基于灰色理論的潛油電泵振動狀態(tài)預測研究.pdf

1、電動潛油離心泵是目前國內(nèi)外各大油田機械采油的主要設備之一，具有排量大、揚程高、操作管理方便等特點。然而，潛油電泵機組的綜合故障率較高，給油田造成重大損失。實踐證明，振動過大往往是引發(fā)潛油電泵機組故障的根源之一。因此，對潛油電泵振動狀態(tài)的監(jiān)測和預測，可以對機組的故障進行提前預測，實行超前管理和預知維護，以便做到防患于未然，減少機組故障帶來損失、降低維修費用。
　　 作為一種工程實用性高的新理論，灰色預測理論在機械狀態(tài)預測領域正在得

2、到廣泛的應用。本文詳細闡述了灰色系統(tǒng)理論及最常用的灰色預測模型——GM(1，1)預測模型(靜態(tài)GM(1，1)預測模型)。但是，GM(1，1)模型對于原始數(shù)列的平穩(wěn)性要求較高、數(shù)列連線趨勢只能為內(nèi)凹型、灰平面較大。針對以上不足，本文使用了原始數(shù)據(jù)的動平均平滑法、趨勢凸凹變換法、等維遞進動態(tài)GM(1，1)模型，達到擴展GM(1，1)預測模型使用范圍，增強預測精度的目的。同時，應用靜態(tài)GM(1，1)預測模型和動態(tài)GM(1，1)預測模型對某油田

3、一口運行的潛油電泵井機組振動狀態(tài)進行建模預測。實踐證明，這兩種灰色預測模型的精度均為98％以上，預測誤差均小于5％，灰色預測法對電潛泵振動狀態(tài)的預測是成功的；動態(tài)灰色預測模型由于實時地加入了新的信息，提高了灰區(qū)間的白色度，具備了跟蹤特性，因此預測誤差比靜態(tài)GM(1，1)預測模型預測誤差小，預測效果更好。在灰色預測方法的基礎上，用組態(tài)王6.53和Matlab7.1聯(lián)合開發(fā)了潛油電泵機組振動狀態(tài)在線監(jiān)測軟件。通過生產(chǎn)井的數(shù)據(jù)測試，軟件穩(wěn)定有