本文關(guān)鍵詞：抽油機(jī)齒輪箱故障診斷系統(tǒng)的研究　出處：《東北石油大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：抽油機(jī)是石油工業(yè)中最常用的傳動(dòng)設(shè)備之一,是集機(jī)械、電氣、傳動(dòng)、液壓、電子等系統(tǒng)于一體的復(fù)雜機(jī)械,其工作狀態(tài)正常與否直接影響到石油開(kāi)采的安全和生產(chǎn)。因此,研究抽油機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù),對(duì)于避免突發(fā)事故以及維護(hù)體制具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文以抽油機(jī)齒輪箱為研究對(duì)象,針對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的消噪和特征提取的關(guān)鍵問(wèn)題,研究了適用于抽油機(jī)齒輪振動(dòng)信號(hào)的消噪、處理和識(shí)別的方法,并應(yīng)用相對(duì)廣義S變換的能量分布的方法對(duì)齒輪箱信號(hào)進(jìn)行處理,通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀的模式識(shí)別,有效地識(shí)別齒輪箱故障,并檢驗(yàn)了方案的可行性。根據(jù)石油工業(yè)的生產(chǎn)實(shí)際,設(shè)計(jì)研發(fā)了距離改變和核函數(shù)相結(jié)合的半監(jiān)督局部線性嵌入學(xué)習(xí)和流形算法相結(jié)合的抽油機(jī)齒輪箱故障診斷專家系統(tǒng)。本文從振動(dòng)信號(hào)的數(shù)據(jù)預(yù)處理著手,進(jìn)行了如下的一系列的研究工作:首先研究了抽油機(jī)齒輪箱振動(dòng)機(jī)理,總結(jié)了齒輪箱診斷信息獲取、故障特征提取和故障模式識(shí)別等方面國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上,確立了本文的總體研究思路和研究?jī)?nèi)容。其次針對(duì)抽油機(jī)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)采集的擾動(dòng)性比較大的問(wèn)題,本文提出了一種改進(jìn)的加入等比下降因子的雙曲正切函數(shù)LMS算法和支持向量機(jī)混合回波消噪技術(shù),通過(guò)理論分析和仿真對(duì)比,證明此方法可以得到更為明顯的信號(hào)特征,并且改進(jìn)后的算法具有穩(wěn)態(tài)誤差小、收斂速度加快和信噪比高等優(yōu)點(diǎn)。并將此算法應(yīng)用于抽油機(jī)齒輪箱實(shí)際振動(dòng)信號(hào)處理中,完全可以滿足齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的消噪要求,為進(jìn)一步信號(hào)的特征提取提供了可靠的保證。在分析了抽油機(jī)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征的基礎(chǔ)上,研究了傅里葉、希爾伯特變換、小波變換等傳統(tǒng)分析信號(hào)的方法,通過(guò)理論研究和仿真,找到其中的特點(diǎn)與不足,本文是在廣義S變換基礎(chǔ)上提出了相對(duì)廣義S變換能量分布方法,并用改進(jìn)的方法對(duì)抽油機(jī)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征進(jìn)行提取。本文對(duì)該方法的理論基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)流程進(jìn)行研究和分析,并通過(guò)合成加噪信號(hào)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,對(duì)齒輪箱常見(jiàn)的斷齒、裂紋、尖齒故障進(jìn)行分析,該方法直觀且有效,很好地解決在特征頻率處不完全體現(xiàn)特征信息的難題,為進(jìn)行智能模式識(shí)別提供可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。針對(duì)傳統(tǒng)半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的特點(diǎn),本文通過(guò)距離改變和內(nèi)嵌核函數(shù)相結(jié)合的方法對(duì)半監(jiān)督局部線性嵌入學(xué)習(xí)算法進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)對(duì)合成信號(hào)和實(shí)測(cè)信號(hào)仿真驗(yàn)證了該改進(jìn)算法的有效性。利用改進(jìn)后的半監(jiān)督局部線性嵌入學(xué)習(xí)算法相結(jié)合對(duì)時(shí)域特征和頻域能量分布信息特征所組合構(gòu)成的特征向量進(jìn)行診斷和分析,更加體現(xiàn)了該智能故障診斷系統(tǒng)的有效性。最后基于改進(jìn)的自適應(yīng)回波消噪、相對(duì)廣義S變換能量分布和能譜熵特征提取方法,本文設(shè)計(jì)以Lab VIEW為平臺(tái)的抽油機(jī)齒輪箱故障診斷系統(tǒng),該故障診斷系統(tǒng)由五大基本模塊組成,即信號(hào)回放模塊、時(shí)域分析模塊、頻域分析模塊、基于相對(duì)廣義S變換的能量特征的時(shí)頻分析模塊和基于改進(jìn)的半監(jiān)督局部線性嵌入學(xué)習(xí)算法的故障診斷系統(tǒng)模塊。該系統(tǒng)實(shí)測(cè)診斷結(jié)果表明,本文所設(shè)計(jì)的方法切實(shí)可行,對(duì)于企業(yè)安全生產(chǎn)具有重要意義。
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TE933.1

【參考文獻(xiàn)】

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1 馮宇;唐軼;石延輝;程軍照;;電能質(zhì)量分析與參數(shù)估計(jì)的研究方法綜述[J];電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào);2010年03期

2 吳逍;紀(jì)國(guó)宜;;基于諧波小波包理論的軸承故障診斷[J];國(guó)外電子測(cè)量技術(shù);2011年01期

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5 蔡?hào)|升,王金東,范紀(jì)國(guó);有桿抽油系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型的隱式差分法[J];石油機(jī)械;2002年02期

6 程軍圣;張亢;楊宇;;局部均值分解方法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];中國(guó)機(jī)械工程;2009年22期

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本文編號(hào)：1327443