[发明专利]基于采油生产数据的现场传感器故障检测方法

权利要求书

1.一种基于采油生产数据的现场传感器故障检测方法，其特征在于：该方法的步骤如下：

1)在正常生产作业条件下，即在各传感器工作状态为正常时，采集样本数据，建立数据集；

2)建立离线PCA模型，对样本数据集X⁰的每一列X⁰(i)进行标准化处理，通过公式算得控制限值

3)实行在线监测，计算出在线数据的SWE_(j)统计量值，并与进行比较，

若则所检测设备运行正常，进行步骤4)；若则所检测设备有发生故障，进行步骤5)；

SWE_(j)定义如下：

样本x的SWE_(j)指标值为：

其中，j＝1,2,…,m，是协方差矩阵特征值的对角阵Λ＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_m)的后j个向量，为载荷矩阵P的后j个特征向量组成的矩阵；

4)模型动态迭代更新：

设定处于0.90≤α≤0.95控制限之间的数据为X_θ，那么为了减少计算量，用于迭代的数据长度θ由T²和SPE统计量确定，则在线建模的数据长度为建模数据个数L；

计算SWE统计量值并累计数据，当累积数据长度达到θ时，将获得标准化的新数据组X_k+1及其协方差矩阵C_k+1，并进行主元分析，重新计算SWE_(j)统计量值；同时，剔除长度为θ的旧数据，避免大量无法代表生产状况的数使模型 产生较大偏差，影响诊断效果，迭代更新后返回步骤3)；k为k时刻的样本；

5)残差空间大小及故障集合的计算：根据和 计算出的各残差空间的大小j，其中，表示Ξ_R在残差空间上的投影，R为可能的故障集；对于单故障，R为故障的单集；多故障时，R为不同故障类型的组合集，为非奇异矩阵；为载荷矩阵P的后j个特征向量组成的矩阵；

是协方差矩阵特征值的对角阵Λ＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_m)的后j个向量；Ξ_R是故障集R的方向矩阵，其中：0代表正常变量，1代表故障变量；

6)变量重构值的计算：通过公式可以得到样本在大小为j的残差空间中的变量重构值；表示非重构变量集； 为非重构变量集的方向矩阵；

7)故障辨识：重新计算故障集R所对应的SWE值，若进行变量重构的样本的SWE值恢复正常，则故障集R所对应的故障组合为故障点；

8)故障诊断结束，进行人工维修与调试。

2.根据权利要求1所述的基于采油生产数据的现场传感器故障检测方法，其特征在于：该方法具体步骤为：

步骤1：数据处理及PCA模型的建立：

设传感器采集样本数据集为X⁰∈R^n×m，其中n代表样本个数，m代表测量变量的个数，首先要对样本数据集X⁰的每一列X⁰(i)进行标准化处理，即

矩阵X_n×m可以分解为m个向量的外积之和，即

在式(2)中，t_i∈R^m被称为主元，也称为得分向量，p_i∈R^m被称为载荷矩阵，然后将过程中新得到的数据向量投影到两个正交的子空间上，并根据式 计算出控制限值

步骤2：计算得出所需要的SWE_(j)统计量值：

其中，j＝1,2,...,m，||·||为F-范数，是载荷矩阵P的后j个特征向量组成的矩阵,是协方差矩阵特征值的对角阵Λ＝diag(λ₁,λ₂,...,λ_m)的后j个向量；r为r时刻样本数据；

步骤3：故障辨识；

通过SWE_(j)统计量值与控制限值进行对比可知，若那么认为设备运行正常，进行模型动态迭代更新；若时，则说明此时疑似有故障发生；

步骤4：判定故障点：

SWE方法可以在不同的残差空间中实现变量重构，通过找寻与故障发生时j值相同的故障类型，然后分别在大小为j的残差空间中实现SWE变量重构，并重新计算SWE值，能够使SWE值恢复到控制限以下的故障类型或故障类型的组合，确定为故障点，从而实现了故障的辨识；

1)若有故障F_i发生时，样本x(r)可以用故障子空间表示为：

x(r)＝x^*(r)+Ξ_Ff(r)(4)

其中，x^*(r)表示正常状态条件下的样本，Ξ_F代表故障F的方向矩阵，f∈R^f为故障参数，||f||表示故障幅值；

2)通过SWE的变量重构就可以沿着故障矩阵的方向找到使x_i＝x-Ξ_Ff(r)具 有最小模型误差的故障方向矩阵，这样，各故障子集所对应的不同残差空间的重构误差为：

其中，表示Ξ_R在残差空间上的投影，R为可能的故障集，对于单故障，R为故障的单集；多故障时，R为不同故障类型的组合集，为非奇异矩阵；

3)确定使SWE_(j)超限的最大的残差空间大小j的值，j即为故障所对应的残差空间的大小，通过式(6)可计算得j值：

因此，在故障集R中，样本x(r)在大小为j的残差空间中所对应的变量重构值可以由下式表示：

从式(7)可以看出，如果为零矩阵，那么是不可逆的；因此，基于SWE的变量重构的条件为：为非零矩阵且重构变量个数p不能大于残差空间大小j，此时，重构变量所对应的SWE值为：

其中，表示非重构变量集，当利用真正故障所对应的故障子空间进行重构时，得到重构数据的SWE值在控制限以下；||||₂²为矩阵2范数的平方；

4)经过变量重构后样本的SWE值恢复正常，那么则认为故障集R所对应的故障组合即为故障点，故障诊断过程结束。