引言：

鉆井現場條件復雜、工況惡劣，頂驅裝置負責鉆具驅動與傳遞，液壓系統為動力源，其故障直接導致停工或事故。隨著鉆井技術向自動化、智能化發展，液壓系統故障處理的“滯后性”“被動性”凸顯，定期檢修、人工主導模式難以滿足“早發現、早預防”的需求。因此，解決故障診斷滯后性問題、實現高效智能預警功能，是保障頂驅高效工作及降本的關鍵。

一、頂驅液壓系統故障類型與診斷難點

（一）常見故障類型及成因

按部位及現象劃分，頂驅液壓系統故障分三類：一是元件故障，以液壓泵故障最為常見，因長期超負荷導致內部磨損，或油液黏度過高、漏液導致輸出功率低、流量不穩，影響動力輸出；二是執行元件損壞，常見于液壓馬達和液壓缸，因其密封件損壞、活塞桿磨損，造成轉動不暢、扭矩不足，導致頂驅動作異常；三是控制元件損壞，如電磁閥或溢流閥等閥芯卡死、彈簧疲勞，導致壓力不穩或油路切換遲緩，引發系統壓力驟升或動作遲緩。

（二）故障診斷核心難點

頂驅液壓系統故障診斷存在三個難點，影響了診斷效率和準確性。一是故障具有較強的隱蔽性，液壓系統元件處于封閉狀態，初始故障無外部特征，如油液內部污染、元件磨損等，從外觀無法察覺，往往等到故障惡化后才被發現，錯失了最佳解決時機；二是故障關聯性強，液壓系統元件通過油路連接，一個元件的故障往往會引發其他元件的故障，如液壓泵漏油，不僅導致動力不足，還可能引起下游電磁閥的壓力波動，增加故障根源的查找難度；三是故障與工況關聯度高，井況變化、沖擊振動等工況因素會引起系統參數的正常波動，但其與故障特征相互交織，使用常規的固定閾值故障診斷方法可能出現數據誤差較大的情況。

二、構建頂驅液壓系統智能預警方法

（一）多維度監測數據采集

數據是智能預警的依據，需基于液壓系統的關鍵參數，設計多維度的數據采集方案。這些監測數據包括：1、壓力參數，通過泵出口、液壓缸無桿腔等壓力油路的壓力傳感器實時獲取壓力值（MPa），識別低壓、脈動異常等故障征兆；2、流量參數，利用流量傳感器采集主要油路及分支油路的流量，識別流量異常減小；3、狀態參數，借助溫度、油液污染和油液元件振動傳感器采集相關數據，監測油液劣化程度及元件工作狀態，避免溫度超限、污染、元件異常振動等故障。監測數據采集工作需選擇工業級傳感器，以滿足鉆井現場“耐高溫和抗大振幅”的環境要求。

（二）故障特征提取方法

從監測數據中提取有用的故障特征，對提高故障預警精度至關重要，可通過對監測數據進行預處理，濾除干擾信息，突出故障特征。首先，對監測數據進行預處理時，采用小波變換處理監測數據中的噪聲（如工況變化引起的監測參數波動），保留數據中的有效信息；對缺失數據進行補充，避免缺失數據影響故障特征提取的準確性。其次，對數據信息進行特征提取，對壓力、流量等信息進行時域特征和頻域特征提取：時域特征為參數均值、方差、峰值等統計量，可反映參數變化的大體趨勢，如液壓泵故障會引起壓力信號的方差變大；頻域特征是通過傅里葉變換（FFT）將時域數據轉換至頻域后提取的特征，可用于分析信號頻率信息，如液壓馬達磨損會導致特定頻率下振動能量增加，頻域特征可準確識別元件早期磨損程度。

（三）智能預警模型設計

首先，智能預警模型應采用報警與預測報警相結合的方式，并結合機器學習進行預警，采用SVM（支持向量機）與LSTM（長短期記憶網絡）混合模型。SVM用于學習小樣本故障的短時特征，通過計算故障特征與特征參數之間的對應關系實現故障快速定位；LSTM通過學習歷史時序數據特征建立參數預測模型，對系統參數變化趨勢進行預測，當參數預測值超過預設的安全閾值時，系統將觸發報警。其次，通過對歷史故障及正常狀態的數據比對，進一步優化模型參數，提升故障預警的預見性和準確率。最后，根據故障風險等級建立分級預警機制，提示運維人員按相應等級開展操作。

結語

頂驅液壓系統故障診斷及智能預警技術的研發，為石油鉆井生產提供了有力的技術保障。針對頂驅液壓系統易發故障的情況，結合診斷技術難點，構建多層次監測、特征提取及智能算法融合的頂驅液壓系統故障診斷預警方法，能有效彌補傳統故障診斷方法的不足，實現故障的提前發現和及早預防。后續，將繼續提升智能模型的自主學習能力和研發基于物聯網技術的多設備聯合智能預警系統，實現頂驅液壓系統的智能運維，為石油鉆井設備的穩定運行提供更完善的保障。

（劉城浩?中國石油集團長城鉆探工程有限公司頂驅技術分公司）