一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其中：人机接口，用于用户和故障诊断系统各个模块之间进行信息交互，用户通过人机接口输入故障信息，所有诊断结果在人机接口上显示；综合数据库，分别与推理机和解释机相连，用于存储在故障诊断过程中的表达信息，包括初始状态、中间结论以及最终结论；产生式规则库，分别与推理机和解释机相连，包含所要解决问题领域中的诊断规则以及解决方法。本发明专利技术使适用于对典型工况的诊断,相比较于目前流行的其他方法更多表达了专家思维，可面向完全没有专业知识背景的操作层用户，系统故障诊断过程是非黑盒模型，更加清晰易懂，不会造成使用人员不理解只是机械操作而导致一些不必要的生产问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统
本专利技术涉及一种抽油井故障诊断技术，具体为一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统。
技术介绍
有杆泵抽油机井示功图是有杆泵抽油系统工作状况的集中体现，诊断示功图是判断有杆抽油系统工况最有效而且快捷的途径。抽油泵示功图可以准确地显示出不同工况时井下采油设备的实际工况,其不同形状特征代表了不同工况。分析和解释示功图是直接探究抽油系统工况的一个主要手段,这一过程也被称作故障诊断。传统的方法有人工诊断法、网格法、矢量法、傅里叶位置法、傅里叶曲率法、功率谱密度法。这些方法仅限于分析示功图本身的形状信息,不能较好地描述各图形之间的细微差别,导致诊断正确率不高,特别是对于那些形状相似但故障类别却完全不同的情况未能给予考虑,所以均未达到工程实用化的程度。产生式规则专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。近年来,产生式规则专家系统已经在国内外许多工程领域得到了成功应用，但仍然存在诊断规则推理时存在“规则冲突”的问题需要解决。而决策树算法可以很好的解决这一规则冲突问题，但传统的ID3决策树本身还存在着单纯以信息熵和信息增益来权衡属性的重要性，选择信息增益值最大的属性作为检验对象而导致的在一条路径上对同一属性的重复检验的问题。在正向推理过程中，经常会出现某一规则存在被重复启用的可能性，也就造成了规则的启用冲突，会导致推理过程重复执行而无法得出准确结果，增加决策树分枝，影响生成树的效率，从而导致最后决策的不准确性，使整个产生式规则专家系统的精度大大降低，不能满足实际工业上的要求。同时传统的针对示功图的特征提取主要是利用其面积、方向、纹理、灰度等方面，例如矩特征，这种方法计算量大，且易受噪声影响从而导致识别率低，造成信息丢失；方向梯度直方图，这种方法在描述生成过程冗长从而导致速度慢，而由于梯度性质的问题，对噪声也相当敏感。
技术实现思路
针对现有技术中广泛使用的正向推理所带来的规则冲突导致推理过程重复执行而无法得出准确结果等不足，本专利技术要解决的技术问题是提供一种结合粗糙集改进的ID3决策树算法、进一步提高效率的基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：本专利技术一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，包括人机接口、综合数据库以及产生式规则库，其中：人机接口，用于用户和故障诊断系统各个模块之间进行信息交互，用户通过人机接口输入故障信息，所有诊断结果在人机接口上显示；综合数据库，分别与推理机和解释机相连，用于存储在故障诊断过程中的表达信息，包括初始状态、中间结论以及最终结论；产生式规则库，分别与推理机和解释机相连，包含所要解决问题领域中的诊断规则以及解决方法。所述推理机，是根据当前的用户输入，调用产生式规则库中的诊断规则，对故障示功图进行推理，从而得到故障类型和初步建议采取的措施；所述解释机，是利用预制文本法对推理得到的确定性结论做出解释，解释信息存放在数据库中，包括解释信息编号、故障编号、故障名称、故障原因编号以及故障原因。所述产生式规则库包括规则条件表、规则结论表以及规则表，其中，规则条件表存储规则的条件，包括条件编号、条件描述以及结论编号；规则结论表存储规则的结论，包括结论编号和结论描述；规则表存储故障的诊断规则，包括规则编号、规则名称、条件编号以及结论编号。产生式规则库中，基于示功图的物理意义特征参数以及具体规则的制订过程如下：1)获得抽油井故障或良好运作时的一个周期的散点，把示功图看作由一个列向量x即位移向量和一个列向量y即载荷向量绘制而成；2)采用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理，返回与y等长的列向量yy，把步骤1)中的列向量y改为yy，从散点折线图得到更平滑的示功图；3)从步骤2)中平滑处理后的示功图上以及相应的井况油况机械参数提取物理特征；4)将全部样本进行步骤1)到步骤3)的处理，然后把所有特征值转化为5～30个特征参数；从多口油井的实测数据、采油运行记录以及采油专家经验、有杆抽油系统工作理论,结合上述特征参数，制定出N种常见工况的识别规则，N为大于等于15的整数；5)从多口油井的实测数据、采油运行记录以及采油专家经验、有杆抽油系统工作理论，结合上述特征参数，制定出多种常见工况的识别规则。步骤3)中，从平滑处理后的示功图上以及相应的井况油况机械参数提取物理特征，步骤为：301)提取示功图基本特征；302)根据示功图基本特征进行计算，提取示功图隐藏特征；303)通过抽油井基本参数以及所处抽油环境提取油况自身特征；304)通过示功图外参数进行计算得到抽油井自身特征。步骤301)提取示功图基本特征包括：30101)在平滑处理后的示功图上提取最大位移点Pr、最小位移点Pl、最大载荷点Pm以及最小载荷点Pn，记ym、yn分别为Pm、Pn点的载荷；30102)提取示功图实际面积Am，示功图右上角面积Aru，示功图右下角面积Ard；30103)提取Pr与Psc点间、Pso与Pl点间、Ptc与Pl点间、Pto与Pr点间、Pr与Pm点间、Pl与Pn点间、Pm与Pn点间的位移量分别为Sr，sc、Sl，so、Sl，tc、Sr，to、Sr，m、Sl，n、Sm，n；Pso为固定阀开启点，Psc为固定阀关闭点Psc，Pto为游动阀开启点，Ptc为游动阀关闭点。步骤302)通过计算提取示功图隐藏特征包括：30201)按照公式(2)求得散点图中所有相邻两个散点的载荷之差M，取一阈值m，记M中比m大的数字数量为相邻两点载荷跳变剧烈的点数；M＝y(n+1)-y(n)，n≥1(2)其中，y为此点处的纵坐标值，n为第n个点；30202)以平滑处理后的示功图载荷、位移的中值点为原点坐标，把示功图分为第一～四象限；30203)按照公式(3)进行计算，得出每个象限所有n个点的一阶导数y′和二阶导数y″；其中x为此点处的横坐标值；30204)按照公式(4)求出每个象限所有点的曲率K，并在每个象限获得曲率最大值的点，第一象限的曲率最大点为固定阀开启点Pso，第二象限的曲率最大点为固定阀关闭点Psc，第三象限的曲率最大点为游动阀开启点Pto，第四象限的曲率最大点为游动阀关闭点Ptc；30205)求出最小位移点到最大位移点之间所有点的载荷之和，即示功图左上半部所有点载荷之和，记为Pup；求出最大位移点到最小位移点之间所有点的载荷之和，即示功图右下半部所有点载荷之和，记为Pdown；记(Pup-Pdown)为柱塞上流体载荷Fw；30206)求出左上半部点数Nup，右下半部点数Ndown，通过公式(5)计算计算Fs、Ft，记Fs为上冲程时平均载荷，记Ft为上冲程时平均载荷；30207)记Aruo为以Fw、Sr，sc为两边的示功图上三角空缺部位相似矩形面积，Ardo为以Fw、Sr，to为两边的示功图下三角空缺部位相似矩形面积。步骤303)通过抽油井基本参数以及所处抽油环境提取抽油井以及油况自身特征，具体为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于：包括人机接口、综合数据库以及产生式规则库，其中：人机接口，用于用户和故障诊断系统各个模块之间进行信息交互，用户通过人机接口输入故障信息，所有诊断结果在人机接口上显示；综合数据库，分别与推理机和解释机相连，用于存储在故障诊断过程中的表达信息，包括初始状态、中间结论以及最终结论；产生式规则库，分别与推理机和解释机相连，包含所要解决问题领域中的诊断规则以及解决方法。

【技术特征摘要】
1.一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于：包括人机接口、综合数据库以及产生式规则库，其中：人机接口，用于用户和故障诊断系统各个模块之间进行信息交互，用户通过人机接口输入故障信息，所有诊断结果在人机接口上显示；综合数据库，分别与推理机和解释机相连，用于存储在故障诊断过程中的表达信息，包括初始状态、中间结论以及最终结论；产生式规则库，分别与推理机和解释机相连，包含所要解决问题领域中的诊断规则以及解决方法。2.根据权利要求1所述的基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于：所述推理机，是根据当前的用户输入，调用产生式规则库中的诊断规则，对故障示功图进行推理，从而得到故障类型和初步建议采取的措施；所述解释机，是利用预制文本法对推理得到的确定性结论做出解释，解释信息存放在数据库中，包括解释信息编号、故障编号、故障名称、故障原因编号以及故障原因。3.根据权利要求1所述的基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于：所述产生式规则库包括规则条件表、规则结论表以及规则表，其中，规则条件表存储规则的条件，包括条件编号、条件描述以及结论编号；规则结论表存储规则的结论，包括结论编号和结论描述；规则表存储故障的诊断规则，包括规则编号、规则名称、条件编号以及结论编号。4.根据权利要求1所述的基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于产生式规则库中，基于示功图的物理意义特征参数以及具体规则的制订过程如下：1)获得抽油井故障或良好运作时的一个周期的散点，把示功图看作由一个列向量x即位移向量和一个列向量y即载荷向量绘制而成；2)采用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理，返回与y等长的列向量yy，把步骤1)中的列向量y改为yy，从散点折线图得到更平滑的示功图；3)从步骤2)中平滑处理后的示功图上以及相应的井况油况机械参数提取物理特征；4)将全部样本进行步骤1)到步骤3)的处理，然后把所有特征值转化为5～30个特征参数；从多口油井的实测数据、采油运行记录以及采油专家经验、有杆抽油系统工作理论，结合上述特征参数，制定出N种常见工况的识别规则，N为大于等于15的整数；5)从多口油井的实测数据、采油运行记录以及采油专家经验、有杆抽油系统工作理论，结合上述特征参数，制定出多种常见工况的识别规则。5.根据权利要求4所述的基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于：步骤3)中，从平滑处理后的示功图上以及相应的井况油况机械参数提取物理特征，步骤为：301)提取示功图基本特征；302)根据示功图基本特征进行计算，提取示功图隐藏特征；303)通过抽油井基本参数以及所处抽油环境提取油况自身特征；304)通过示功图外参数进行计算得到抽油井自身特征。6.根据权利要求5所述的基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于：步骤301)提取示功图基本特征包括：30101)在平滑处理后的示功图上提取最大位移点Pr、最小位移点Pl、最大载荷点Pm以及最小载荷点Pn，记yn、yn分别为Pm、Pn点的载荷；30102)提取示功图实际面积Am，示功图右上角面积Aru，示功图右下角面积Ard；30103)提取Pr与Psc点间、Pso与Pl点间、Ptc与Pl点间、Pto与Pr点间、Pr与Pm点间、Pl与Pn点间、Pm与Pn点间的位移量分别为Sr，sc、Sl，so、Sl，tc、Sr，to、Sr，m、Sl，n、Sm，n；Pso为固定阀开启点，Psc为固定阀关闭点Psc，Pto为游动阀开启点，Ptc为游动阀关闭点。7.根据权利要求5所述的基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其特征在于：步骤302)通过计算提取示功图隐藏特征包括：30201)按照公式(2)求得散点图中所有相邻两个散点的载荷之差M，取一阈值m，记M中比m大的数字数量为相邻两点载荷跳变剧烈的点数；M＝y(n+1)-y(n)，n≥1(2)其中，y为此点处的纵坐标值，n为第n个点...

【专利技术属性】
技术研发人员：高宪文，姚瀚，魏晶亮，李翔宇，郑博元，王明顺，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21