基于动态贝叶斯网络的深海控制模块液压系统故障诊断方法研究

本文创新性地提出基于动态贝叶斯网络（DBN）的故障诊断方法，针对深海控制模块（SCM）液压系统结构复杂、故障隐蔽性强等特点，通过马尔可夫模型模拟阀门动态退化过程，结合EM算法计算节点概率参数，构建了多时间切片反向分析DBN模型。34例高低压液压系统故障案例验证显示诊断准确率达100%，为深海能源装备智能运维提供重要技术支撑。

　　

Highlight

SCM液压系统通过脐带缆从液压动力单元（HPU）获取液压油，分为69MPa高压系统和低压系统。高压系统中DCV-01控制井下安全阀（SCSSV），DCV-02作为高压备用阀，紧急情况下可快速关断系统。

故障诊断方法学

DBN建模分三步走：①基于小波变换的数据预处理；②计算故障节点条件概率构建静态BN；③根据状态转移网络确定时间切片间转移概率，动态扩展为DBN模型。该方法突破传统静态诊断局限，像"时间显微镜"般捕捉阀门退化轨迹。

案例研究

以渤海SCM高压系统为例，融合文献数据、专家经验和生产历史数据，通过小波去噪凸显故障特征。构建的静态BN模型经动态扩展后，成功实现故障组件定位与类型判别（如滤网堵塞vs管线泄漏），34个测试案例后验概率从10%跃升至50%以上。

结论

本研究构建的DBN诊断模型如同"液压系统听诊器"，不仅能识别单故障，还可解析双故障交互机制。特别发现DCV阀故障率与液压油路流量/压力动态相关，为深海装备预防性维护提供了量化决策工具。

未引用文献说明

（注：该部分为常规学术声明，此处从略）