西部油田设备的群诊模型及关联预测方法研究

针对西部油田设备诊断在广度、深度、预测方面亟需解决的实际问题展开研究，结合"定性诊断模型"与"定量数据"构建"综合诊断库"，建立能够对"设备群"进行数据自动处理与故障分析的"群诊模型",采用类比机制挖掘复杂故障关系，解决西部油田设备诊断的"广度"复杂性问题；并深入研究时变基频的求解方法，建立基于径向基函数网络的时变基频识别模型，解决"深度"复杂性问题；针对多台设备同时送修这一特点，研究基于部件重组的"关联预测"方法，对同时送修周期进行正确预报。最终将形成西部油田设备群诊断、预报体系，具有重要的实用价值及社会、经济意义；同时也具有很深的理论研究意义，将推动诊断学、可靠性学、检测学、系统学、计算机学、人工智能学的综合发展。