CN102758613B - 基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，其步骤如下：①测量钻井泵振动和泵冲信号；②按照泵冲周期对振动信号进行基元分段处理；③分离钻井泵振动信号的各种特征信号成分，实现钻井泵故障的定性诊断；④对确定了归属后的子段振动信号进行时域、频域特征参数统计分析，由此建立实测钻井泵状态向量；⑤建立一个钻井泵动力学模型；⑥对实际钻井泵状态向量和钻井泵系统故障特征矩阵中的向量进行优化匹配；⑦钻井泵故障检测与诊断结果的显示。本发明能准确、精细地提取反映钻井泵故障的各种特征信息，实现钻井泵故障的稳健识别与定量诊断，及时提供钻井泵运行状态的检测和预警，将定期维修转变为视情维修。

Description

基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法及其系统

技术领域

本发明涉及石油钻采设备的故障检测与诊断技术领域，尤其是一种卧式三缸单作用石油钻井泵故障检测与诊断方法，利用钻井泵运行过程中产生的振动来检测和判别钻井泵的工作状态、诊断各种故障。

背景技术

石油钻井用往复泵被称为石油钻机的“心脏”。钻井泵在工作过程中，由于受往复和旋转运动的振动、液体冲击、不平衡惯性力，加之输送介质具有高温、高压、腐蚀性强、含固体颗粒等特点，因此常常发生严重的磨损故障，导致工作介质泄漏、缸内压力下降，达不到工作压力，甚至无法工作，严重地影响了生产。

钻井泵是石油钻井的关键设备，已经开展了大量的钻井泵状态监测与故障诊断研究工作，取得了一定的进展。目前对钻井泵单一部件的故障监测与诊断研究较多，理论探讨多，但实际应用少，要实现钻井泵故障准确、稳健的识别十分困难。究其原因，信号处理方法的适应性差，尤其是信号辨别能力低下，不能准确判定各类钻井泵振动信号，是导致不能准确、稳健地识别钻井泵故障的首要因素。其次，由于钻井泵有多个缸，每个缸都有一个排出阀和一个吸入阀，正常情况下每个阀在一个冲程内都将做一次打开和关闭运动，由这些运动混叠而成的钻井泵振动信号非常复杂，振动源多，缸内压力波动大，各种振动成分混叠在一起，从而给钻井泵振动信号的识别造成很大的困难。第三，钻井泵运动和力学动态特性非常复杂，缺少动力学模型的支撑，面对故障，尤其是初期故障很难给出有效的检测、解释与诊断。鉴于钻井泵故障的复杂性，现有的钻井泵故障诊断系统很难实现钻井泵故障的准确、稳健诊断。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法及其系统，解决从钻井泵运转时产生的三缸振动信号中，准确、精细地提取反映钻井泵故障的各种特征信息，实现钻井泵故障的稳健识别与定量诊断，及时提供钻井泵运行状态的检测和预警，将定期维修转变为视情维修，消灭故障于萌芽状态，减少钻井泵故障率，减少故障停工时间。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，所述的钻井泵为卧式三缸单作用石油钻井泵，卧式三缸单作用石油钻井泵具有一号缸、二号缸、三号缸，其步骤如下：

①测量钻井泵振动和泵冲信号，并对采集得到的振动信号和泵冲信号进行放大、传输与显示；

②按照泵冲周期对振动信号进行基元分段处理，并结合钻井泵运动的规律性及对应各缸子段信号的强度大小与频谱信息，确定振动信号的归属；

③采用模式滤波法来分离钻井泵振动信号的各种特征信号成分，形成多维联合分布状态空间信息，分离的各种特征信号结合数字化音频测试技术来辅助识别各种信号，实现钻井泵故障的定性诊断；

④对确定了归属后的子段振动信号进行时域、频域特征参数统计分析，由此建立实测钻井泵状态向量；

⑤根据钻井泵的实体结构信息建立一个钻井泵动力学模型，开展钻井泵在不同工况下的动力学仿真，对仿真结果进行整理，并形成钻井泵系统故障特征矩阵；

⑥对步骤④获得的实测钻井泵状态向量和步骤⑤建立的钻井泵系统故障特征矩阵中的向量进行优化匹配，由此定量确定钻井泵故障的类型与故障严重程度，实现钻井泵状态的识别检测与定量化预警、预报；

⑦钻井泵故障检测与诊断结果的显示。

作为优选，为提高识别成功率，振动信号的采样率不小于10kHz，采样时间控制在60～180s。

具体的，钻井泵三缸振动信号按照泵冲传感器的周期脉冲信号对三缸振动信号进行基元分段处理，一个基元分段结果对应一个动态的周期泵冲信号。

具体的，步骤②按照三缸单作用钻井泵具有一号缸排液、二号缸抽吸、三号缸排液、一号缸抽吸、二号缸排液、三号缸抽吸的6阶段循环往复、周而复始的振动特征对分段后的基元振动信号进行6个子段的分划处理，按照各通道子段信号强度大小与频谱信息来确定信号归属。

作为备选方案，步骤②中如果在信号采集过程中泵冲传感器出现故障，则采用振动信号的相关性、周期性特点进行基元分段的软划分，由程序或手工进行振动信号的基元分段。

一种采用上述基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法的系统，所述的钻井泵为卧式三缸单作用石油钻井泵，卧式三缸单作用石油钻井泵具有一号缸、二号缸、三号缸，包括三个加速度传感器，分别设置在所述钻井泵三个缸上，用来测量三缸的振动信号；

一个泵冲传感器，设置在钻井泵飞轮或钻井泵泵头拉杆上，用来测量钻井泵的泵冲信号；

多通道信号采集模块，与所述的三个加速度传感器和泵冲传感器相连，对三缸振动信号和泵冲信号进行采集、放大和滤波抗混叠调理处理；

多通道振动信号传输模块，与多通道信号采集处理模块相连，对所述的振动和泵冲信号进行无线或有线传输与变送；

多通道振动信号接收模块，该模块通过无线或有线的方式接收来自多通道振动信号传输模块的信号；

钻井泵状态检测与故障识别模块，该模块与所述的多通道振动信号接收模块相连，对多通道信号采集模块采集的振动信号进行分析处理，结合基于钻井泵动力学仿真所获得的知识与信息，开展钻井泵状态检测与故障诊断，并显示诊断结果。

进一步的，所述的钻井泵状态检测与故障识别模块包括振动信号分析子模块、钻井泵动力学仿真子模块和钻井泵故障诊断显示子模块，

所述的振动信号分析子模块包括

振动信号基元分段处理子模块，该模块接收来自多通道振动信号接收模块采集的振动信号和泵冲信号，并按照泵冲记录周期对振动信号进行基元分段处理，一个基元分段结果对应一个动态的周期泵冲信号，反之一个动态的周期泵冲信号对应一个基元分段结果；

基元子段信号归属处理子模块，该模块接收来自基元分段处理后的振动信号，结合钻井泵运动的规律性及对应各缸子段信号的强度大小与频谱信息，确定振动信号的归属；

基元子段信号时频统计子模块，该模块对确定了归属后的子段信号进行时域、频域统计分析，计算出这些信号的时频域统计参数值，获得特征参数多维联合分布状态空间信息与实测钻井泵状态向量；

信号识别与数字化音频测试子模块，对基元分段处理后的信号进行信号分离与识别处理，提取得到各缸及钻井泵泵体运行状态的各种信息，并采用数字化音频测试技术来辅助识别振动信号的成分、检测钻井泵状态、定性判别各种故障；

所述的钻井泵动力学仿真子模块接收来自钻井泵实体结构的详细信息，由此构造相应的钻井泵仿真模型，开展钻井泵动态行为特征和状态的逼真模拟，获得不同条件和工况下钻井泵振动的详细信息，对不同故障仿真获得的故障状态向量进行汇总，由此形成钻井泵系统故障特征矩阵；

所述的钻井泵故障诊断显示子模块包括

钻井泵状态知识库模块，该模块与所述的振动信号分析子模块相连钻井泵状态知识库模块中的数据来源于两个大的方面，一是存储有所述的钻井泵振动信号分析子模块获得的特征信号，不同工况下典型的特征参数多维联合分布状态空间信息、钻井泵特征状态向量数据，二是通过钻井泵动力学仿真子模块获得的钻井泵故障状态信息，形成钻井泵系统故障特征矩阵；

故障诊断子模块，该模块接收来自振动信号分析子模块的处理结果，并且调用钻井泵状态知识库模块中钻井泵系统故障特征矩阵中的向量参数进行优化匹配，确定钻井泵运行状态，定量预测故障的严重程度；

钻井泵状态显示模块，该模块和所述的故障诊断子模块相连，用于显示振动信号分析、识别结果，提供钻井泵状态的预测、预报功能。

具体的，所述的振动信号基元分段处理子模块根据三缸单作用钻井泵振动信号一号缸排液、二号缸抽吸、三号缸排液、一号缸抽吸、二号缸排液、三号缸抽吸的6个阶段循环往复的运动对应分为6个子段，对确定了归属后的子段信号进行时域、频域统计分析，确定这些信号的时频域统计参数值，获得特征参数多维联合分布状态空间信息与钻井泵状态向量。

所述的振动信号的采样频率不小于10kHz，采样时间控制在60～180s。

本发明的有益效果是，本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法及其检测与诊断系统结合钻井泵振动信号基元分段结果、钻井泵振动信号模型，以及振动信号的数字化音频测试技术来定性识别钻井泵故障。进一步结合钻井泵动力学模型仿真分析、实测信号特征参数统计的多维联合分布状态空间信息，以及钻井泵特征状态向量等数据来定量测算故障的严重程度，可以极大地提高故障诊断的准确率与识别效果，还能实现钻井泵故障的早期诊断，保证钻井作业生产的安全，提高钻井生产效率，对转换设备的维护模式也具有重要的促进作用。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统最佳实施例的结构框图；

图2是发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法对实测数据进行分段后的基元信号时域波形图；

图3是本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法针对单缸泄漏特定节点最大(最小)振幅比趋势变化仿真结果图；

图4是本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统对卧式三缸单作用石油钻井泵在正常工作状态下吸入阀与排出阀的仿真结果波形图；

图5是本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统对卧式三缸单作用石油钻井泵在正常工作状态下运动件受力的仿真结果波形图；

图6是本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统对卧式三缸单作用石油钻井泵在正常工作状态下各缸对应泵体振动的仿真结果波形图；

图7是本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统对卧式三缸单作用石油钻井泵在单缸泄漏情况下的仿真结果波形图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

一种基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，钻井泵为卧式三缸单作用石油钻井泵，卧式三缸单作用石油钻井泵具有一号缸、二号缸、三号缸，其步骤如下：

①测量钻井泵振动和泵冲信号，并对采集得到的振动信号和泵冲信号进行放大、传输与显示；

②按照泵冲周期对振动信号进行基元分段处理，并结合钻井泵运动的规律性及对应各缸子段信号的强度大小与频谱信息，确定振动信号的归属；

③采用模式滤波法来分离钻井泵振动信号的各种特征信号成分，形成多维联合分布状态空间信息，分离的各种特征信号结合数字化音频测试技术来辅助识别各种信号，实现钻井泵故障的定性诊断；

④对确定了归属后的子段振动信号进行时域、频域特征参数统计分析，由此建立实测钻井泵状态向量；

⑤根据钻井泵的实体结构信息建立一个钻井泵动力学模型，开展钻井泵在不同工况下的动力学仿真，对仿真结果进行整理，并形成钻井泵系统故障特征矩阵；

⑥对步骤④获得的实测钻井泵状态向量和步骤⑤建立的钻井泵系统故障特征矩阵中的向量进行优化匹配，由此定量确定钻井泵故障的类型与故障严重程度，实现钻井泵状态的识别检测与定量化预警、预报；

⑦钻井泵故障检测与诊断结果的显示。

作为优选，为提高识别成功率，振动信号的采样率不小于10kHz，采样时间控制在60～180s。

具体的，钻井泵三缸振动信号按照泵冲传感器的周期脉冲信号对三缸振动信号进行基元分段处理，一个基元分段结果对应一个动态的周期泵冲信号。

具体的如图2所示，步骤②按照三缸单作用钻井泵具有一号缸排液(A₁)、二号缸抽吸(B₂)、三号缸排液(C₁)、一号缸抽吸(A₂)、二号缸排液(B₁)、三号缸抽吸(C₂)的6阶段循环往复、周而复始的振动特征对分段后的基元振动信号进行6个子段的分划处理，按照各通道子段信号强度大小与频谱信息来确定信号归属。

作为备选方案，步骤②中如果在信号采集过程中泵冲传感器出现故障，则采用振动信号的相关性、周期性特点进行基元分段的软划分，由程序或手工进行振动信号的基元分段。

图3是采用本发明基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法进行单缸泄漏特定节点最大(最小)振幅比趋势变化仿真结果图。

假定钻井泵1#缸套发生泄漏，由于缸套泄漏是间隙流，泄漏量与缸内压力之间可以近似采用以下关系式描述：

Q_c＝A_cΔp_nJ₃(Δp)

式中，Q_c——缸套泄漏速率；

A_c——缸套泄漏环环形面积；

Δp——缸套内外压差，MPa； $J_3\left(\mathrm{\&Delta;p}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{\&Delta;p}<0\\ 1& \mathrm{\&Delta;p}\&GreaterEqual;0\end{array}\right..$ J₃(⊿p)的取值实际上是假定缸套在抽吸阶段不会通过活塞与缸套之间的间隙中吸入空气；

n——缸套泄漏系数。

图4-6所示：是卧式三缸单作用石油钻井泵在正常工作状态下的仿真结果。

图7所示，是卧式三缸单作用石油钻井泵在单缸不同泄漏系数情况下的仿真结果波形图。对应不同泄漏系数值(n)钻井泵动力学仿真的各缸振动组合结果参见图7。从图上可以看出，随着一号缸泄漏系数(n)的增大，缸内无法实现有效的增压，振动冲击作用力减小；在排液时间后移的同时，抽吸作用前移，排液过程缩短。当缸套压力不能够顶开排出阀进行排液时，吸入的液体全部被缸套泄漏，排出阀振动消失。在一号缸吸入阀打开时间逐渐提前，并越来越接近三号缸套的排液过程的同时，吸入阀的加速度运动曲线也发生了明显的改变。通过图7与图6的对比可以发现，一号缸的泄漏系数与磨损情况成正比，从而实现定性、定量的故障诊断。

如图1所示，本发明的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统，钻井泵为卧式三缸单作用石油钻井泵，卧式三缸单作用石油钻井泵具有一号缸、二号缸、三号缸，包括三个加速度传感器，分别设置在所述钻井泵三个缸上，用来测量三缸的振动信号；

一个泵冲传感器，设置在钻井泵飞轮或钻井泵泵头拉杆上，用来测量钻井泵的泵冲信号；

多通道信号采集模块，与三个加速度传感器和泵冲传感器相连，对三缸振动信号和泵冲信号进行采集、放大和滤波抗混叠调理处理；

多通道振动信号传输模块，与多通道信号采集处理模块相连，对振动和泵冲信号进行无线或有线传输与变送；

多通道振动信号接收模块，该模块通过无线或有线的方式接收来自多通道振动信号传输模块的信号；

钻井泵状态检测与故障识别模块，该模块与多通道振动信号接收模块相连，对多通道信号采集模块采集的振动信号进行分析处理，结合基于钻井泵动力学仿真所获得的知识与信息，开展钻井泵状态检测与故障诊断，并显示诊断结果。

进一步的，钻井泵状态检测与故障识别模块包括振动信号分析子模块、钻井泵动力学仿真子模块和钻井泵故障诊断显示子模块，

振动信号分析子模块包括

振动信号基元分段处理子模块，该模块接收来自多通道振动信号接收模块采集的振动信号和泵冲信号，并按照泵冲记录周期对振动信号进行基元分段处理，一个基元分段结果对应一个动态的周期泵冲信号，反之一个动态的周期泵冲信号对应一个基元分段结果；

基元子段信号归属处理子模块，该模块接收来自基元分段处理后的振动信号，结合钻井泵运动的规律性及对应各缸子段信号的强度大小与频谱信息，确定振动信号的归属；

基元子段信号时频统计子模块，该模块对确定了归属后的子段信号进行时域、频域统计分析，计算出这些信号的时频域统计参数值，获得特征参数多维联合分布状态空间信息与实测钻井泵状态向量；

信号识别与数字化音频测试子模块，对基元分段处理后的信号进行信号分离与识别处理，提取得到各缸及钻井泵泵体运行状态的各种信息，并采用数字化音频测试技术来辅助识别振动信号的成分、检测钻井泵状态、定性判别各种故障；

钻井泵动力学仿真子模块接收来自钻井泵实体结构的详细信息，由此构造相应的钻井泵仿真模型，开展钻井泵动态行为特征和状态的逼真模拟，获得不同条件和工况下钻井泵振动的详细信息，对不同故障仿真获得的故障状态向量进行汇总，由此形成钻井泵系统故障特征矩阵；

钻井泵故障诊断显示子模块包括

钻井泵状态知识库模块，该模块与振动信号分析子模块相连钻井泵状态知识库模块中的数据来源于两个大的方面，一是存储有钻井泵振动信号分析子模块获得的特征信号，不同工况下典型的特征参数多维联合分布状态空间信息、钻井泵特征状态向量数据，二是通过钻井泵动力学仿真子模块获得的钻井泵故障状态信息，形成钻井泵系统故障特征矩阵；

故障诊断子模块，该模块接收来自振动信号分析子模块的处理结果，并且调用钻井泵状态知识库模块中钻井泵系统故障特征矩阵中的向量参数进行优化匹配，确定钻井泵运行状态，定量预测故障的严重程度；

钻井泵状态显示模块，该模块和故障诊断子模块相连，用于显示振动信号分析、识别结果，提供钻井泵状态的预测、预报功能。

具体的，振动信号基元分段处理子模块根据三缸单作用钻井泵振动信号一号缸排液(A₁)、二号缸抽吸(B₂)、三号缸排液(C₁)、一号缸抽吸(A₂)、二号缸排液(B₁)、三号缸抽吸(C₂)的6个阶段循环往复的运动对应分为6个子段，对确定了归属后的子段信号进行时域、频域统计分析，确定这些信号的时频域统计参数值，获得特征参数多维联合分布状态空间信息与钻井泵状态向量。

振动信号的采样频率不小于10kHz，采样时间控制在60～180s。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (9)

1.一种基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，所述的钻井泵为卧式三缸单作用石油钻井泵，卧式三缸单作用石油钻井泵具有一号缸、二号缸、三号缸，其步骤如下：

①测量钻井泵振动和泵冲信号，并对采集得到的振动信号和泵冲信号进行放大、传输与显示；

②按照泵冲周期对振动信号进行基元分段处理，并结合钻井泵运动的规律性及对应各缸子段信号的强度大小与频谱信息，确定振动信号的归属；

③采用模式滤波法来分离钻井泵振动信号的各种特征信号成分，形成多维联合分布状态空间信息，分离的各种特征信号结合数字化音频测试技术来辅助识别各种信号，实现钻井泵故障的定性诊断；

④对确定了归属后的子段振动信号进行时域、频域特征参数统计分析，由此建立实测钻井泵状态向量；

⑤根据钻井泵的实体结构信息建立一个钻井泵动力学模型，开展钻井泵在不同工况下的动力学仿真，对仿真结果进行整理，并形成钻井泵系统故障特征矩阵；

⑥对步骤④获得的实测钻井泵状态向量和步骤⑤建立的钻井泵系统故障特征矩阵中的向量进行优化匹配，由此定量确定钻井泵故障的类型与故障严重程度，实现钻井泵状态的识别检测与定量化预警、预报；

⑦钻井泵故障检测与诊断结果的显示。

2.如权利要求1 所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，其特征是：振动信号的采样率不小于10kHz，采样时间控制在60 ～ 180s。

3.如权利要求1 所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，其特征是：钻井泵三缸振动信号按照泵冲传感器的周期脉冲信号对三缸振动信号进行基元分段处理，一个基元分段结果对应一个动态的周期泵冲信号。

4.如权利要求1 所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，其特征是：步骤②按照三缸单作用钻井泵具有一号缸排液、二号缸抽吸、三号缸排液、一号缸抽吸、二号缸排液、三号缸抽吸的6 阶段循环往复、周而复始的振动特征对分段后的基元振动信号进行6 个子段的分划处理，按照各通道子段信号强度大小与频谱信息来确定信号归属。

5.如权利要求1 所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法，其特征是：步骤②中如果在信号采集过程中泵冲传感器出现故障，则采用振动信号的相关性、周期性特点进行基元分段的软划分，由程序或手工进行振动信号的基元分段。

6.一种采用权利要求1-5 中任一项所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断方法的系统，所述的钻井泵为卧式三缸单作用石油钻井泵，卧式三缸单作用石油钻井泵具有一号缸、二号缸、三号缸，其特征是：

包括三个加速度传感器，分别设置在所述钻井泵三个缸上，用来测量三缸的振动信号；

一个泵冲传感器，设置在钻井泵飞轮或钻井泵泵头拉杆上，用来测量钻井泵的泵冲信号；

多通道信号采集模块，与所述的三个加速度传感器和泵冲传感器相连，对三缸振动信号和泵冲信号进行采集、放大和滤波抗混叠调理处理；

多通道振动信号传输模块，与多通道信号采集处理模块相连，对所述的振动和泵冲信号进行无线或有线传输与变送；

多通道振动信号接收模块，该模块通过无线或有线的方式接收来自多通道振动信号传输模块的信号；

钻井泵状态检测与故障识别模块，该模块与所述的多通道振动信号接收模块相连，对多通道信号采集模块采集的振动信号进行分析处理，结合基于钻井泵动力学仿真所获得的知识与信息，开展钻井泵状态检测与故障诊断，并显示诊断结果。

7.如权利要求6 所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统，其特征是：所述的钻井泵状态检测与故障识别模块包括振动信号分析子模块、钻井泵动力学仿真子模块和钻井泵故障诊断显示子模块，

所述的振动信号分析子模块包括：

振动信号基元分段处理子模块，该模块接收来自多通道振动信号接收模块采集的振动信号和泵冲信号，并按照泵冲记录周期对振动信号进行基元分段处理，一个基元分段结果对应一个动态的周期泵冲信号，反之一个动态的周期泵冲信号对应一个基元分段结果；

基元子段信号归属处理子模块，该模块接收来自基元分段处理后的振动信号，结合钻井泵运动的规律性及对应各缸子段信号的强度大小与频谱信息，确定振动信号的归属；

基元子段信号时频统计子模块，该模块对确定了归属后的子段信号进行时域、频域统计分析，计算出这些信号的时频域统计参数值，获得特征参数多维联合分布状态空间信息与实测钻井泵状态向量；

信号识别与数字化音频测试子模块，对基元分段处理后的信号进行信号分离与识别处理，提取得到各缸及钻井泵泵体运行状态的各种信息，并采用数字化音频测试技术来辅助识别振动信号的成分、检测钻井泵状态、定性判别各种故障；

所述的钻井泵动力学仿真子模块接收来自钻井泵实体结构的详细信息，由此构造相应的钻井泵仿真模型，开展钻井泵动态行为特征和状态的逼真模拟，获得不同条件和工况下钻井泵振动的详细信息，对不同故障仿真获得的故障状态向量进行汇总，由此形成钻井泵系统故障特征矩阵；

所述的钻井泵故障诊断显示子模块包括：

钻井泵状态知识库模块，该模块与所述的振动信号分析子模块相连，钻井泵状态知识库模块中的数据来源于两个大的方面，一是存储有所述的钻井泵振动信号分析子模块获得的特征信号，不同工况下典型的特征参数多维联合分布状态空间信息、钻井泵特征状态向量数据，二是通过钻井泵动力学仿真子模块获得的钻井泵故障状态信息，形成钻井泵系统故障特征矩阵；

故障诊断子模块，该模块接收来自振动信号分析子模块的处理结果，并且调用钻井泵状态知识库模块中钻井泵系统故障特征矩阵中的向量参数进行优化匹配，确定钻井泵运行状态，定量预测故障的严重程度；

钻井泵状态显示模块，该模块和所述的故障诊断子模块相连，用于显示振动信号分析、识别结果，提供钻井泵状态的预测、预报功能。

8.如权利要求7 所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统，其特征是：所述的振动信号基元分段处理子模块根据三缸单作用钻井泵振动信号一号缸排液、二号缸抽吸、三号缸排液、一号缸抽吸、二号缸排液、三号缸抽吸的6 个阶段循环往复的运动对应分为6 个子段，对确定了归属后的子段信号进行时域、频域统计分析，确定这些信号的时频域统计参数值，获得特征参数多维联合分布状态空间信息与钻井泵状态向量。

9.如权利要求6 所述的基于动力学模型的钻井泵故障检测与诊断系统，其特征是：所述的振动信号的采样频率不小于10kHz，采样时间控制在60 ～ 180s。