[发明专利]一种钻井电机间歇故障诊断方法

权利要求书

1.一种钻井电机间歇故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：分析钻井周期内的多种工况，将其简化为故障率恒定的单工况；

步骤2：分析故障状态及其转化关系，并以部件故障率来表征转化关系；

步骤3：以部件故障率表征状态转化关系，建立马尔可夫模型；

步骤4：分析故障状态与特征间因果关系，统计状态与特征间条件概率；

步骤5：针对性能退化特征合理划分时间片，建立动态贝叶斯网络模型；

步骤6：计算状态转移矩阵，将马尔可夫模型与动态贝叶斯网络模型结合；

步骤7：将故障次数输入诊断模型对应时间片，动态判定故障状态和部位。

2.根据权利要求1所述的一种钻井电机间歇故障诊断方法，其特征在于，所述步骤1分析钻井周期内的多种工况，将其简化为故障率恒定的单工况的具体过程为：

将钻井电机在每口井的钻井周期分为钻进、循环、起钻、下钻、接单根、划眼六种不同工况，然后根据统计数据和工程经验得到每种工况的故障率。统计表明，钻进工况需承受纵向、横向和扭转振动，故障率最高，钻井电机绝大部分故障均出现在钻进工况。使用钻进工况时长来表征钻井电机寿命，将钻井周期内具有不同故障率的多种工况简化为具有恒定故障率的钻进工况。

3.根据权利要求1所述的一种钻井电机间歇故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2分析故障状态及其转化关系，并以部件故障率来表征转化关系的具体过程为：

将钻井电机故障状态分为瞬态故障、间歇故障和永久故障，其中瞬态故障和间歇故障为非永久故障，非永久故障如果不能及时维修会演化为永久故障。从维修角度看，将瞬态故障归为无故障状态，因为瞬态故障可瞬时自行恢复正常，不会对部件造成损害。分析无故障状态、间歇故障状态和永久故障状态三者之间的转化关系，由于很难直接确定每个部件中各状态之间的转化概率，因此根据工程经验，使用部件故障率和维修率来表示这种转化关系。

4.根据权利要求1所述的一种钻井电机间歇故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3建立方程以部件故障率表征状态转化关系，建立马尔可夫模型的具体过程为：

建立简化方程得到部件故障率和维修率与部件初始状态总故障率和总维修率之间的关系，根据工程经验确定方程中的转化系数。因为步骤1中已将钻井周期内多种工况简化为故障率恒定的钻进工况，满足了建立马尔可夫模型的要求。根据统计数据和工程经验确定各部件在钻进工况初始状态中的总故障率和总维修率，由此推导得到状态转化时的部件故障率和维修率，即状态转化概率。

5.根据权利要求1所述的一种钻井电机间歇故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4分析故障状态与特征间因果关系，统计状态与特征间条件概率的具体过程为：

将故障部件节点确定为转子、轴承、绕组和永磁体，将故障状态确定为无故障，间歇故障和永久故障；将故障特征节点确定为振动高、振动低、转速高、转速低、转矩高、转矩低和电流高；故障特征节点状态为故障出现次数，1次及以下对应无故障，2次及以上对应间歇故障，不能自行恢复的故障对应为永久故障。根据井场大数据统计计算得到故障状态与故障特征之间的条件概率关系，使用Noisy-MAX方法简化数据获取，得到条件概率表，建立贝叶斯网络。

6.根据权利要求1所述的一种钻井电机间歇故障诊断方法，其特征在于，所述步骤5针对性能退化特征合理划分时间片，建立动态贝叶斯网络模型的具体过程为：

针对钻井电机的性能退化特征，合理划分时间片。钻井电机寿命一般在200h以内，将时间间隔确定为10h，建立具有20个时间片的动态贝叶斯模型。然后确定初始时间片中无故障、间歇故障和永久故障状态的初始概率分布，动态贝叶斯网络中各时间片之间的状态转移矩阵由马尔可夫模型来确定。