[发明专利]双梯形缝筛管等离子加工生产线智能化综合故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于机械加工领域，具体地，涉及一种双梯形缝筛管等离子加工生产线智能化综合故障诊断方法。

背景技术

油气井出砂是困扰疏松砂岩油藏开采的一个主要问题，它不仅造成油井的减产和停产，加剧地面和井下设备的磨损，严重时还会造成套管的损坏和油井报废。割缝筛管是国内外油气井防砂最常用的一种井下工具，加工最困难的部分是微细通缝。在使用双梯形缝筛管等离子加工生产线加工割缝筛管时，该生产线的总控制系统、单台等离子加工机床的电控系统和机械系统的不同部件会出现各种故障，加工的双梯形缝筛管出现不同缺陷，造成巨大的经济损失。本专利申请的发明人申请了“双梯形缝筛管等离子加工生产线智能化综合故障诊断系统”(申请号：201710706233.7)。

在实际故障诊断过程中，由于故障层的故障节点和故障征兆层的信息节点数量巨大，统一的故障诊断模型非常复杂，推理诊断速度非常慢。因此，开发一种模块化、分阶段的故障诊断方法，对提高诊断的速度和结果的准确度，有着重要的意义。

发明内容

为克服现有技术存在的缺陷，本发明提供一种双梯形缝筛管等离子加工生产线智能化综合故障诊断方法。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

双梯形缝筛管等离子加工生产线智能化综合故障诊断方法，包括三个大步骤：总控制器系统故障诊断、等离子加工机床故障诊断和等离子加工生产线综合故障诊断。

总控制器系统故障诊断的具体步骤为：

S101:总控制器系统故障诊断贝叶斯网络故障层的节点X₁₁、X₁₂、X₁₃……X_1m的故障发生先验概率设置为η₁；

S102:总控制台数据同步采集模块、数控回转工作台数据采集模块和轴向进给驱动装置数据采集模块实时获取的数据信息，输入到总控制器系统故障诊断贝叶斯网络故障征兆层的节点Y₁₁、Y₁₂、Y₁₃……Y_1n；

S103:采用前向-后向精确推理算法对总控制器系统故障诊断模型执行贝叶斯网络更新；

S104:识别和判定总控制器系统的潜在故障，给出初步诊断结果；

8台等离子加工机床具有相同的故障诊断步骤，具体为：

S201:等离子加工机床故障诊断贝叶斯网络故障层的节点X₂₁、X₂₂、X₂₃……X_2p的故障发生先验概率设置为η₂；

S202:数字控制系统数据同步采集模块、超声波电源数据同步采集模块、可控等离子电源数据同步采集模块、可控电磁振荡电源数据同步采集模块、直流伺服电机数据采集模块、主轴头数据采集模块、立柱数据采集模块、超声波振动头数据采集模块、轴向及周向导向装置数据采集模块、第一涡流探伤仪和第二涡流探伤仪实时获取的数据信息，输入到等离子加工机床故障诊断贝叶斯网络故障征兆层的节点Y₂₁、Y₂₂、Y₂₃……Y_2q；

S203:采用前向-后向精确推理算法对等离子加工机床故障诊断模型执行贝叶斯网络更新；

S204:识别和判定等离子加工机床故障的潜在故障，给出初步诊断结果；

等离子加工生产线综合故障诊断的具体步骤为：