基于模糊診斷技術的海洋石油平臺儀表系統故障診斷

鄧 燕

（海洋石油工程股份有限公司）

目前，針對海洋石油平臺的故障診斷技術多集中于起重設備、壓縮機及平臺結構等重要的機械設備或本體結構，往往忽略了儀表系統。 海洋石油平臺儀表系統主要負責對工藝參數進行指示報警、分析處理及偏差調節等，關乎著整個平臺的安全生產， 而且海洋石油平臺發展的無人化、智能化也是建立在儀表系統實現高度自動化的基礎之上，因此探討海洋石油平臺儀表系統的故障診斷技術具有重要的現實意義。

1 儀表系統故障類型及原因

海洋石油平臺儀表系統由傳感器 （如溫度、壓力、液位、流量傳感器）、輸入輸出電路（模擬量、數字量）、邏輯控制器（如PLC）、終端元件、關斷閥、電磁閥、電機及其他系統接口電路等組成。儀表系統故障一般包括系統故障和測量故障，故障發生的原因涉及面較廣， 具有隨機性和復雜性，主要包括工藝條件波動、現場環境影響、硬件及軟件等原因。

2 模糊診斷技術

同一種故障的表征可能是由多種故障原因引起的，同一種故障的原因也會導致多種故障的表征， 各大主因下還可細分為很多次類原因，造成儀表系統的故障診斷問題龐大而繁雜，為此可以采用安全系統工程常用的分析方法——描述事故因果關系的故障樹［1］。 通過建立海洋石油平臺儀表系統的故障樹，對現場發生的故障進行標記，通過與故障樹對比，找出故障發生的底事件，再通過模糊控制方法建立感知環境、 融合信息、通信、規劃決策的專家系統，探索一種儀表系統故障診斷方法——模糊診斷技術。

模糊診斷技術以模糊數學為基礎，把模糊現象與因素間的關系采用數學表達式表述，采用數學方法計算并得到確定的答案［2］。 模糊控制能將海洋石油平臺操作人員或維護人員的控制維護知識和經驗表達成以語言變量描述的規則，用這些規則再去判斷和控制系統。 合理選取特征量是故障診斷分析的第一步［3］，特征量篩選得越細越多，相應的診斷結果就越準確，但是故障診斷系統就越復雜，子模塊就需要建立得更多，相互之間的邏輯關系建構工作量也就越大；特征量選取過少則難以建立和訓練模型。 另外，特征量應根據儀表系統類型和特征量對診斷結果影響的權重進行選取，并綜合考慮儀表設備在系統中的重要程度、本身的價值等因素，從而使得特征量的選取最為經濟可靠。

3 模糊診斷技術在儀表系統故障診斷中的應用

根據某海洋石油平臺液位計現場使用情況來看，液位計故障表征是液位顯示值與實際液位值出現偏差，液位值變動的頻率過高或過低（液位顯示無變化、液位顯示跳變、液位顯示虛高、液位顯示不穩定、液位無顯示），故障的因素主要有數據傳輸故障、電纜老化、通信板燒損（設備硬件故障）、乳化層過厚（工藝影響）和電磁干擾（環境影響）。 通過建立圖1所示的液位計故障樹，確立輸出量故障因素的模糊子集{U1、U2、U3、U4}，液位顯示值偏差e，液位顯示值偏差變化率Δe，液位波動頻率ef，輸入變量E［e，ef］。 實際應用中，液位計液位顯示值偏差變化的實際范圍就構成了e的基本論域，液位顯示值在單位時間變動的次數就是ef的基本論域，基本論域內的量是精確量，但模糊控制算法需要模糊量，所以輸入的精確量（數字量）需要轉換為模糊量。 為了實現模糊化，需要在液位顯示值偏差、液位波動頻率與模糊量之間建立模糊關系， 并按表1確定論域中每個元素對各模糊語言變量的隸屬度。

其中，rij∈［0，1］表示E與U之間的關系強度，rij越大，E與U之間的因果關系越強。 例如，從海洋石油平臺儀表系統維保經驗可以得出，導致液位值頻繁波動的原因中電磁干擾是大概率事件，那么ef特征分布值和U4之間的r值應該就會比ef與U1、U2、U3之間的r值大； 同樣如果液位值長期存在偏差，則乳化層過厚是大概率事件，那么e和ef的特征分布值與U3之間的r值應該就大于其他r值。通常，r值在0.8～1.0之間，表明故障原因存在；r值在0.6～0.8之間， 表明故障原因可能存在；r值在0.4～0.6之間， 表明故障原因不太可能存在；r值在0.2～0.4之間， 表明故障原因可能不存在；r值在0.0～0.2之間，表明故障原因不存在。

4 結束語

目前，海洋石油平臺均已實現自動化，現場儀表大多屬于智能儀表，基于模糊診斷技術的海洋石油平臺儀表系統故障診斷可以在不影響儀表和系統正常生產操作的情況下， 通過監測、分析傳感器測量信號或控制器的輸出反饋信號，及時發現儀表故障信息，快速準確判斷出儀表系統故障原因。 在模糊控制模型越來越完善、數據庫越來越豐富的基礎上， 還可以實現故障的預發現、預處理。