CN102168547A - 一种基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于深水钻探设备及故障分析领域，涉及一种基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统。该诊断系统独立于深水防喷器组控制系统，通过冗余以太网与防喷器组控制系统进行通讯。该系统实时在线采集中央控制单元、司钻控制台和队长控制台发出的指令信息，基于可编程控制器的电控系统的状态信息，和深水防喷器组的所有反馈信息。诊断系统收集的信息，在经大量离线训练的小波神经网络中进行分析，将可能的故障信息及发生该故障的概率显示在工控机屏幕上供司钻参考。
Description
技术领域
本发明属于深水钻探设备及故障分析领域，具体涉及一种基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统。
背景技术
深水防喷器组是保证深水钻井作业安全最关键的设备，其作用是在发生井喷或者井涌时控制井口压力，在台风等紧急情况下钻井装置必须撤离时关闭井口，保证人员、设备安全，避免海洋环境污染和油气资源破坏。深水防喷器位于数千米深的海底，正常钻井过程中，防喷器处于非工作状态，仅当发生井喷或井涌时，防喷器才会工作，因此，对防喷器自身的故障诊断就显得尤为重要。经验表明，当防喷器系统出现故障时，系统往往会出现多处报警，如何根据防喷器的输入命令及反馈信息准确地判断故障原因并及时排除，对保证钻井作业的安全至关重要。
发明内容
本发明的目的是针对现有深水防喷器组不具备故障诊断功能这一不足，提出一种基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是：
基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统是基于工业控制计算机的独立的模块，该系统通过屏蔽双绞线与中央控制单元、司钻控制台和队长控制台相连，采用双冗余工业以太网实现通讯。
工业控制计算机上运行的诊断系统为实时在线监控，采集中央控制单元、司钻控制台和队长控制台发出的指令信息，采集基于可编程控制器的电控系统的状态信息，并采集诸如压力、温度等深水防喷器组的所有反馈信息。
诊断系统收集的信息，在经大量离线训练的小波神经网络中进行分析，将可能的故障信息及发生该故障的概率显示在工控机屏幕上供司钻参考。
本发明的有益效果是：基于小波神经网络的故障诊断系统，对深水防喷器组进行实时监控，确保了防喷器组本身时刻处于正常状态。故障诊断系统独立于深水防喷器组控制系统，且不需要对防喷器组本身做任何修改，具有较高的灵活性，便于系统升级。
附图说明
图1是深水防喷器组控制系统结构图。
图2是故障诊断输入输出模型图。
图3是小波神经网络结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步描述：
如图2-1所示，深水防喷器组电控系统主要由水上电控系统、水下电控系统和连接水上、水下系统的传输光电缆组成。水上电控系统位于钻井平台上，主要包括中央控制单元、司钻控制台、队长控制台和平台上液压系统的电控模块组成；水下电控系统位于海底蓝黄控制箱的密封舱内，包括蓝箱水下电子模块和黄箱水下电子模块。
基于小波神经网络的故障诊断系统，在一台位于钻井平台内的工业控制计算机上运行，该计算机装有两块以太网卡，通过屏蔽双绞线与冗余以太网络的两台交换机相连，形成双冗余以太网，从而实现与防喷器组控制系统的联接。两套以太网互成备份，当一套网络故障时，系统可自动切换到另一套网络，并发出报警信息。
故障诊断系统独立于深水防喷器组控制系统，可通过以太网实时采集中央控制单元、司钻控制台和队长控制台发出的指令信息，采集基于可编程控制器的电控系统的状态信息，并采集诸如压力、温度等深水防喷器组的所有反馈信息，如图2所示。这些信息在基于小波神经网络的故障诊断系统软件中进行分析处理，并将分析得出的故障信息及发生该故障的概率显示在工控机的显示屏上供司钻参考。故障显示格式为：“PLCA电源通讯模块故障，概率为75％；交换机A与PLCA之间以太网故障，概率为40％；……”诊断系统没有增加任何硬件检测设备，完全依靠防喷器组及控制系统的输入和输出信息。
故障诊断系统的小波神经网络结构如图3所示。该小波神经网络采用i:n:o的三层结构，输入层为诊断系统采集到的所有信息；隐层神经元个数为n，可随信息输入量自动调节，输出层为发生的故障及发生该故障的概率。第一层和第二层采用morlet传递函数，第二层与第三层采用pruelin线性传递函数。该神经网络采用历史数据库中的数据，经过大量地离线训练后，即可应用到故障诊断系统。
Claims (4)
1.基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统，在一台位于钻井平台内的工业控制计算机上运行，可实时采集防喷器组的输入输出信息，据此采用小波神经网络进行数据分析，进行故障判断。其特征在于：该诊断系统独立于深水防喷器组控制系统，并通过冗余以太网实现与防喷器组控制系统的通讯。
2.根据权利要求1所述的基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统，其特征在于：诊断系统未在防喷器组及控制系统上增加任何硬件检测设备，诊断信息完全来自防喷器的输入输出信息。
3.根据权利要求1所述的基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统，其特征在于：诊断系统实时采集防喷器的输入输出信息，进行实时判断。
4.根据权利要求1所述的基于小波神经网络的深水防喷器组故障诊断系统，其特征在于：小波神经网络第一、二层间采用小波传递函数，第二、三层间采用线性传递函数。
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