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機械設(shè)備振動信號結(jié)構(gòu)學(xué) 共有 68 個詞條內(nèi)容

6.1.2 鉆井泵振動信號“峰值-峰位”曲線分類整理

    1) “峰值-峰位”特征初步描述鉆井泵振動信號的“峰值-峰位”數(shù)據(jù)是非常有用的,數(shù)據(jù)本身蘊涵了豐富的鉆井泵工況信息。為了便于比較,筆者首先將表6-1的峰值數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整處理,規(guī)整的方法是將主峰峰值取1,其他峰點的峰值相對主...[繼續(xù)閱讀]

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6.2.1 鉆井泵振動信號“峰值-峰位”曲線分類處理

    從圖6-3可以看出,無論是峰值曲線還是峰位曲線,各類信號都有自身的分布特點,為此,筆者采用曲線自相關(guān)系數(shù)來對“峰值-峰位”曲線進(jìn)行分類處理,最終將這些曲線分成45類,峰位曲線分成237類。圖6-4是典型“峰值-峰位”分類曲線匯總...[繼續(xù)閱讀]

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6.2.2 鉆井泵振動信號峰值統(tǒng)計分析

    鉆井泵振動分段信號“峰值-峰位”信息的提取是一件很有意義的事情。限于篇幅,筆者在此只介紹峰值信息的提取。1) 峰值散點分布統(tǒng)計如果將圖6-3的峰值曲線數(shù)據(jù)散點在平面位置上出現(xiàn)的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計,由于不同類型的曲線的分布...[繼續(xù)閱讀]

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6.2.3 振動信號峰值統(tǒng)計模型的缺陷

    雖然可以對不同類型鉆井泵振動信號峰值分布做出合理的解釋,但采用圖6-8的統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行信號的分類識別處理,處理的成功率并不高。如果光憑借“峰值-峰位”分布的統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行各類信號的識別預(yù)測,研究表明,這種預(yù)測有效,但識...[繼續(xù)閱讀]

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6.3.1 “峰值-峰位”散點HMM模型的運行

    采用上述HMM模型進(jìn)行鉆井泵分段信號識別的流程如下: (1) 提取鉆井泵分段信號的峰值和峰位數(shù)據(jù),并對峰值和峰位數(shù)據(jù)按照HMM隨機事件定義的要求進(jìn)行規(guī)整化處理,由此形成HMM事件鏈路[x1, x2, x3, …, xM]。(2) 設(shè)置每一類型分段信號的測...[繼續(xù)閱讀]

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6.4 鉆井泵基元分段信號識別處理

    通過以上的研究可以看出,無論是利用頻譜、時域參數(shù)統(tǒng)計、信號的“峰值-峰位”幾何特征信息,還是HMM模型,都不能很好地實現(xiàn)鉆井泵分段信號的有效識別處理,但每一種方法都能夠非常快速、準(zhǔn)確地識別部分特征信號。例如,用頻譜...[繼續(xù)閱讀]

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7.1 信號識別研究概述

    信號識別是一個非常富有挑戰(zhàn)性的課題,也是一個戰(zhàn)略性的研究課題,國內(nèi)外都投入了大量的人力、物力和財力開展信號識別的研究。在前面的介紹中可以看出,無論是頻譜分析、時域參數(shù)統(tǒng)計、 HMM模型,還是模式濾波分析,用這些方法...[繼續(xù)閱讀]

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7.2 鉆井泵振動信號識別流程

    通過前面幾章的分析,筆者建立的機械設(shè)備振動信號識別流程參見圖7-1。在信號識別過程中,圖7-1將機械設(shè)備振動信號分成三類: 周期諧振振動信號、單一沖擊振動信號和擬周期振動信號。對于周期信號,提取信號的波形特征、信號的周...[繼續(xù)閱讀]

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7.3 鉆井泵振動信號識別模型的建立

    在進(jìn)行鉆井泵基元振動信號識別時,依照圖7-1的故障診斷處理流程,結(jié)合圖7-2的信號識別細(xì)化處理方式展開,具體處理步驟如下: 圖7-1 機械設(shè)備振動信號識別流程圖7-2 鉆井泵工況檢測與故障識別流程(1) 讀入識別段的基元振動信號與按泵...[繼續(xù)閱讀]

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7.4 鉆井泵分段信號測試結(jié)果匯總

    1) 鉆井泵分段信號音頻測試匯總開展鉆井泵振動信號模式濾波精細(xì)化識別分析的目的,就是要對分段信號內(nèi)部的各種弱信號成分進(jìn)行更加精細(xì)的識別與量化處理,以便確定各種故障的量化關(guān)系及變化過程。在4.1節(jié)中已經(jīng)介紹了鉆井泵分...[繼續(xù)閱讀]

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