基于bp神经网络与示功图分析的抽油机故障诊断系统

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1、万方数据AThesisinControlTheoryandControlEngineeringThepumpingunitfaultdiagnosissystembasedontheanalysisofBPneuralnetworkandthe●1●■indicatorCarcIByPanHanmingSupervisor：ProfessorWangDazhiNortheasternUniversityJune2012万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包

2、括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=也。‘已。学位论文作者签名：滔转钝日期：乙oI2．6．23学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年∥学位论文作者签名：潘聱慨签字日期：乙。IZ．『b．2了导师签签字日期：伽陀、∥．2乡万方数

3、据东北大学硕士学位论文摘要基于BP神经网络与示功图分析的抽油机故障诊断系统摘要在当前世界石油生产中，特别是油阳丌发后期，有杆泵抽油方式占有很大比重。油阳生产往往是在野外进行，地理位置分散，自然坏境恶劣，井下工况复杂，造成抽油机的故障诊断不及时和故障处理不及时，严重影响油阳的产量和经济效益。因此抽油机的故障诊断一直是油用生产领域的一个难题。及时分析抽油机工况，给出可靠的故障诊断结果和建议，对提高油田生产效率和经济效益有着及其重要的意义。在采油工艺技术中，通常以示功图作为分析抽油机井下工况的主要依据。本文设计并实现了基于示功图分析的抽油机故障诊断系统，旨在对抽油机常见的故障做出诊

4、断和故障程度的判断。论文主要完成了以下内容：首先，论文在介绍了故障诊断系统的发展以及抽油机和抽油泵]：作原理的基础上，重点对示功图的形成过程、典型故障示功图的图形特点和形成原因做出了分析。其次，详细介绍了人工神经网络，尤其是BP网络的基本理论及应用，研究了BP网络结构的建立原则、网络样本的处理方法、网络样本的训练方式。论文以抽油机的常见故障为基础，建立了对其进行故障诊断的11—21—14三层网络结构。针对BP,00经网络的不足，探讨了几种改进的BP算法，并详细分析了这些改进算法在故障诊断中的应用效果。最后，论文介绍了整体系统的实现。抽油机故障诊断系统是采用LabVIEW和Ma

5、tlab混合编程实现的，整个系统具有示功图提取数据功能、报警功,Hu匕k和诊断结果分析功能。同时在测试系统时，给出了实验过程和实验结果。实验证明，本系统可行性好，故障识别准确度高，且对故障程度进行了简单的判断，可在实际应用中进一步验证。关键词：抽油机；示功图；BP*O经网络；故障诊断万方数据东北大学硕士学位论文AbstractThepumpingunitfaultdiagnosissystembasedontheanalysisofBPneuralnetworkandtheindicatorcardAbstractThesucker-rodpumpingaccountsfor

6、alargeproportionofthemechanicaloilextraction．Thediagnosisofsucker-rodpumpingandfaulttreatmentaredelayedbecauseoftheoilwells’dispersedlocationinthewildandthecomplicatedcircumstance．Allthesemakethediagnosisofsucker-rodpumpingbeingadifficultproblemintheoilproductionfieldforalongtime．Therefore，

7、itisveryimportanttodiagnosethefaultofthepumpingunitstimelyandprovideoperationadvicesreliably,whichmeanslottoforimprovingtheproductionefficiencyandeconomicaloperationinoilfield．TheindicatorcardofpumpingunitCanbeusedtojudgetheworkconditionofthepumpingunit，