陶凤阳
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
- 供职机构：中国石油大学（华东）信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
- 基于小波系数功率谱的潜油电泵偏磨故障诊断被引量：10
- 2011年
- 潜油电泵偏磨故障的诊断对于油田的安全生产具有重要意义。根据潜油电泵碰磨的理论分析,观察了振动信号小波系数的特点,提出了采用小波分解系数功率谱的层内最大值作为特征参数进行偏磨诊断的思想。通过交叉验证,以5次测试的平均识别率作为评价指标,使用改进粒子群算法对支持向量机的参数进行了优化。在径向基宽度为-0.310 9,惩罚参数C为429.127 8时,平均识别率最高为90%。研究结果表明,在潜油电泵偏磨故障的诊断中,小波系数功率谱优于小波分解后层内系数的傅里叶变换最大值和层内系数的方差。使用小波系数功率谱参数可以成功地实现潜油电泵偏磨诊断。
- 姚诚刘广孚李忠国陶凤阳
- 关键词：小波谱估计粒子群优化偏磨
- 基于振动信号分析的潜油电泵机组偏磨故障诊断的研究
- 潜油电泵是油田主要的采油设备,而偏磨是其常见故障,严重偏磨时可能会发生机组落井的重大事故。偏磨故障诊断研究对油田生产具有重大意义。
本文在潜油电泵试验井上采集了振动信号,对信号进行了小波分析和样本主成分分析,提出了...
- 陶凤阳
- 关键词：潜油电泵机组振动信号故障诊断粒子群算法
- 文献传递
- 潜油电泵机组故障特征提取的实验研究被引量：5
- 2012年
- 潜油电泵是目前国内外各大油田所使用的主要机械采油设备,常见故障为叶轮偏磨、叶轮砂堵和轴承偏磨。通过采集潜油电泵机组井口振动信号,经过小波分析处理,提取这三种常见故障的典型频率特征,并以此作为故障诊断的依据。进而将该方法应用于现场故障诊断,取得了良好的效果。实验结果表明,在油田实际应用中,该方法能够有效地识别叶轮偏磨、叶轮砂堵和轴承偏磨等常见故障。
- 陶凤阳刘广孚李新光
- 关键词：振动与波潜油电泵机组振动信号故障诊断小波分析
- QJ型潜水电泵轴承偏磨故障诊断研究
- 2011年
- 潜水电泵是用量大、应用面广的通用泵。在地下几十米或者数百米工作,工作环境恶劣,极易发生故障。轴承偏磨是潜水电泵的一种常见故障。通过采集QJ型潜水电泵泵口的振动信号,对振动数据进行小波去噪处理,并利用时域波形、功率谱和小波分解方法,对振动数据处理分析和对比,提取了轴承偏磨故障的典型特征频率,并以此作为故障诊断的依据。现场结果表明,可有效地诊断轴承偏磨的故障。
- 陶凤阳成雷李新勇
- 关键词：振动信号小波分析故障诊断
- 基于样本内主成分分析的潜油电泵偏磨诊断被引量：4
- 2012年
- 特征参数的选择与提取是潜油电泵偏磨诊断至关重要的一步。对潜油电泵偏磨和碰磨过程作了力学分析,证明了利用加速度信号实现偏磨诊断的可行性。据小波变换和功率谱参数的特点以及主成分分析的优点,提出潜油电泵偏磨诊断的特征参数选择和提取方法。对加速度信号使用‘bior1.5’小波先作3层小波分解,然后逐层求取3层细节系数和第3层近似系数的功率谱系数,最后对这4维功率谱系数求取1维主成分,得到了4个代表一个样本的特征参数。该参数消除了小波分解时造成的相邻尺度的相关性,并保留了样本的本质信息和主要信息。以支持向量机作为分类器,5次交叉验证平均正确识别率高达91%,高于小波系数的功率谱系数最大值、小波系数主成分等参数。
- 刘广孚田冀陶凤阳姚诚
- 关键词：加速度小波分解功率谱支持向量机
