多通道信息融汇科技在往复机械障碍诊查之运用研究

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1、多通道信息融汇科技在往复机械障碍诊查之运用研究第一章绪论1.1课题背景及意义本学位论文的课题于东北石油大学钻井修井井架及设备检测评价实验室，黑龙江省教育厅科研项目基于非平稳信号处理的油田往复机械故障诊断技术研究（12511007）；中国石油天然气集团公司科学研究与技术开发项目钻井井架（井控设备）安全评估数控库(03B209000)。随着科学技术不断的发展，现代化机械设备在国有资产中占有越来越大的比例。对机械设备的安全性有了更高的要求。既要少出故障，同时又要减少维修带来的损失。因此，机械设备故障诊断技术越来越引起人们的重视。目前，旋转机械故障诊断技术

2、拥有比较成熟的理论，而同样广泛应用的往复机械的故障诊断仍处于研究阶段，而且适用旋转机械的故障诊断方法不一定适用于往复机械的故障诊断。信息融合技术是当前迅速发展起来的一项信息综合处理技术。根据往复机械的结构特征，本文将多通道信息融合技术融入到往复机械故障诊断技术中，使得在对复杂的往复机械系统进行故障诊断时，更加精确，可信度更高。为往复机械的故障诊断技术提供了有效的理论基础。另一方面，通过本课题的研究，经过实验室故障模拟试验台及现场往复泵故障诊断的对比分析，可进一步验证本课题理论及试验方法的正确性，为该课题的推广应用提供了理论和试验研究基础。1.2往复

3、机械故障诊断技术概述1.2.1往复机械故障的特点往复机械系统有着复杂系统，而复杂系统应有的故障特征分为以下几个特点[1]。1．复杂性：构成往复机械各部件之间紧密联系，致使故障征兆之间表现出错综复杂的关系，同时一些故障具有相同的故障特征，这就要求我们对其进行多方位、多层次的分析。2．模糊性和延时性：当往复机械系统运行时其复杂的系统存在一定的模糊性，使得人们对系统状态监测过程中也存在一些模糊的概念，使得对往复机械故障诊断比较困难。从故障传播机理来看，往复机械系统故障从发生到发展，最后到形成故障是一个循序渐进的过程，这个过程必然要具有时间性。3．不确定性

4、：由于往复机械系统结构复杂、零部件多，导致往复机械工作过程中会出现多个故障同时发生的现状。那么，如何将这些不能确定的故障特征准确地表达出来，是目前往复机械故障诊断领域的一大难题。1.2.2油田常用往复机械故障诊断研究现状近年来，国内诸多学者针对油田注水用柱塞泵故障诊断展开了广泛地研究，并取得了可喜的成果。李志丹、吕瑞典等人对油田往复式注水泵常见故障做了归纳总结，同时对常见故障进行故障分析，为注水泵故障预测与在线监测故障诊断工作提供了理论基础；同时对油田常用的5ZB-12/42型柱塞泵在现场的常见故障给出了具体的诊断方法，避免了设备发生故障的几率，同

5、时也提高了生产效率[2,3]。时文刚、王日新等人提出了一种往复泵泵阀故障诊断方法粗糙集理论，通过小波包处理，对同时对发生故障的多个泵阀进行诊断，分析结果表明该方法的有效性[4]。刘树林等人通过对三缸往复泵泵阀故障诊断分析，有效显示了基于结合能量具有较强的容错性和鲁棒性的故障诊断方法[5]。罗红梅等人针对三缸单作用往复式钻井泵泵阀振动信号成分的特点，提出了从多信源振动信号中分离提取泵阀冲击信号的方法，通过实例分析，该方法能有效地提高了监测信息的准确性和可靠性[6]。介于柱塞泵在油田中的广泛应用，如何保证注水设备的安全运行，已经成为一个十分迫切的问题。

6、设备故障诊断技术能对柱塞泵设备故障做出早期预报，对出现故障的原因做出判断，避免或减少事故的发生。采用有效地柱塞泵的故障诊断方法，在提高油田企业设备信息化和生产智能化水平方面有着广阔的应用前景，必然在油田得到有效地应用。1.3合技术的研究现状及研究意义信息融合是将多种不同类型的信息通过某种方式融合在一起，并从中提取更多相对有用信息的技术。融合的信息包括两个部分：一是传感器提供的信息；另一部分是社会知识，其中包括环境因素和人的经验的影响，使得信息融合理论在多领域都得到了快速的发展、广泛应的应用[7]。1.3.1信息融合技术国内外研究现状信息融合技术开始

7、于20世纪70年代，美国源于军事领域中的C3I的需要而最先提出了数据融合（DataFusion）的概念[8]，早期主要是应用在军事上，用于目标的检测、定位、跟踪和识别[9,10]。目前，信息融合的应用领域已渗透到许多民用领域中。全国各地大学、研究机构都在进行信息融合方面的学术及工程应用研究，并取得了很多学术成果。机械故障诊断是信息融合技术工程应用的主要方向之一，通过引入信息融合技术，机械故障诊断技术日趋成熟[11]。第二章信息融合故障诊断基本理论信息融合技术，综合利用多传感器信息，利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得

8、的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、融合、支配和使用，通过各个信息之间的相互协调和互补的优势，避免了单一传感器的不确