根据地面示功图对有杆泵故障自动诊断的理论研究

本文把模式识别方法与有杆泵抽油井的三维振动方程结合起来,提出了一种直接根据地面示功图对有杆抽油井井下故障进行自动诊断识别的数学模型,并进一步证明了该模型解的存在性和唯一性,这为直接利用地面示功图自动诊断有杆泵抽油井故障提供了理论依据。     

游梁式抽油机悬点负载耦合动力学建模

建立了描述游梁式抽油机悬点负载动态特性的耦合动力学模型.采用多自由度的弹簧-质量-阻尼器机械动力学系统描述抽油杆柱振动特性.综合考虑有杆泵抽汲过程中泵腔内气体可压缩性、泵腔压力变化、泵阀局部阻力等因素的影响,建立了泵腔压力、进泵流体流量、泵腔内液体体积与柱塞运动之间相互关系的数学模型,得到一组描述有杆泵动态抽汲过程的新模型,确定了求解抽油杆柱振动模型的井下边界条件.采用时步有限元方法对所建杆-泵耦合动力学模型进行仿真计算.油田现场应用表明,所建模型具有较高精度,可用于抽油井负荷、泵效、扭矩和平衡度等工况参数预测及故障诊断.     

灰色理论在有杆抽油井故障诊断中的应用

针对油田有杆泵抽油井井下故障难以自动诊断的问题，文章提出了基于Matlab的网格法和灰色理论相结合的方法判断泵的工况种类，计算标准和实测示功图灰度矩阵的6个特征值，并建立其数据库及标准示功图特征值的灰关联度，根据灰关联度的大小判断两者之间的相似度，从而识别泵的工况种类。该方法有助于提高采油效率，实现远程采油控制智能化，建设数字油田。     

识别泵工况的分类器设计

在分析比较了现有识别有杆泵抽油井泵工况分类器后，提出了将Ｆｉｓｈｅｒ分类器应用于这一多类问题的识别领域，着重讨论了其设计方法，即推递计算了特征均值和协方差，并给出了初始条件和对称条件．由于Ｆｉｓｈｅｒ分类器仅要求已知工况样本的特征向量均值及协方差矩阵，放松了样本特征正态分布的要求，提高了诊断有杆泵抽油井泵工况的正确率；递推式的给出，大大减少了泵工况特征库数据的存贮量和分类器设计的计算量，便于特征库数据的补充和修改．文末给出了４种工况下以泵功图灰度统计量为特征的分类器设计算例．     

有杆泵抽油系统最优化设计的研究

运用离散最优化的理论和方法优选了有杆泵抽油井的抽汲参数,包括:冲程、冲次、泵径和下泵深度。在优化设计中,将下泵深度作为一个变量,使计算更加精确。分别建立了以检泵初期产量、综合技术指标和经济收益为目标函数的三种数学模型,并且编制了有杆泵抽油井优选抽汲参数的软件。此软件有助于充分挖掘油井潜力和对油井进行科学化管理。文中对优选实例进行了分析和讨论。     

基于奇异值分解和深度信度网络多分类器的滚动轴承故障诊断方法

提出一种基于奇异值分解(SVD)和深度信度网络(DBN)多分类器的滚动轴承故障诊断方法.对滚动轴承的振动信号进行相空间重构,得到相应的特征矩阵;对特征矩阵进行SVD分解,并用所得整个奇异值序列构造特征向量,建立DBN多分类器模型,以实现滚动轴承的故障诊断;同时,将所提出的方法与DBN、反向传播神经网络、支持向量机等算法进行对比.结果表明,所提出的方法能够更加稳定、可靠地识别滚动轴承的故障类型和故障程度.     

小样本下基于贝叶斯空间估计的故障诊断算法

针对小样本下系统故障诊断问题,提出一种基于贝叶斯空间估计与主元分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合的方法.首先运用主元分析离线建立SPE(Squard Prediction Error)统计量阈值和故障模式特征向量矩阵库,然后在小样本情况下通过利用故障先验信息,采用吉布斯抽样(Gibbs Sampling, GS)提取数据特征向量矩阵,再利用与故障模式特征向量矩阵的相似性,完成故障诊断.实验结果表明了此方法的有效性.     

FCM属性约简方法在汽轮机故障诊断中的应用

文章通过汽轮机故障样本数据的空间分布状态分析,基于模糊c均值(FCM)聚类方法实现故障征兆参数属性的离散化处理;采用粗糙集(RS)属性约简方法对原始特征向量进行优化,去除冗余特征,提取特征向量的本质信息;基于约简后的特征向量建立支持向量机(SVM)故障诊断模型.实验结果表明,该文所提出的方法不仅可以提高故障诊断的准确性...     

基于GLCM-SDAE的滚动轴承故障诊断方法

目的针对传统信号分析方法在滚动轴承故障特征提取和故障分类等方面的不足,结合堆栈去噪自编码(Stacked De-noising Auto-Encoders,SDAE)算法在提取特征和特征分类等方面的优势,提出一种基于灰度共生矩阵(Grey-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)和SDAE的滚动轴承智能故障诊断方法.方法首先通过短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)将滚动轴承振动信号转化为灰度时频图,然后利用灰度共生矩阵提取灰度时频图中的故障特征参数,构建滚动轴承故障类别的特征向量空间,最后将其输入到构建的SDAE网络模型中,以实现滚动轴承的智能故障诊断.结果在轴承数据集上进行了故障特征提取和故障类型识别实验,结果表明笔者所提方法在训练集和测试集上平均分类精度均达到了95%以上.结论相较于从原始信号中提取特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)等方法,笔者所提出的方法能够提高故障识别率,可有效地对滚动轴承故障状态进行智能诊断.     

基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究

提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。该网络模型以广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)为基础,引入全局递归的反馈机制,构建动态GRNN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态GRNN目标故障模型,计算每个目标故障模型的检测阈值;然后,将测试故障样本代入每个目标故障模型中,当其残差平方和在对应阈值范围内即可确定故障类型。实验结果表明:多网络模型的故障诊断方法准确地诊断出95%以上的系统故障。     

基于不变矩的示功图故障诊断方法研究

以抽油机井示功图为例,提出了基于不变矩的示功图故障诊断方法。首先对示功图进行二值化和细化处理。接着计算示功图不变矩。最后将不变矩作为特征向量来诊断抽油机井的故障类型。结果表明,该方法可以有效地分析出抽油机井的常见故障。     

有杆抽油系统诊断方法研究与应用

以有杆抽油系统动力学行为分析为基础,将基础理论研究和应用技术有机地结合起来,建立了考虑悬挂系统弹性的直井和定向井有杆抽油系统诊断模型,研究了基于B/S（Brower/Server）模式的有杆抽油系统故障诊断方法,利用Internet技术和Web技术开发了相应的软件系统, 通过浏览器即可实现对有杆抽油系统快速、准确的故障诊断,并给出了诊断算例,诊断结果验证了该系统的有效性。基于B/S模式的有杆抽油系统故障诊断对避免井下作业的盲目性,提高系统效率,降低采油成本,实现油田企业信息化和提高油井的科学管理水平具有重要意义。     

定向井有杆抽油泵系统诊断模型的建立

考虑井眼轨迹的井斜角、方位角、油液等对杆柱抽汲运动的影响,从定向井的多级混合杆抽油杆柱上选取微元体,对该微元体做动力学分析.建立反映抽油杆柱动态变化的波动方程,作为有杆抽油泵系统故障诊断的初始动力学模型.对整个杆柱采用变步长取样和多级杆柱的分界面处特殊处理,利用有限差分法求解偏微分方程,得到杆柱上分界面处和均质段任意位置处的位移表达式.确定初始条件和边界条件,经差分和迭代计算获得抽油泵柱塞位移表达式和载荷表达式,完成最终的建模.以油田提供的4口油井的相关数据为例,代入诊断模型得到了泵功图并对其进行故障诊断.结果表明:定向井有杆抽油泵系统诊断模型的建模方法是正确可行的,数学模型应用可靠,能够支持基于知识和基于数据分析的故障诊断方法.     

抽油机井工况管理模型及应用

分析了抽油机井工况的各种影响因素,结合抽油机井工况管理的实际状况,推导并建立了一种新的沉没度／下泵深度与校核泵效关系的抽油机井工况管理图。确定了抽油机井的下泵深度和沉没度是影响泵效的主要因素,并完善了相应的计算模型。该方法具有直观、简明等特点,其准确度较之原有模型有所提高。经在胜利油田纯梁采油厂和孤东采油厂使用验证,符合率分别为９６．５％和９２．９％,能够更好地满足抽油机井生产管理的需要。     

抽油杆柱有限元动力方程的差分解及其收敛性

根据有杆泵抽油系统工作过程所对应的力学行为特征，建立了基于有限元理论的抽油杆柱动力控制方程；针对系统工况诊断这一非常规有限元动力求解问题，提出了适合于杆柱对角线型质量矩阵的有限元──有限差分解法；这种方法的优点在于其适应性强，可以考虑抽油杆接箍的影响并能较方便地处理级次杆连接处的力和位移连续条件．还从理论上证明了求解方法的无条件收敛性，并已经油田近２００口油井实际数据验证．最后给出了以文中方法为基础的计算机智能诊断软件对两口油井工况进行诊断的结果．     

基于小波神经网络的抽油杆缺陷识别

为了正确识别深井泵抽油系统中抽油杆杆体的缺陷以减少油杆井下断裂等事故的发生,讨论了应用小波变换和神经网络技术进行缺陷识别的方法.使用小波与神经网络松散型结合的方法,基于小波包原理,将抽油杆的时域检测信号分解到独立的频带内,应用自适应学习速率梯度下降动量法的BP网络,将提取的频带能量作为神经网络输入,抽油杆的裂纹、腐蚀坑、偏磨、损伤及无缺陷作为神经网络待识别输出.经过实验室大量的实验数据训练和验证,结果表明,此种方法既可以正确识别抽油杆的单一缺陷,也可以识别混合缺陷.     

定向井抽油杆柱纵横振动模型及其诊断

提出了用于分析定向斜半抽油杆系统工况的新的三维模型，建立了有杆泵系统动力模型的基本方程和数值求解方法，应用微分几何和变分原理，将杆柱的动力方程表示成一组耦合的偏微分方程及相应的边界条件，由此建立的计算程序可以完成对定向井井下工况诊断和地面工况的预测，实例计算结果与现场实侧结果能较好吻合，并通过实例计算讨论了用直井模型分析定向井所带来的较大误差。     

钢丝绳抽油系统的行为预测

对钢丝绳连续抽油杆采油系统的行为预测技术进行了研究 ,指出在钢丝绳进行过预拉及锻打工艺处理后 ,该系统的行为预测可按有杆抽油系统的预测方法进行 .给出了该采油系统的行为预测模型 .通过实例分析 ,指出下部加重杆的配置原则是 :在确保下行程正常的前提下 ,尽可能采用大直径加重杆 ,以减少钢杆数量 ,提高作业效率 ;而且在这种情况下泵的超行程易于形成 ,在产量、节能及减小系统载荷等方面均处于较优工作状况 ;避免使用小杆径加重杆 ,从而减少钢杆根数