一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型

本专利涉及一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型，属于机械设备故障诊断领域，尤其涉及通过多源异构信号融合和多尺度注意力机制来提高故障诊断的准确性和效率。

背景技术：

1、在能源开发过程中，尽管风能、水能和太阳能等可再生能源的需求和发展迅速增加，但石油和天然气依然是工业生产和日常生活中不可或缺的能源。作为石油和天然气资源开发的重要设备，钻井泵被誉为钻机的“心脏”。然而，由于钻井泵在恶劣的地下或海底环境中工作，承受着极高的工作压力和强烈的腐蚀性，极易发生故障。传统的故障诊断方法主要依赖于单一传感器信号或定期的人工检查，存在诊断范围有限、计算复杂度高和实时性差等问题。此外，单一传感器信号难以全面反映设备的健康状态，无法适应复杂多变的工况，导致诊断准确性不足。

2、随着传感技术的发展，利用多源传感器采集的异构信号进行设备诊断成为研究热点。然而，不同传感器采集的信号之间存在显著差异，如信号的物理特性、采样频率和时间延迟等，给信号融合带来了巨大挑战。现有方法往往无法充分考虑这些差异，导致融合效果不佳，甚至出现误判。此外，传统方法依赖手工特征提取，这种方式不仅对专家知识要求高，而且在处理复杂多尺度信号时容易过拟合，影响诊断的泛化能力。因此，开发一种能够有效融合多源异构信号并自动提取多尺度特征的智能诊断方法，成为提高钻井泵故障诊断精度和效率的关键。

技术实现思路

1、本专利提出了一种基于多源异构信号融合和多尺度注意力机制的混合深度学习模型multi-scale attention and fusion network(ms-afn)，旨在提高钻井泵故障诊断的准确性和效率。该方法综合了多种深度学习技术，通过合理设计模块，实现了对复杂工业场景下钻井泵故障的高效诊断。所述方法包括以下步骤：

2、s1、采集钻井泵的运行数据；

3、s2、对数据进行预处理，获得训练样本；

4、s3、构建一种基于多源异构信号融合和多尺度注意力机制的混合深度学习模型ms-afn；

5、s4、应用ms-afn模型对所构建的钻井泵数据集进行故障诊断，得到钻井泵的评估模型。

6、本发明原理：通过采用本发明所提出的均差信号融合模块(mdsfm)和多尺度注意力网络(msan)，有效解决了传统单一传感器信号在复杂工况下信息不足的问题。mdsfm通过精确识别和融合多源异构信号中的私有特征，大幅度降低了数据冗余，提高了信号的代表性，从而在保障诊断准确性的同时，显著减少了计算复杂度。msan则通过多尺度特征提取，不仅增强了模型对局部细节和全局信息的捕捉能力，还提高了对长时间序列数据的处理效率。实验结果表明，本发明在不同工况下均表现出卓越的故障识别能力，尤其在高负荷条件下，能够实现快速、准确的故障诊断，为工业现场的实时监测与维护提供了可靠的技术支持。

7、进一步的，所述s1中，对所述采集钻井泵的运行数据的具体步骤包括：在钻井泵系统上正确安装并连接温度、压力、转速等传感器；配置所述传感器的数据传输方式、采样频率和数据存储格式参数；确保所述传感器的正常工作，记录钻井泵的运行数据，储存采集到的传感器数据。

8、进一步地，所述s2中，对数据进行预处理的具体步骤包括：基于min-max标准化方法对采集到的运行数据进行归一化处理，以消除数据量纲的影响；基于钻井泵运行数据的变化趋势，筛选出能够准确刻画退化过程的传感器数据；基于滑动窗口处理技术，准确捕捉相邻时间点之间的相关性以及将多个传感器数据转换成所需的样本大小；

9、进一步地，所述s3中，构建mdsfm模块，通过计算主力信号与辅助信号之间的均值差异，实现多源异构信号的有效融合。该模块通过删除公共成分，保留私有成分，从而增强信号的代表性，并减少数据维度。构建msan，msan包括两个分支：cbam分支和多头自注意力分支。将mdsfm模块与msan模块结合构成一种新的混合深度学习模型ms-afn；

10、进一步地，所述s4中，通过消融实验与对比实验以验证本文所提出的ms-afn模型的优越性和泛化性。

11、本发明提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

12、1.本发明的基于数据和模型混合驱动的钻井泵故障诊断方法能够有效地结合统计数据驱动方法与深度学习方法两者的优势，显著提高了钻井泵故障诊断的效率和准确性。

13、2.本发明的基于数据和模型混合驱动的钻井泵故障诊断方法通过构建的mdsfm模块将钻井泵的多源异频信号中的主信号和辅助信号合并。该方法通过信号过滤和融合，从而提升模型的准确性和效率。

14、3.本发明的基于数据和模型混合驱动的钻井泵故障诊断方法通过构建的msan网络可以更好地捕捉全局上下文信息，从而提高模型对全局特征的理解。通过这种新颖的结构，多尺度特征提取方法msan能够提高钻井泵故障诊断的精度和可靠性。

15、4.本发明的基于数据和模型混合驱动的钻井泵故障诊断方法能够为维护团队提供了更大的灵活性，优化维护计划，选择在最适当的时间进行维修或更换部件，最大程度地减少停机时间和维修成本。

技术特征：

1.一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型，其特征在于，所述s1中，步骤s1中采集钻井泵的运行数据包括：

3.根据权利要求1所述的一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型，其特征在于，所述s2中，对数据进行预处理的具体步骤包括：

4.根据权利要求1所述的一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型，其特征在于，构建一种基于多源异构信号融合和多尺度注意力机制的混合深度学习模型的具体步骤包括：

5.根据权利要求1所述的一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型，其特征在于，用构建ms-afn模型对所构建的钻井泵数据集进行故障诊断，评估模型，具体包括：

技术总结本发明公开了一种用于钻井泵故障诊断的混合深度学习模型，涉及钻井泵故障诊断领域，所述方法包括：采集钻井泵的运行数据；对数据进行预处理，获得训练样本；构建一种基于多源异构信号融合和多尺度注意力机制的混合深度学习模型MS‑AFN；应用MS‑AFN模型对所构建的钻井泵数据集进行故障诊断，得到钻井泵的评估模型。所构建的混合深度学习模型结合了统计数据驱动方法与深度学习方法两者的优势，该模型可以有效的分割和剪切多源异构信号，减少冗余信息，提升计算效率并降低过拟合风险。并且该模型可以采用不同注意力机制，增强模型对故障细节和全局背景的敏感度，提升诊断准确性和可靠性。技术研发人员：郭骏宇,宋宇航,杨雨铼,王治元,王琳,罗浩蓝,陈明新受保护的技术使用者：西南石油大学技术研发日：技术公布日：2024/12/23