【摘要】：由于井口、轉(zhuǎn)盤、天車的中心偏差,旋轉(zhuǎn)控制頭深溝球軸承受到較大的側(cè)向載荷,同時,由于摩擦扭矩的作用,深溝球軸承會產(chǎn)生大量的熱,容易導致軸承溫度過高而失效,降低旋轉(zhuǎn)控制頭現(xiàn)場生產(chǎn)安全性能。為了優(yōu)選、及時更換潤滑冷卻介質(zhì),提高深溝球軸承使用壽命及旋轉(zhuǎn)控制頭整體工作性能,將深溝球軸承溫度變化作為研究重點,以室內(nèi)試驗測得數(shù)據(jù)為樣本,運用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡方法,建立數(shù)學模型對深溝球軸承溫度進行預測,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結(jié)果作對比。結(jié)果表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測精度高、穩(wěn)定性好,且所需樣本數(shù)據(jù)少,對深溝球軸承溫度預測及旋轉(zhuǎn)控制頭冷卻潤滑系統(tǒng)設計具有重要的應用價值。
[Abstract]:Because of the center deviation of wellhead, rotary disc and crane, the rotary control head deep groove ball bearing is subjected to larger lateral load. At the same time, due to the effect of friction torque, deep groove ball bearing will produce a lot of heat, which will easily lead to the bearing temperature too high and failure. Reduce the production safety performance of rotary control head. In order to optimize selection, the lubricating cooling medium should be changed in time, the service life of deep groove ball bearing and the whole working performance of rotary control head should be improved. The temperature change of deep groove ball bearing is regarded as the focus of the research, and the data obtained from indoor test is taken as the sample. A mathematical model was established to predict the temperature of deep groove ball bearing by using the method of grey neural network, and the result was compared with that of BP neural network. The results show that the grey neural network model has the advantages of high prediction accuracy, good stability and less sample data. It has important application value for the temperature prediction of deep groove ball bearing and the design of cooling lubrication system for rotating control head.
【作者單位】： 西南石油大學機電工程學院;中國石油集團鉆井工程技術(shù)研究院;
【基金】：“十二五”國家油氣重大專項資助(2011ZX05036-003)資助~~
【分類號】：TH133.3

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本文編號：2190471