【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、钻机故障会影响施工质量，降低施工效率。因而为了降低钻机故障对施工的影响。需对钻机的运行状况进行监督，及时发现钻机故障并及时处理，从而降低钻机故障对施工的影响。
2、一般通过对钻机的振动数据进行分析来实现钻机的故障诊断。钻机出现故障时，钻机产生的振动数据会存在差异，因而传统一般是通过判断振动数据中是否存在离群数据，根据振动数据中存在离群数据的情况来实现钻机的故障诊断。但是钻机在使用过程中会遇到多种地质条件。由于不同的地质条件产生的振动数据会不同。同时不同的功率下产生的振动数据也不同；而地质条件的变动或者是功率的变动导致的存在差异的振动数据，很容易被识别成离群数据；而这种由于地质变化，或者功率变化导致的存在差异的振动数据，不是钻机故障引起。因而如何排除，其他因素变动产生的离群振动数据，对故障诊断的干扰，实现准确的故障诊断成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法及系统，以解决现有的问题：如何排除，其他因素变动产生的离群振动数据，对故障诊断的干扰，实现准确的故障诊断。
2、本专利技术的一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法及系统采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，该方法包括以下步骤：
4、获取钻机的振动数据序列和功率数据序列，两序列的时间是对应的
5、根据振动数据序列中所有振动数据的拟合规律得到每个振动数据的离群程度，根据每个振动数据的离群程度得到振动数据序列的所有振动数据中的疑似异常数据；
6、获取疑似异常数据的局部可达密度，获取每个疑似异常数据的若干邻域振动数据以及对应的邻域功率数据，根据每个邻域振动数据的邻域振动数据之间差异获取每个邻域振动数据的邻域参考权重，根据每个邻域振动数据的邻域参考权重、局部可达密度以及邻域功率数据差异得到每个邻域振动数据的修正局部可达密度；根据疑似异常数据与邻域振动数据的共同存在概率，邻域功率数据的差异，邻域振动数据的离群程度和邻域参考权重得到每个疑似异常数据的局部可达密度的可信度；根据每个疑似异常数据的局部可达密度的可信度和邻域振动数据的修正局部可达密度得到每个疑似异常数据的修正局部离群因子；
7、根据每个疑似异常数据的修正局部离群因子进行钻机的故障诊断。
8、优选的，所述根据振动数据序列中所有振动数据的拟合规律得到每个振动数据的离群程度，根据每个振动数据的离群程度得到振动数据序列的所有振动数据中的疑似异常数据，包括的具体方法为：
9、利用岭回归方法对振动数据序列进行拟合多项式处理得到多项式函数，根据多项式函数得到每个振动数据的拟合数据；
10、根据每个振动数据的拟合数据得到每个振动数据的离群程度计算方法为：
11、
12、其中，表示振动数据序列中第i个振动数据，表示第i个振动数据的拟合数据，表示振动数据序列中第p个振动数据，表示第p个振动数据的拟合数据，表示振动数据序列中振动数据的数量，表示线性归一化处理，表示第i个振动数据的离群程度，||表示绝对值符号；
13、将离群程度大于预设离群程度阈值的振动数据，判定为疑似异常数据。
14、优选的，所述获取疑似异常数据的局部可达密度，获取每个疑似异常数据的若干邻域振动数据，包括的具体方法为：
15、基于振动数据序列中的所有振动数据，利用lof算法获取每个疑似异常数据的局部可达密度；
16、以振动数据序列中每个疑似异常数据为中心，获取连续的l个振动数据作为每个疑似异常数据的邻域振动数据，l表示预设的邻域尺寸；
17、在功率数据序列中获取，与每个疑似异常数据的邻域振动数据对应时段的功率数据作为每个疑似异常数据的邻域功率数据。
18、优选的，所述根据每个邻域振动数据的邻域振动数据之间差异获取每个邻域振动数据的邻域参考权重，包括的具体方法为：
19、获取邻域振动数据的邻域振动数据以及邻域振动数据的邻域功率数据，并将邻域振动数据的邻域振动数据记为邻域振动数据的参考振动数据，将邻域振动数据的任意两个参考振动数据随机组合得到每个邻域振动数据的若干组合；
20、每个疑似异常数据的邻域振动数据的邻域参考权重为：
21、
22、其中，表示第个邻域振动数据的第个组合中的任意一个参考振动数据，表示第个邻域振动数据的第r个组合中的另外一个参考振动数据，||表示绝对值符号，表示每个邻域振动数据的组合数量，表示第个邻域振动数据的邻域参考权重。
23、优选的，所述根据每个邻域振动数据的邻域参考权重、局部可达密度以及邻域功率数据差异得到每个邻域振动数据的修正局部可达密度，包括的具体方法为：
24、
25、其中，表示第个邻域振动数据的第个邻域功率数据，表示第个邻域振动数据的所有邻域功率数据的均值，l表示每个邻域振动数据的邻域功率数据的数量，表示第个邻域振动数据的邻域参考权重，表示第个邻域振动数据的局部可达密度，表示第个邻域振动数据的修正局部可达密度。
26、优选的，所述根据疑似异常数据与邻域振动数据的共同存在概率，邻域功率数据的差异，邻域振动数据的离群程度和邻域参考权重得到每个疑似异常数据的局部可达密度的可信度，包括的具体方法为：
27、获取每个邻域振动数据出现的条件下每个疑似异常数据出现概率；
28、每个疑似异常数据的局部可达密度的可信度的计算方法为：
29、
30、其中，表示第j个疑似异常数据，表示第j个疑似异常数据的第个邻域振动数据，表示在个邻域振动数据出现的条件下第j个疑似异常数据出现概率，l表示每个疑似异常数据的邻域振动数据的数量，表示第j个疑似异常数据的第个邻域振动数据的邻域参考权重，表示第j个疑似异常数据的第个邻域振动数据的离群程度，表示第j个疑似异常数据的修正局部可达密度的可信度，表示第j个疑似异常数据的第个邻域功率数据，表示第j个疑似异常数据的所有邻域功率数据的均值。
31、优选的，所述获取每个邻域振动数据出现的条件下每个疑似异常数据出现概率，包括的具体方法为：
32、将任意一个疑似异常数据记为目标数据，将目标数据的任意一个邻域振动数据记为目标邻域数据，获取目标邻域数据在振动数据序列中的出现概率，记为目标邻域数据的概率；在振动数据序列中获取取值等于目标数据，并且邻域振动数据也与目标邻域数据取值相同的振动数据出现概率，记为目标数据与目标邻域数据的合并概率；将目标数据与目标邻域数据的合并概率，除以目标邻域数据的概率，得到在目标邻域数据出现的条件下目标数据出现概率；
33、获取每个邻域振动数据出现的条件下每个疑似异常数据出现概率。
34、优选的，所述根据每个疑似异常数据的局部可达密本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述根据振动数据序列中所有振动数据的拟合规律得到每个振动数据的离群程度，根据每个振动数据的离群程度得到振动数据序列的所有振动数据中的疑似异常数据，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述获取疑似异常数据的局部可达密度，获取每个疑似异常数据的若干邻域振动数据，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述根据每个邻域振动数据的邻域振动数据之间差异获取每个邻域振动数据的邻域参考权重，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述根据每个邻域振动数据的邻域参考权重、局部可达密度以及邻域功率数据差异得到每个邻域振动数据的修正局部可达密度，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其
7.根据权利要求6所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述获取每个邻域振动数据出现的条件下每个疑似异常数据出现概率，包括的具体方法为：
8.一种基于钻机运行数据分析的故障诊断系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述根据振动数据序列中所有振动数据的拟合规律得到每个振动数据的离群程度，根据每个振动数据的离群程度得到振动数据序列的所有振动数据中的疑似异常数据，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述获取疑似异常数据的局部可达密度，获取每个疑似异常数据的若干邻域振动数据，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法，其特征在于，所述根据每个邻域振动数据的邻域振动数据之间差异获取每个邻域振动数据的邻域参考权重，包括的具体方法为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李石山，杨云滨，刘相群，陈美蓉，刘文涛，
申请(专利权)人：湖南翰文云机电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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