多故障诊断及在抽油机中的应用

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要现代故障诊断的理论与技术的研究，特别是在单故障诊断方面，已经取得了较大的发展。现代实际中的系统越来越复杂，并呈现出非线性和强关联等特点。本文基于小波变换和人工神经网络，对多故障诊断的有关问题进行了探讨，并将研究结果应用于抽油机的多故障诊断中，取得了较好的效果。本文首先从故障诊断中的特征量提取入手，利用小波包算法不仅从低频上分解信号，而且从高频上分解的特点，来有效地提取示功图的“大概”和“细节”特征。同时，结合示功图几何特征和生产参数，最终组成诊断抽油机故障的本质特征依据。这样对分离异类、聚合同类的特征值是有益的，从而提供了一

2、种诊断多故障的方法。接着，考虑到人工神经网络已经成功应用到实际的故障诊断系统中，但是主要用于对单故障的诊断。而实际应用中，多故障同时出现的情况却普遍存在。于是构造了一种既能用来诊断单故障，又能诊断多故障的诊断模型。通过对其结构的描述，并且用～个实例与传统的诊断模型对比，说明了这种诊断模型的可行性和有效性。最后，以抽油机为研究对象，将多故障诊断的理论与方法应用于抽油机实际生产中，并结合现今计算机技术，开发了相应的自动诊断软件。从试验结果来看，该诊断软件有很好的自动识别能力，诊断率高。关键词：抽，毒丽示功蕾7多故障特征越敢人工神痉两络小波包l华中科技大学硕

3、士学位论文AbstractThetheoryandtechnologyresearchonmodemfaultdiagnosis,especiallyonsinglefaultdiagnosis，hasgainedlargedevelopment．Recently，modemsystemarerevealingmoreandmorecomplexandcharactefigirizingwithnonlinearandstrongco．elation．Inthispaper,sonleproblemsaboitltmultiplefaultsdiagn

4、osishavebeendiscussedbasedonwavelettransformandartifici{alneuralnetwork．Systematically'researchresu}【shavebeenappliedtodiagnosemultiplefaultsofsuckerpumpinginoilfieldandexpectantresultshavebeenattained．Il】t11ispaper,firstly,commencedwithfeaturevectorextraction．．waveletIpacketalg

5、orithmisusedtoeffectivelyexlract‘‘approximate”and“details'’ofdynamometercardutilizingthefeaturenotonlytodecomposehighfrequencysignal，butalsotodecomposelowfrequencysignal．At也esametime．geometricfeaturesandproductionparametersarecombinedtoconsistofessentialfeaturereferenceoffaultdi

6、agnosisofsuckerpumping，whichbringingbenefitonseparatingfeaturevalueofdifferentclassandconvergingfeaturevalueofsameclass．Asarestilt,onemethodofmultiplefaultsdiagnosiscallbeprovided．Consequently,artificialneuralnetwork(ANN)havebeenappliedsuccessful}yforfaultdiagnosissysteminreal-w

7、orldapplications．Whereas，whichismostlyusedfordiagnosingsinglefault．However,thesimultaneousemergenceofmultiplefaultsiscommoninpmcti,ceapplications．Inthispaper,adiagnosismodelproposedfordiagnosingnotonlysinglefaultbutalsomultiplefaultsispresented．Inadditioa，wedescribethestructurea

8、nd西veasampletodemonstratethefeasibilityandvalid