由于液压系统构成元件状态参数的影响,导致液压阀门故障诊断的准确性较低。为此,本文提出基于组态技术的液压阀门故障智能诊断系统设计研究。首先,将具备高传输效率和信号转换功能的LTD-ZA210作为系统的串行外设接口(Serial Peripheral Interface,SPI)控制器,将包含数字电源和模拟电源的综合型电源作为系统的电源模块。其次,将液压系统中分流流速、集流流速转换为对应的测压力值和流量值,利用组态技术划分周期。最后,通过分析支持度约束下阀门状态参数与运行期望之间的关系,实现对其故障的诊断。测试结果表明,设计系统对半失效以及完全失效故障的诊断准确率可以达到95.00%以上。

为了提高设备的故障诊断能力,笔者设计了液压阀门遥控设备故障智能分析系统,将STM64ZAT2200作为系统的微处理器,采用WGHSJ320CJ-4.5作为系统的数据采集装置,引用随机故障Petri网构建液压阀门遥控设备状态数据库,利用有限马尔可夫链分析瞬时变迁下单位周期内设备状态发生的变迁,实现对其故障的智能分析。测试结果表明,该系统可以实现对液压阀门遥控设备维修率以及可用度的准确分析。

为了提高对液压阀门遥控系统故障的判定效率,提出海洋石油液压阀门遥控系统故障智能判定方法研究。利用ARIMA回归模型分析液压阀门遥控系统的稳态模式,并引入了局部线性嵌入算法,将全局非线性特征转化为局部线性特征,提高分析的精度。采用均值方差标准化方法对系统运行数据进行归一化处理,分析聚类后数据簇特征与稳态特征之间的关系,实现对系统故障的快速判定。测试结果表明,设计方法对单一故障的判定效率可以达到6.0s以内,对复杂故障的判定效率可以达到20.0s以内。