẽ và hiệu quả. Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình chuẩn đoán và phân loại lỗi để hỗ trợ con người trong quá trình thiết lập một quá trình bảo dưỡng thiết bị và công cụ sản xuất. Phương pháp mô hình hoá được chọn lựa dựa trên cơ sở phân tích và học thuật các phương pháp phân loại và học dữ liệu từ cổ điển đến hiện đại. Theo đó các phương pháp học mạng Bayes được giới thiệu và thực hiện theo các bước mô hình hoá với các thuật toán chính của nó. Trên nền dữ liệu mô phỏng từ một quy trình sản xuất dược phẩm, mô hình chuẩn đoán lỗi thể hiện kết quả chuẩn đoán có giá trị và được so sánh với kết quả thực nghiệm. Cuối cùng, một số bàn luận và định hướng phát triển sẽ được đưa ra để phát triển đề tài. Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 3 CHƯƠNG I. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1. Hệ thống sản xuất tự động (Automated Manufacturing System – AMS) 1.1.1. Cấu trúc vật lý Hệ thống sản xuất tập hợp tất cả các yếu tố (vật liệu, con người, phần cứng và phần mềm) tham gia vào quá trình sản xuất. Một quy trình điều chỉnh các đặc tính vật lý của sản phẩm thông qua các hoạt động đúc, gia công, rèn và lắp ráp trong lĩnh vực sản xuất hoặc như quá trình khử, tách, tinh chế trong lĩnh vực hóa học hoặc xử lý nước. Hệ thống sản xuất được tạo thành từ hệ thống điều khiển và trạm sản xuất (xem hình I.1). Figure I.1. Sơ đồ AMS tổng quát [1]. Theo đó, các thành phần của một hệ thống sản xuất được mô tả như dưới đây: Phần vận hành : bộ thiết bị biến đổi sản phẩm. Cũng được gọi là trạm sản xuất (hoặc trạm làm việc), chúng tạo thành yếu tố cơ bản để thực hiện các hoạt động sản xuất. Theo tiêu chuẩn [35], các yếu tố này là máy móc (robot, máy tiện, máy phay, ...), đơn vị vận chuyển, v.v ... hoặc thậm chí là người vận hành. Trong thực tế, các trạm sản xuất này có thể hoàn toàn tự động, hoàn toàn thủ công hoặc thậm chí là kết hợp. Hiệu suất của trạm phụ thuộc vào những yếu tố đó. Dòng sản phẩm đại diện cho tất cả các thực thể trải qua quá trình chuyển đổi trong hệ thống sản xuất (nguyên liệu thô, chế biến, lắp ráp, sản phẩm hoàn thiện). Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 4 Trong quá trình này, một sản phẩm rời khỏi một trạm sản xuất cuối cùng trở thành một sản phẩm bước vào trạm làm việc tiếp theo. Trong suốt các giai đoạn sản xuất, sản phẩm có thể được chuyển đến các trạm đo lường để kiểm tra, (với độ trễ) xác định rằng tất cả hoặc một phần của các biến đổi đã được thực hiện thành công hay không. Do đó, trạm này giúp kiểm soát tốt hơn năng suất tổng thể của hệ thống sản xuất bằng cách chẩn đoán sự phù hợp của chúng và do đó chất lượng của chúng trong suốt chu kỳ chuyển đổi sản phẩm. Hệ thống điều khiển của một thiết bị : vai trò của nó là làm cho bộ phận hoạt động tuân theo các quy luật vận hành được định trước (luật kiểm soát) để đáp ứng các yêu cầu của cấp cao hơn thường được gọi là Lệnh kiểm soát tương ứng với sản xuất (OF). Chúng đi kèm với các thông số cụ thể như loại chuyển đổi sẽ được thực hiện, công thức, thời gian xử lý, số lượng cần chuyển đổi, v.v ... [34]. Ngoài hoạt động chính của biến đổi, hệ thống điều khiển của một thiết bị có thể tích hợp các chức năng khác như theo dõi quá trình biến đổi theo mức độ tiến trình (khả năng quan sát) theo ý của mình để cho phép, một “posteriori”, chẩn đoán nguyên nhân, điều chỉnh cài đặt máy hoặc thậm chí đối thoại với người vận hành hoặc với hệ thống giám sát. Khi một số phần của thiết bị (máy móc) góp phần chuyển đổi cùng một sản phẩm, cần phải mở rộng khái niệm về hệ thống điều khiển thiết bị để tối thiểu hóa đồng bộ hóa tất cả các trạm sản xuất để đáp ứng mục tiêu sản xuất chung. 1.1.2. Hệ thống điều khiển Một số kiến trúc thí điểm đã được đề xuất trong [36] theo các tiêu chí khác nhau (độ phức tạp, tính biến đổi, kết nối, v.v.). Những kiến trúc quản lý này được phân biệt theo tính chất tập trung, phân cấp, phân tán, v.v. Tuy nhiên, điểm chuẩn trong lĩnh vực của chúng tôi vẫn là cấu trúc lái phân cấp được chia thành sáu cấp độ. Nó được gọi tên là “Computer Integrated Manufacturing” (CIM) hoặc "Sản xuất tích hợp máy tính" (xem hình I.2). Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 5 Figure I.2. Sơ đồ cấu trúc tháp điều khiển CIM. Mô hình CIM hình kim tự tháp này xác định phân tích mô đun và phân cấp của Hệ thống sản xuất tự động thành năm cấp độ: Cấp 5: Chiến lược (Quản lý chung của công ty), Công ty sản xuất, lập kế hoạch (Phân bổ tải cho nhà máy); Cấp độ 4: Sản xuất nhà máy, lập kế hoạch (Quản lý vận hành nhà máy), Lập kế hoạch tạm thời; Cấp độ 3: Phối hợp liên đơn vị (Giám sát toàn cầu), Lập thời gian thực; Cấp độ 2: Kiểm soát đơn vị (kiểm soát và giám sát); Cấp 1: Lệnh điều khiển thiết bị (Bộ điều khiển logic lập trình công nghiệp, Điều khiển số, v.v.); Cấp độ 0: Phần vận hành (trạm sản xuất cho phép chuyển đổi vật lý các sản phẩm). Cấu trúc thành các mô-đun điều khiển bao gồm một lượng lớn thông tin lưu thông qua kiến trúc này, thông tin cung cấp cho cơ sở dữ liệu của hệ thống sản xuất. Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 6 Trong những năm gần đây, các cấp độ thí điểm một quy trình công nghiệp này đã được tổng hợp theo 3 cấp độ, đặc biệt từ quan điểm của các hệ thống thông tin hỗ trợ các hoạt động thí điểm. Họ giới thiệu các khái niệm về ERP (Lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp, bao gồm các cấp độ CIM 4 và 5), MES (Hệ thống thực thi sản xuất bao gồm cấp độ 3) và cuối cùng là kiểm soát công nghiệp (cấp độ 2, 1 và 0); ERP và MES dựa vào các mức thời gian khác nhau, dựa trên cơ sở dữ liệu được định hướng tương ứng với dữ liệu của công ty để hỗ trợ toàn bộ quá trình quản lý đơn đặt hàng của khách hàng và dữ liệu cần thiết để thí điểm và giám sát của sản xuất, đại diện cho cuộc sống của quá trình sản xuất. Công việc nghiên cứu của chúng tôi được định vị ở cấp 2. Phần sau đây chi tiết đặc điểm của nó. 1.2. Giám sát sản xuất Trong bối cảnh cạnh tranh của nền công nghiệp hiện đại hoá hiên tại, các khái niệm chính về giám sát sản xuất đã nhanh chóng được đề xuất để tối đa hóa sự sẵn có của thiết bị và liên tục cải thiện chất lượng sản phẩm và quy trình sản xuất. Đây là chức năng "bảo trì công nghiệp" và chức năng "điều khiển quá trình" trong số đó. 1.2.1. Bảo trì công nghiệp Bảo trì được định nghĩa là "tập hợp tất cả các hành động kỹ thuật, quản trị và quản lý trong vòng đời của một tài sản, nhằm duy trì hoặc khôi phục nó trong trạng thái có thể thực hiện chức năng được yêu cầu [2]. Theo định nghĩa này, bảo trì có tác động trên ba phương diện của sản xuất: năng suất, về tính sẵn có của thiết bị sản xuất và chất lượng sản phẩm. Đối với hầu hết các lĩnh vực công nghiệp, chúng tôi phân biệt hai loại bảo trì công nghiệp trong chất bán dẫn [3]: - Bảo trì khắc phục (Chạy chương trình bảo trì khi phát hiện thất bại/ sự cố): áp dụng sau khi phát hiện lỗi hoặc khi xảy ra lỗi và nó nhằm mục đích sửa chữa, khôi phục hoặc thay thế một yếu tố bị lỗi. Các thiết bị bị ảnh hưởng có một tình trạng thời gian chết đột xuất. Nhược điểm chính của bảo trì sửa chữa là sự xuống cấp của tuyến tính của hoạt động sản xuất. Sự sẵn có của thiết bị trở nên khó lường và do đó rất khác nhau, điều đó có nghĩa là tổn thất về mặt công suất. Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 7 - Bảo trì phòng ngừa có hệ thống: được thực hiện theo chu kỳ đều đặn và trước khi xảy ra lỗi. Nó dựa trên việc thay thế hoặc sửa chữa một vật phẩm để ngăn chặn sự không có sẵn ngoài dự kiến. Các thiết bị liên quan có một tình trạng thời gian chết theo lịch trình. Ưu điểm chính của bảo trì phòng ngừa so với phương pháp khắc phục là thời gian ngừng hoạt động của thiết bị về mặt lý thuyết được kiểm soát, do đó khả năng giảm độ biến thiên. Điều này đòi hỏi sự đồng bộ hóa mạnh mẽ các nguồn lực sẵn có (máy móc, kỹ thuật viên, phụ tùng, v.v.). Và một trong những nhược điểm chính của phương pháp phòng ngừa là chi phí tương đối cao (ví dụ, thay thế một bộ phận vẫn còn hoạt động). 1.2.2. Quá trình điều khiển Để cung cấp các mô hình hỗ trợ quyết định cho bảo trì và kiểm tra, các phương pháp thống kê (phân tích và định lượng) hoặc / và phương pháp (miền chất lượng) được phát triển [4]. Trong ngành công nghiệp sản xuất phức tạp, các thành phần chính của quá trình giám sát điều khiển là: Figure I.3. Sơ đồ các thành phần chính của giám sát điều khiển [1]. Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 8 a) Kiểm soát quá trình thống kê (SPC): hệ thống này cho phép các dây chuyền sản xuất được kiểm soát bằng các chỉ số hiệu suất như độ dày, chiều cao, chiều dài, định tâm ... [5]. SPC được áp dụng cho ba loại biện pháp: • Các phép đo vật lý: trên một mẫu vật, chẳng hạn chiều cao kích thước các tấm silicon như một thiết bị đo lường có thể kiểm tra, với độ trễ, rằng những gì đã được thực hiện đã được thực hiện tốt / hoặc không tốt với một tiêu chuẩn rõ ràng nhất định. • Các phép đo tham số: trên tất cả các tấm của lô và các cấu trúc thử nghiệm nằm xung quanh mạch (Kiểm tra tham số PT), • Các phép đo điện: trên mỗi mạch tích hợp ở cuối dây chuyền sản xuất (Sắp xếp wafer điện EWS). Các phép đo này được liên kết với hai loại giới hạn: Giới hạn đặc điểm kỹ thuật: không được vượt qua cho tốt hoạt động mạch. Giới hạn kiểm soát: rào cản để đủ điều kiện tốt hoạt động của hoạt động sản xuất. b) Phát hiện lỗi và phân loại (FDC): hệ thống này cho phép theo dõi các thay đổi về thông số thiết bị (nhiệt độ, áp suất, v.v.) trong thời gian thực [6]. Trong suốt các giai đoạn sản xuất, các thông số thiết bị được thu thập cho mỗi sản phẩm đang được sản xuất. Mục tiêu là để kiểm soát tốt hơn các thiết bị vận hành dị thường hay không. c) Run-to-Run (R2R): các vòng điều khiển nhằm đảm bảo sự ổn định của các quy trình sản xuất trong suốt vòng đời của thiết bị [37]. Các vòng điều khiển được sử dụng để liên kết hai thành phần SPC và FDC. Ngành công nghiệp sản xuất phức tạp được đặc trưng bởi một chủ đề bối cảnh cho hoạt động không chắc chắn. Các chính sách bảo trì khác nhau, hệ thống điều khiển trực tuyến, phương pháp phát hiện và phân loại, thử nghiệm tham số, đo điện, vòng phản ứng ... giúp giảm một phần biến thiên, để kiểm soát tốt hơn các vết trôi thiết bị và nâng cao chất lượng sản phẩm. Nhưng nhiều vấn đề gặp phải trong các xưởng sản xuất (giảm sản lượng) là để nhắc nhở chúng ta rằng không phải mọi thứ đều được quan sát và quan sát được và do đó không có rủi ro bằng không. Báo cáo tổng kết đề tài khoa học 9 1.3. Hệ thống thông tin Như chúng ta đã thấy, những hạn chế về công nghệ liên quan đến việc đặt cảm biến trong thiết bị sản xuất chắc chắn gây ra sự chậm trễ trong việc phát hiện lỗi sản phẩm. Để tham gia xử lý vấn đề như vậy, vẫn cần có thể truy cập thông tin từ hội thảo để xem xét, ví dụ, suy luận thống kê, xác định hoặc xác suất. Do đó, có vẻ như đây là cơ hội để chúng tôi trình bày ở đây tổ chức chung của cơ sở dữ liệu mà từ đó chúng ta có thể rút ra thông tin cần thiết cho mô hình hóa. Dữ liệu được thu thập bằng các thiết bị đo và / hoặc máy đo lường. a) Dữ liệu – Database (DB) được liên kết với thiết bị: Phân tích dữ liệu kỹ thuật trên máy tính của DB-EDA (Data Base- Engineering Data Analyse) là kho lưu trữ dữ liệu quá trình. Phát hiện và phân loại lỗi của FTC cho phép theo dõi thời gian thực sự phát triển của các thông số thiết bị, DB -TGV Công cụ trực quan Toàn cầu Hiển thị trực tiếp dữ liệu bảo trì, do đó tạo điều kiện cho việc trích xuất của họ. Figure I.4. Ví dụ về DataBase EDA b) BD được liên kết với sản phẩm: BD-Inline chứa tất cả các phép đo vật lý được thực hiện trên các bóng bán dẫn trong các hoạt động sản xuất (trên một mẫu các tấm wafer), Bộ phân phối wafer điện BD-EWS, nhóm các phép đo điện được thực hiện trên mỗi các mạch tích hợp ở cuối dây chuyền sản xuất, "Thử n