信息融合技術在鉆機安全監(jiān)控系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、由于地層的多樣性和石油鉆機的復雜性及工作條件惡劣等特點，油氣田勘探開發(fā)對鉆機系統(tǒng)安全性和可靠性提出了很高的要求。本文研究基于模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的信息融合故障綜合診斷方法，對石油鉆機故障實時診斷和提高鉆機鉆井過程安全監(jiān)控具有重要意義。
　　 論文介紹了石油鉆機組成，分析了傳感器監(jiān)測的參數(shù)與鉆機故障之間的關系，論述了信息融合技術的原理及信息融合故障診斷方法，在多個異類傳感器與現(xiàn)場總線構成鉆機安全監(jiān)控系統(tǒng)的硬件基礎上設計了軟件方

2、案，建立了基于信息融合技術的鉆機故障診斷模型，信息融合模型包括數(shù)據(jù)層融合故障檢測、特征層融合故障識別及決策層融合故障定位。進行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法的信息融合和學習算法與網(wǎng)絡參數(shù)確定，通過MATLAB優(yōu)化仿真。實踐證明該診斷系統(tǒng)能夠對鉆機設備及鉆井過程進行準確的診斷，提高了鉆機故障診斷的精度，滿足石油鉆機故障診斷的實時性要求。重點研究了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡及D-S證據(jù)組合兩種融合算法：
　　 1.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的特征層融合鉆機故障診斷方法。

3、介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡原理及結構，將鉆機系統(tǒng)的信息進行模糊化處理，其對應的隸屬度值作為故障模式輸入，而輸出的模糊故障信息轉換成確定性信息。確定了學習速率及網(wǎng)絡參數(shù)，重點研究了將模糊集的基本運算、擴展原理和邏輯推理集合到神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷系統(tǒng)中。發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡的學習功能和模糊系統(tǒng)處理模糊知識的能力。
　　 2.基于D-S證據(jù)理論的決策層融合鉆機故障診斷方法。詳細介紹的D-S證據(jù)理論的基本概念和證據(jù)的融合推理方法，建立了多故障特征信息融合