基于故障树与Rete算法的电泵井工况诊断方法研究

发布时间：2018-07-05 20:11

  本文选题：故障树 + Rete算法　； 参考：《现代电子技术》2017年02期

【摘要】：为了实现对电泵井运行过程中电泵工况与电机工况的智能诊断,对基于故障树与Rete算法的电泵井工况诊断方法进行研究。通过对电泵井工况故障的特征表现进行分析,构建了支持电泵工况与电机工况诊断的故障树与知识库,并结合Rete算法实现了基于产生式的规则引擎,用于推理得到电泵井的工况诊断结果,从而给出相应的优化建议。最后在电泵井基础数据和电机测试数据的事实数据基础上,对63口井进行了工况诊断。实践表明,诊断结果与实际相符,提高了工况故障定位的效率与精确度。
[Abstract]:In order to realize the intelligent diagnosis of electric pump condition and motor condition during electric pump well operation, the diagnosis method of electric pump well working condition based on fault tree and Rete algorithm is studied. Based on the analysis of the characteristics of the fault in electric pump well, the fault tree and knowledge base are constructed to support the diagnosis of electric pump and motor working conditions, and the rule engine based on production type is realized by combining with Rete algorithm. It is used to infer the working condition diagnosis result of electric pump well, and the corresponding optimization suggestion is given. Finally, 63 wells were diagnosed on the basis of the basic data of electric pump well and the actual data of motor test. The practice shows that the diagnosis results are consistent with the practice and improve the efficiency and accuracy of fault location.
【作者单位】： 长江大学工程技术学院;武汉大学软件工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61373038) 湖北省教育科学规划2015年度立项课题(2015GB165)
【分类号】：TE355.5

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本文编号：2101591