基于貝葉斯網(wǎng)絡的M型跨接管故障診斷方法研究

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(1.中海油能源發(fā)展裝備技術有限公司 深圳分公司，廣東 深圳 518067；2.中國石油大學(華東) 機電工程學院，山東 青島 266580； 3.玉門油田分公司機械廠，甘肅 酒泉 735200)

隨著全球油氣資源需求的持續(xù)增長，深海石油勘探開發(fā)受到越來越多的關注。水下生產(chǎn)系統(tǒng)作為目前主流的深海油氣開發(fā)模式，其安全可靠性至關重要[1]。M型跨接管是水下生產(chǎn)系統(tǒng)中大量使用的連接部件，負責在不同設備間傳遞生產(chǎn)液體[2]。由于海底活動頻繁，加之高溫高壓的惡劣環(huán)境，跨接管容易發(fā)生失效[3]，對跨接管進行故障診斷研究已經(jīng)成為海上油氣開發(fā)亟待解決的問題。

目前，對跨接管的研究多集中在仿真研究其失效機理，對試驗以及故障診斷方法的研究很少。胡飚等人通過仿真對跨接管在不同水流速度下的振動響應做了定量研究[4]；余建星等人通過仿真對跨接管熱應力的分布以及影響因素進行了系統(tǒng)研究[5]；馬增驥等人對端部相對位移載荷作用下跨接管的承載極限和失效形式進行了研究[6]；賴文龍等人對跨接管在地震作用下的動力響應進行了研究[7]。貝葉斯網(wǎng)絡在表達和推理不確定性問題時具有明顯優(yōu)勢[8]，在故障診斷領域具有廣闊應用前景，但缺少故障數(shù)據(jù)是制約其應用的一個重要因素[9]。本文首先建立了M型跨接管故障診斷試驗系統(tǒng)，研究如何獲取跨接管故障數(shù)據(jù)；然后，對仿真驗證試驗數(shù)據(jù)進行對比；最后基于試驗和仿真數(shù)據(jù)，開發(fā)出跨接管貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡。

1 深水跨接管狀態(tài)分析

故障發(fā)生前以及故障發(fā)生中通常都會產(chǎn)生一定的征兆——系統(tǒng)運行中的參數(shù)變化。設備的故障診斷就是根據(jù)這些征兆進行推理和分析，并準確找出問題節(jié)點。準確快速地監(jiān)測出系統(tǒng)數(shù)據(jù)中存在的異樣，分析出故障征兆，能有效避免設備或系統(tǒng)故障的發(fā)生和進一步惡化，為提高設備的可靠性提供方法和依據(jù)。

深水跨接管固定在海底，承受著海底高溫高壓的惡劣環(huán)境，且由于海流的流動以及地殼的活動，會給跨接管造成設計之外的載荷，使其產(chǎn)生局部應力，當應力值超過材料的許用應力后，跨接管就會產(chǎn)生結構破壞而失效。為了對跨接管的故障進行診斷，需要在跨接管上設置一些監(jiān)測點，這些點的監(jiān)測數(shù)值將作為判定故障發(fā)生的征兆。

M型跨接管及監(jiān)測點如圖1所示。跨接管上共設置了23個監(jiān)測點，包括11個故障點(1—11)和12個傳感器監(jiān)測節(jié)點(S1—S12)。故障點的數(shù)值作為故障發(fā)生的直接依據(jù)，其設置的位置十分重要。由結構力學知識可知，故障點的位置應位于跨接管的各個直角彎處和直管的中點，因為這些點是跨接管上的危險點。12個傳感器監(jiān)測點分布在故障點的兩側，其監(jiān)測數(shù)值作為故障征兆用于分析推理。

圖1 監(jiān)測點設置示意

2 貝葉斯網(wǎng)絡狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷

2.1 貝葉斯網(wǎng)絡狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷流程

貝葉斯網(wǎng)絡具有很強的處理不確定性問題的能力，能夠模擬非線性映射，并且具有很強的實時性，適合于深水跨接管難以建立數(shù)學模型，診斷數(shù)據(jù)不足且實時性要求較高的特點。所有故障點狀態(tài)組成的集合稱為故障空間Ω，監(jiān)測點狀態(tài)組成的集合稱為征兆空間S。故障診斷就是從征兆空間S到故障空間Ω的非線性映射過程D：S→Ω。

根據(jù)跨接管力學知識，結合該領域經(jīng)驗，建立跨接管貝葉斯故障診斷模型。通過試驗和仿真采集跨接管各個狀態(tài)下的數(shù)據(jù)進行模型的參數(shù)學習。并利用與參數(shù)學習不同的數(shù)據(jù)模擬跨接管運行時實時采集的數(shù)據(jù)，對建立的貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡進行驗證。一旦出現(xiàn)異常，模型應當給出故障發(fā)生的位置，輔助工程人員進行故障的維護，從而實現(xiàn)跨接管的狀態(tài)檢測和故障診斷。基本流程如圖2所示。

故障診斷過程主要包括2部分：①狀態(tài)檢測。采集跨接管的實時數(shù)據(jù)，獲取跨接管的征兆參數(shù)；②故障診斷。將監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入到貝葉斯網(wǎng)絡診斷模型中，給出故障診斷結果。

圖2 故障診斷基本流程

2.2 貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡結構建模

基于跨接管的監(jiān)測點設置方案，擬建立如圖3所示的理論貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡模型。模型分為兩層結構，上層為故障層，包含11個節(jié)點，對應跨接管的11個故障點；下層為故障征兆層，包含12個節(jié)點，對應跨接管的12個傳感器監(jiān)測點。

2.3 跨接管狀態(tài)數(shù)據(jù)獲取

2.3.1試驗獲取跨接管狀態(tài)數(shù)據(jù)

1) 試驗設備。

M型跨接管故障診斷試驗測試系統(tǒng)如圖4所示，該系統(tǒng)包括M型跨接管實物模型、固定支座、加載裝置、靜態(tài)應變儀和計算機。研究結果表明，沿跨接管長度方向的擠壓載荷，對于跨接管失效的影響最大[6]。因此，在右側支撐上端焊接一支撐片，在支撐片上開有導向槽，導向槽的作用是限制跨接管沿長度方向的移動。

圖3 跨接管貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡結構模型

圖4 測試系統(tǒng)

加載裝置為螺紋絲杠機構，絲杠前端通過連接轉換接頭和測力計最終連接到最前端的小爪上，如圖5所示。

海流對跨接管的作用力類似于壓力作用，小爪將絲杠產(chǎn)生的集中力轉變?yōu)閴毫Α＝z杠和小爪之間是應變式測力傳感器，通過傳感器可以實時獲取施加在跨接管上載荷的大小。

圖5 加載裝置

測量跨接管長度，并以此為根據(jù)將左右兩固定支座用膨脹螺栓固定在地面上。跨接管裝配在左右兩支座上，加載裝置通過絲杠螺母固定在右側支撐上，通過加載絲杠對跨接管施加載荷，模擬海床移動對其造成的影響。進行試驗時，將跨接管左端裝入左側支撐加持套筒中，并用螺栓固定，可認為此時跨接管左側為固定約束。跨接管的右端此時剛好位于右端支撐片所開位移槽內(nèi)，通過加載機構對其進行加載。

通過應變片、應變儀和計算機采集跨接管加載后的應力和應變數(shù)據(jù)。應變儀型號為AFT-CML-32，主要用于結構靜力強度測量及材料任意點變形的應力分析，配用相應的傳感器，可以測量力、壓力、轉矩、位移等物理量。具體參數(shù)如表1。

表1 AFT-CML-32型應變儀主要技術指標

本試驗采用的應變片阻值為120 Ω，靈敏度為2.08×(1±0.05)。由于在試驗加載條件下，跨接管上下表面應力狀況存在差異，且單臂電橋的測量靈敏度已滿足要求，因此應變片采用單臂電橋測量跨接管應變數(shù)據(jù)。本試驗共需要測量24個點的應變數(shù)據(jù)，因此需要24個應變片。對試驗中使用的所有應變片的阻值進行測量校核，確保阻值滿足要求。測量結果如表2。

表2 應變片阻值測量數(shù)據(jù) Ω

2) 試驗過程。

① 根據(jù)圖6跨接管模型的長度尺寸，將左右支撐底座固定在地面上。將跨接管安裝并固定在支撐底座上。

圖6 跨接管模型尺寸(mm)

② 打磨跨接管測點位置，用膠水將應變片沿著主應力方向黏貼在打磨過的測點上。使用導線將測試應變片連接到應變儀指定測試通道，將溫度補償片連接到補償通道。應變片連接如圖7所示。

③ 利用RS485-USB數(shù)據(jù)線進行應變儀和計算機通信，測試通信是否通暢。

④ 上述工作完成后，利用試驗裝置加載機構對跨接管施加載荷開始試驗。載荷的大小以小爪后面的測力計示數(shù)為準，從300 N開始加載，受加載裝置的限制，加載最大到600 N。每次加載增加40 N。在每一載荷條件下，測量10次并記錄。

圖7 應變片連接示意

2.3.2仿真獲取跨接管狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)

按照圖6所示模型尺寸建立跨接管三維模型，跨接管名義壁厚為14 mm，外徑84 mm，管壁材料為API5LX65管道鋼，其余參數(shù)如表3。

表3 M型跨接管材料參數(shù)

采用ANSYS 15.0作為有限元分析工具進行分析和計算。后續(xù)參數(shù)學習以及統(tǒng)計推理需要大量數(shù)據(jù)，因此，采用ANSYS參數(shù)化編程語言APDL進行二次開發(fā)，編寫合適的程序。跨接管由三維建模軟件Solidworks建立其物理模型，隨后導入至ANSYS 15.0經(jīng)典版分析界面。采用SOLID186單元進行網(wǎng)格劃分，網(wǎng)格尺寸為30。

海水的流動以及海底地殼的活動，會給固定在海底的油氣生產(chǎn)設備造成額外載荷，危及設備安全。海底活動十分頻繁，其方向和大小具有隨機性。在有限元仿真時，用位移載荷F2施加在跨接管的一端，模擬海床活動造成的影響，其大小用沿xyz坐標軸的分量F2x、F2y、F2z表示，如圖8所示。

圖8 海床移動有限元模型

將跨接管左端自由度全部約束，約束跨接管右端y和z方向的自由度，僅保留沿跨接管長度方向的x自由度。根據(jù)試驗加載裝置的加載位置，在有限元模型相同位置進行加載，如圖9所示。加載計算完成后，對24個測點對應節(jié)點的結果寫入文本文件中。測點和節(jié)點號對應關系如表4。

圖9 有限元加載示意

表4 測點仿真節(jié)點關系對照

2.3.3試驗數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)對比驗證

加載載荷530 N時，試驗數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)的對比如圖10所示。試驗數(shù)據(jù)為10次測量取平均值所得。由圖10可以看出，兩組數(shù)據(jù)在趨勢上基本一致，且每個點數(shù)據(jù)的誤差很小，在允許的范圍內(nèi)。因此，使用采集的試驗數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)一起訓練貝葉斯網(wǎng)絡，并進行模型的診斷驗證。

圖10 試驗數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)對比

2.4 貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡建模與數(shù)據(jù)預處理

M型跨接管實際貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡如圖11所示。該網(wǎng)絡為兩層結構，上層為故障層，節(jié)點為F1～F11代表11個可能的故障點。節(jié)點的狀態(tài)Present為該節(jié)點所代表的測點出現(xiàn)故障，值為1；Absent代表該節(jié)點代表的測點未出現(xiàn)故障，值為0。根據(jù)試驗裝置的加載能力做如下設定，當任意故障節(jié)點監(jiān)測的應力值超過25 MPa時，即判定該故障節(jié)點狀態(tài)為Present，否則為Absent。下層為故障征兆節(jié)點，即S1至S12，其分布在上層11個故障節(jié)點的兩側。故障征兆層節(jié)點狀態(tài)數(shù)的確定，需要對采集的數(shù)據(jù)進行分析處理獲得。

數(shù)據(jù)預處理包括訓練樣本選擇和節(jié)點區(qū)間劃分兩方面。訓練樣本的確定應當堅持普遍化的原則，并保證樣本數(shù)量充足。在所有仿真數(shù)據(jù)和試驗數(shù)據(jù)中隨機抽取10%的數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)，這部分數(shù)據(jù)將不會出現(xiàn)在參數(shù)學習的數(shù)據(jù)之中。隨后將剩余90%的數(shù)據(jù)用作貝葉斯網(wǎng)絡的參數(shù)學習。節(jié)點區(qū)間的劃分是指根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的特征，對貝葉斯網(wǎng)絡故障征兆節(jié)點的區(qū)間進行劃分，具體來講，就是依據(jù)樣本數(shù)據(jù)中不同的故障類型來對數(shù)據(jù)進行分類的過程。根據(jù)訓練樣本，對征兆節(jié)點的區(qū)間劃分結果如表5所示。

2.5 貝葉斯網(wǎng)絡算法的實現(xiàn)

貝葉斯網(wǎng)絡推理算法采用消元算法。以求解故障節(jié)點F1的后驗概率為例說明。

圖11 跨接管故障診斷貝葉斯網(wǎng)絡

表5 故障征兆節(jié)點區(qū)間劃分

注：表中，sensor01～12即為貝葉斯網(wǎng)絡中的S1～S12。

1) 確定消元順序為{F2,F3…F11}。

2) 將傳感器采集數(shù)據(jù)作為一組證據(jù)E={E1,E2，…，E12}輸入網(wǎng)絡，得到集合為{P(F1),P(F2),…,P(F11),P(E1|F1,F7),P(E2|F1,F7,F2),…,P(E12|F11,F6)}。

3) 依照消元次序，第一個消去變量F2，找到求解集合中與F2相關函數(shù)消去F2，得到{P(F1),P(F3),…,P(F11),P(E1|F1,F7),P(E5|F8,F3),…,P(E12|F11,F6),ψ1(E2,E3,E4,F1,F7,F2,F8)}，其中ψ1(E2,E3,E4,F1,F7,F2,F8)=∑F2P(F2)P(E2|F1,F7,F2)P(E3|F7,F2)P(E4|F2,F8F3)。

4) 依次消除其余變量F3～F11，得到{P(F1),ψ10(F1)}

5) 計算h(F1)=P(F1)ψ10(F1)。

類似地，可以利用該算法查詢其余故障節(jié)點的后驗概率。

2.6 貝葉斯網(wǎng)絡診斷結果分析

依次將表6所示的驗證數(shù)據(jù)輸入圖11所示的M型跨接管貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡的故障征兆節(jié)點S1～S12中，模型將據(jù)此計算得出故障節(jié)點F1～F11的后驗概率。根據(jù)圖3所示的故障判定條件可知，當故障節(jié)點的后驗概率與先驗概率之差大于0.5，將會被認定為發(fā)生故障[10]，差值大于0.3小于0.5的故障節(jié)點，可以對其進行故障預警，差值小于0.3的故障節(jié)點認為故障沒有發(fā)生。

表6 傳感器監(jiān)測證據(jù)值

貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡模型的故障推理結果如下。測試案例1故障診斷結果如圖12所示，故障節(jié)點F3和F4故障發(fā)生的后驗概率由6.24%上升至100%，其先驗概率與后驗概率的差值大于0.5，滿足貝葉斯網(wǎng)絡故障判定準則的要求，因此貝葉斯網(wǎng)絡診斷結果判定F3和F4發(fā)生故障。

圖12 測試案例1故障診斷結果

測試案例2故障診斷結果如圖13所示，故障節(jié)點F1、F2、F5和F6故障發(fā)生的后驗概率由5.96%上升至77.5%，故障節(jié)點F3和F4故障發(fā)生的后驗概率由6.24%上升至77.5%，這些故障節(jié)點先驗概率與后驗概率的差值大于0.5，滿足貝葉斯網(wǎng)絡故障判定準則的要求，因此貝葉斯網(wǎng)絡診斷結果判定F1至F6發(fā)生故障。

圖13 測試案例2故障診斷結果

對貝葉斯故障診斷模型故障診斷結果和實際故障結果進行總結，如表7所示。期望值即對應3組證據(jù)的實際故障情況，推理值即所建立網(wǎng)絡利用證據(jù)進行推理得出的結果。在第1組證據(jù)狀態(tài)下，實際故障為F3和F4同時發(fā)生的二并發(fā)故障，模型根據(jù)輸入證據(jù)推理的結果也是F3和F4節(jié)點；在第2組證據(jù)狀態(tài)下，實際故障為F1至F6同時發(fā)生的六并發(fā)故障，模型根據(jù)輸入證據(jù)推理的結果同樣也是F1至F6節(jié)點；在第3組證據(jù)狀態(tài)下，實際沒有故障發(fā)生，模型的推理結果也顯示沒有節(jié)點發(fā)生故障。可以看到貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡模型的推理結果與實際故障結果相符，診斷精度達到要求。

3 結論

1) 本文基于貝葉斯網(wǎng)絡進行了跨接管貝葉斯故障診斷的方法研究，解決了缺少運行數(shù)據(jù)難以建立精確的故障診斷模型的問題。提出了采用一端固定約束，另外一端施加壓力載荷的方案，模擬海床移動對跨接管造成的影響，并設計裝置完成了這一方案，獲取了跨接管狀態(tài)監(jiān)測試驗數(shù)據(jù)。

表7 貝葉斯網(wǎng)絡診斷結果

2) 利用有限元仿真模擬了跨接管試驗系統(tǒng)，獲得了跨接管仿真故障數(shù)據(jù)，對試驗數(shù)據(jù)進行了驗證校核。

3) 基于試驗和仿真數(shù)據(jù)建立并訓練跨接管貝葉斯故障診斷網(wǎng)絡，該模型對跨接管二并發(fā)故障的診斷正確率為100%，對六并發(fā)故障診斷的正確率為100%。該研究對于跨接管的實時故障診斷有一定的意義。