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时间:2018-07-17
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1、硕士学位论文(专业学位)基于示功图的抽油机远程故障诊断系统的研究与开发AthesissubmittedtoTongjiUniversityinconformitywiththerequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringResearchanddevelopmentofaremotefaultdiagnosissystemofcrudeoilpumpbasedondynamometercards同济大学硕士学位论文摘要摘要机械采油方式是目前全世界最广泛使用的一种采油方
2、式,据统计,全世界约有85%的油田采用的是有杆抽油机采油系统,而抽油机系统的故障也时有发生。传统的“人工巡井”的方式耗时耗力,且故障得不到及时的解决。因此,研究出一种可靠的方法进行抽油机系统远程故障诊断是十分必要的。示功图一直以来被用于有杆抽油机系统的故障诊断。近年来许多专家学者对抽油机井下故障的诊断提出了不同的统计学方法,希望通过这些理论研究,能够获取到更实时准确的井下工况信息来诊断出故障的具体类别,当故障发生时就可以进行及时的处理。本文针对油田现场工况的特殊性以及抽油机系统的工作特点及故障特征,研究并开发了
3、基于示功图的抽油机远程故障诊断系统。从示功图的角度出发,进行抽油机系统复杂工况的故障诊断。本文主要研究的工作内容可归纳如下:(1)研究分析了该远程故障诊断的系统关键技术,详细介绍了B公司自主研发的CNR系列抽油机的结构组成和工作原理,并根据数据采集和远程传输的要求特点搭建了对抽油机工况信息实时采集的B/S系统平台。(2)深入研究了示功图的基本理论,以及实际示功图的形成过程,总结并分析了多种典型故障工况(包括正常工况)下的示功图特征,以及故障解决方案。研究了图像模式识别常用方法及特征提取原则,重点提出了基于Hu不
4、变矩的示功图特征提取方法,对各工况下的示功图进行特征提取。(3)深入研究了示功图的图像分类方法,重点提出了一种基于SVM的抽油机远程故障诊断方法,设计了基于SVM的故障分类器,选取了支持向量机的基本核参数,利用SVM对各种工况下的示功图图像进行分类判定。(4)采用面向对象的程序设计语言C#,在VisualStudio2010的系统开发环境下,使用SQL2008数据库软件,设计了各种工况下的示功图故障诊断样本库,通过对MATLAB的调用,实现示功图特征提取和故障分类诊断的模块功能,开发了基于B/S架构的抽油机系统
5、远程故障诊断系统。该系统在故障工况测试环境下反应快速、诊断准确,基本符合开发需求。81同济大学硕士学位论文摘要关键词:抽油机,故障诊断,示功图,不变矩,支持向量机81TongjiUniversityMasterofEngineeringAbstractABSTRACTTheartificialliftmethodispresentlyoneofthemostwidelyusedwayintheworld,accordingtothestatistics,85%ofoilfieldsusecrudeoilpump
6、system,andfaultshappensometime.Monitoringbymeninthetraditionrequiresmuchtimeandefforts,andcanhardlysolvetheproblemsintime.Therefore,itisextremelynecessarytoresearchanewwaytodiagnosethefaultsincrudeoilpumpsystem.Dynamometercardhasalwaysbeenusedinfaultdiagnosi
7、sincrudeoilpumpsystem.Recently,manyexpertshaveproposeddifferentstatisticalwayforfaultdiagnosis,throughwhichmancangetthereal-timeworkparameterofcrudeoilpumpsystemandrecognizetheexactkindoffaulttype,sofaultcanbesolvedimmediately.Thisarticleistoresearchanddevel
8、oparemotefaultdiagnosesystemforcrudeoilpumpbasedondynamometercard.Itmainlyinvolvesthespecialworkenvironment,characteristicofcrudeoilpumpsystemandthefeatureoffaults.Themaincontentsaresummarizedas
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