基于小波系数功率谱的潜油电泵偏磨故障诊断
潜油电泵偏磨故障的诊断对于油田的安全生产具有重要意义.根据潜油电泵碰磨的理论分析,观察了振动信号小波系数的特点,提出了采用小波分解系数功率谱的层内最大值作为特征参数进行偏磨诊断的思想.通过交叉验证,以5次测试的平均识别率作为评价指标,使用改进粒子群算法对支持向量机的参数进行了优化.在径向基宽度为-0.310 9,惩罚参数C为429.127 8时,平均识别率最高为90%.研究结果表明,在潜油电泵偏磨故障的诊断中,小波系数功率谱优于小波分解后层内系数的傅里叶变换最大值和层内系数的方差.使用小波系数功率谱参数可以成功地实现潜油电泵偏磨诊断.
振动、小波、谱估计、粒子群优化、支持向量机、偏磨
32
TP206(自动化技术及设备)
“十二·五”国家科技重大专项2011ZX05024-002-009
2012-01-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1757-1762