基于贝叶斯网络的水下生产系统设备故障诊断方法研究

【摘要】：随着全球油气资源需求的持续增长,深海石油勘探开发受到越来越多的关注。水下生产系统作为目前主流的深海油气开发模式,其设备安全可靠性至关重要,因此有必要对其进行故障诊断研究。本文以水下生产系统中M型跨接管、液压动力单元和水下采油树为诊断对象,系统地开展了基于贝叶斯网络的故障诊断方法研究。缺乏设备运行以及故障情况下的数据,一直是制约应用贝叶斯网络进行故障诊断的重要因素。M型跨接作为水下生产系统中大量使用的连接管件,受力情况复杂,容易发生失效,但受限于环境和经济因素,难以对其运行数据进行提取和保存,因而很难对其进行有效的故障诊断。针对这些问题,本文通过有限元仿真模拟M型跨接管的实际工作环境和载荷条件,获取了跨接管正常和故障状态下的数据,并利用参数学习方法训练贝叶斯网络模型。解决了缺少样本数据,难以建立准确的贝叶斯诊断网络的问题。针对液压动力单元中元件数量繁多、联系复杂,难以精确进行故障诊断的问题,本文基于因果关系建立了液压动力单元单一故障失效模式的贝叶斯网络拓扑结构,开发了融合多源信息的故障诊断网络,利用Noisy-OR/MAX计算了该诊断网络的条件概率参数,对单一故障模式取得了良好的诊断效果;针对两故障并发模式,将观测信息节点加入已建立的单一故障模式诊断网络,辅助诊断液压动力单元的两故障并发失效。诊断结果显示所提出的模型能够有效诊断出液压动力单元发生的多种故障。提出了一套基于面向对象贝叶斯网络的水下生产系统故障诊断方法。将计算机语言中面向对象的概念引入贝叶斯网络,类比面向对象中类的概念,建立水下生产系统中相同或相似结构的贝叶斯子网络,重复调用贝叶斯子网络形成复杂系统的完整贝叶斯网络,降低了贝叶斯网络的复杂度和建模难度。对所建子网络和完整贝叶斯网络分别进行敏感性分析和冲突分析,分析结果以及对采油树系统的诊断结果均验证了该方法的正确性。设计制造M型跨接管的实物模型,搭建应变测试系统,采集M型跨接管正常和故障情况下的实验数据,结合仿真数据建立并训练贝叶斯故障诊断网络,对M跨接管的故障诊断取得了良好的效果。