【摘 要】
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钻井泵是钻井工程中的重要设备,实时掌握其工作状况并预测其剩余使用寿命对钻井工程的正常运行有着十分重要的意义。论文通过对中国石化集团某钻井工程公司的五台在役3NB-130
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钻井泵是钻井工程中的重要设备,实时掌握其工作状况并预测其剩余使用寿命对钻井工程的正常运行有着十分重要的意义。论文通过对中国石化集团某钻井工程公司的五台在役3NB-1300C钻井泵进行跟踪测试,采集振动信号,结合以前所测故障泵的历史数据,计算时域、频域和小波包能量带等参数,通过比较选择,确定最能反映泵运行状态的特征参数,建立泵的特征参数与其剩余使用寿命系数之间的关系样本模型,使用神经网络对样本模型进行学习训练,得出适用于钻井泵寿命预测的网络权值和阈值,开发出基于神经网络的钻井泵剩余使用寿命预报系统,主要对钻井泵的关键部位即动力端的七个轴承进行了寿命预测。论文保留并完善了泵的状态监测与故障诊断功能,利用模糊数学原理对动力端轴承共振解调后的振动信号进行了频域分析诊断;对十字头和液力端泵头的振动信号进行了小波包处理;得到了有价值的检测部件振动规律、一般特征以及故障特征。论文很好的将MathWork公司的Matlab和NI公司的LabWindows/CVI结合起来,实现了混合编程。利用CVI作为开发工具,使得操作更加方便、界面更加友好。文中开发研制的系统可以实时在线监测钻井泵重要部件的状态,预测轴承的剩余使用寿命,便于指导设备的管理和维修。
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