基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断

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1、基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断2007年第31卷第4期中国石油大学（自然科学版）JournalofChinaUniversityofPetroleumVol.31No.4Aug.2007文章编号:1673-5005（2007）04-0149-04基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断廖明燕（中国石油大学信息与控制工程学院，山东东营257061）摘要:复杂系统状态监测与故障诊断是系统安全运行过程中的重要保障，分析了钻井系统事故状态下特征参数的变化，给出了用神经网络进行故障诊断的流程，在利用样本数据对网络进行训练的基础上建立了稳定的神经网

2、络诊断模型.输入各种状态下的新样木数据，能够得到正确的系统状态识别，通过改进网络算法改进了网络性能.对生产数据的处理结果表明，基于神经网络的多参数融合算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态，能够实现状态检测与故障诊断.关键词:钻井;神经网络;状态监测;故障诊断中图分类号:TE28文献标识码:ADrillingstatemonitoringandfaultdiagnosisbasedonmulti-parameterfusionbyneuralnetworkLIAOMing一yan（CollegeofInformationandControlEngineeringin

3、ChinaUniversityofPetroleum,Dongying257061,ShandongPr〜irw.China)Abstract:Statemonitoringandfaultdiagnosisofcomplicatedsystemsisthesignificantsupportforsystemsafeworking.Thechangeofcharacteristicparametersindrillingaccidentwasanalyzed.Adiagnosisflowchartofneuralnetworkwasgiven.Asteadydia

4、gnosismodelofneuralnetworkwasdevelopedbytrainingtheneuralnetworkusingsampledata.Thefightrecogni-tionresultofsystem.Sstatecanbegainedbyimputingnewsampledataofsystem.Sstate.ThenetworkperformanceWasim-provedbyimprovingthenetworkalgorithm.Thedataprocessingresultsshowthatthemulti-parameterf

5、usionalgorithmbasedonneuralnetworkcanrecognizethedifferentdrillingstatesverywellandimplementthestatemonitoringandfaultdiagnosis.Keywords:drilling;neuralnetwork;statemonitoring;faultdiagnosis个系统控制目的的达成首先依赖于人们对系统状态的了解，对一个复杂系统而言,试图用单一参数来反映系统的状态是片面的，也是徒劳的，必须充分利用复杂系统各方面的信息来对系统的状态作出个合理的,全面的，

6、实时的评估和异常状态识别，这就是复杂系统的状态监测与故障诊断•系统状态监测与故障诊断能力实现的前提是能建立系统模型，钻井过程是一个复杂的工作过程，存在着大量复杂和不确定的影响因素，很难用精确建模的方式建立适用于实际钻井过程的数学模型…，人工智能理论的发展允许人们可以利用钻井系统实际输入输岀数据和专家的丰富知识经验建立不严重依赖于钻井系统内在机理的人工智能模型•建立复杂系统状态监测和故障诊断智能模型所用的人工智能方法源于参数融合理论，参数融合理论是可以对反映系统输入输出的多方面，冗余的信息进行像素级，特征级，决策级的融合，从而获得对系统状态全面评估的理论,人工神经网络

7、是一种常用的参数融合方法.笔者利用基于神经网络的多参数融合算法对钻井过程状态进行监测与故障诊断.1钻井过程状态分析任何故障或事故的发生都会在设备或系统工作过程中提前产生征兆，征兆往往以不同参数的不同收稿日期:2007—04-12作者简介:廖明燕（1971一），男（汉族），福建大田人，讲师，博士研究生，主要研究方向为测控技术与数据融合方法.150?屮国石油大学（自然科学版）2007年4月变化形式表现岀来，这可以作为设备或系统故障识别和诊断依据•科学合理地分析总结具体系统中参数变化规律，及时发现并提前做好预报，尽早采取积极的应对措施，能有效避免设备或系统事故的发生或