油田注水离心泵大修阈值确定方法研究

摘要：

针对离心泵大修标准是静态时间阈值,没有考虑设备实际运行情况影响而导致大修工作盲目性的问题,提出基于KPCA和PNN的离心泵大修阈值模型.首先将离心泵振动指标和特性参数指标利用KPCA进行多源特征融合,得到第一核主成分作为离心泵退化指标;然后通过KPCA降维优化PNN结构,通过GA-PSO优化PNN平滑因子;最后基于优化PNN使用退化指标数据建立离心泵大修阈值模型,进而建立动态大修阈值曲线.现场大修案例分析表明,利用所建曲线能够及时判断离心泵是否应该进行大修,避免大修工作的盲目性.

关键词：离心泵、大修、核主成分分析、遗传粒子群算法、概率神经网络

分类号：TH313(泵)

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32