多故障診斷及在抽油機中的應用.pdf

1、現代故障診斷的理論與技術的研究,特別是在單故障診斷方面,已經取得了較大的發(fā)展.現代實際中的系統越來越復雜,并呈現出非線性和強關聯等特點.該文基于小波變換和人工神經網絡,對多故障診斷的有關問題進行了探討,并將研究結果應用于抽油機的多故障診斷中,取得了較好的效果.該文首先從故障診斷中的特征量提取入手,利用小波包算法不僅從低頻上分解信號,而且從高頻上分解的特點,來有效地提取示功圖的"大概"和"細節(jié)"特征.同時,結合示功圖幾何特征和生產參數,最

2、終組成診斷抽油機故障的本質特征依據.這樣對分離異類、聚合同類的特征值是有益的,從而提供了一種診斷多故障的方法.接著,考慮到人工神經網絡已經成功應用到實際的故障診斷系統中,但是主要用于對單故障的診斷.而實際應用中,多故障同時出現的情況卻普遍存在.于是構造了一種既能用來診斷單故障,又能診斷多故障的診斷模型.通過對其結構的描述,并且用一個實例與傳統的診斷模型對比,說明了這種診斷模型的可行性和有效性.最后,以抽油機為研究對象,將多故障診斷的理論