1) “峰值-峰位”特征初步描述鉆井泵振動信號的“峰值-峰位”數據是非常有用的,數據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的峰值數據進行規(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]

    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系數來對“峰值-峰位”曲線進行分類處理,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]

    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的峰值曲線數據散點在平面位置上出現的數量進行統(tǒng)計,由于不同類型的曲線的分布...[繼續(xù)閱讀]

    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)計結果進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)計結果進行各類信號的識別預測,研究表明,這種預測有效,但識...[繼續(xù)閱讀]

    采用上述HMM模型進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據,并對峰值和峰位數據按照HMM隨機事件定義的要求進行規(guī)整化處理,由此形成HMM事件鏈路[x1, x2, x3, …, xM]。(2) 設置每一類型分段信號的測...[繼續(xù)閱讀]

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

    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、時域參數統(tǒng)計、 HMM模型,還是模式濾波分析,用這些方法...[繼續(xù)閱讀]

    通過前面幾章的分析,筆者建立的機械設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]

    在進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,結合圖7-2的信號識別細化處理方式展開,具體處理步驟如下: 圖7-1 機械設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]

    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化識別分析的目的,就是要對分段信號內部的各種弱信號成分進行更加精細的識別與量化處理,以便確定各種故障的量化關系及變化過程。在4.1節(jié)中已經介紹了鉆井泵分...[繼續(xù)閱讀]