【摘 要】
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抽油杆是在油田非自喷采油工程中大量使用的关键部件，在恶劣的工作环境下，反复承受着拉力与压力的交替作用，在使用一段时间以后，杆体表面会产生缺陷，若不能及时发现，将会发生抽油杆
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抽油杆是在油田非自喷采油工程中大量使用的关键部件，在恶劣的工作环境下，反复承受着拉力与压力的交替作用，在使用一段时间以后，杆体表面会产生缺陷，若不能及时发现，将会发生抽油杆在井下断裂的事故，造成巨大的经济损失，因此对抽油杆的表面缺陷进行识别，采取相应的措施，对减少抽油杆断杆和脱杆事故，降低采油成本具有十分重要的意义。
本文在对抽油杆的实际应用进行充分调研的基础上，分析了抽油杆常见的缺陷形式，采用涡流检测和漏磁检测两种无损检测方法对抽油杆缺陷进行检测，建立涡流检测以及漏磁检测的抽油杆裂纹信号与检测相关参数的函数关系，实现抽油杆裂纹的定量检测，并对这两种方法的检测结果进行分析。
为了消除检测过程中存在的噪声和干扰，需要对实验采集信号做去噪处理。小波理论的快速发展为去噪提供了有效的工具。本文介绍了小波分析的理论基础，给出了阈值去噪法的原理和方法，并选取该方法对染噪信号去噪，但软(硬)阈值去噪法存在一定的缺陷，因此本文采用了一种改进的阈值去噪方法。通过对实例验证，这种方法取得了很好的效果。
基于小波包分析的方法，引入了频带局部能量的概念，用以表征信号在某个频带的局部能量大小，并且用实验数据验证了基于频带局部能量特征提取方法的有效性。
将提取的小波包分解后各频带上的能量特征值作为神经网络的输入向量，缺陷类别作为输出向量，建立抽油杆缺陷识别的人工神经网络模型；比较不同隐层节点数对网络性能的影响，确定最佳隐层节点数目；对BP网络以及改进的BP网络的识别效果进行比较，实现对该网络模型的验证以及对抽油杆缺陷的识别。
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