基于模糊神经网络的抽油机及其驱动电机故障监控系统的研究与设计

摘要

抽油机是油田生产重要的采油工具。其中驱动电机是整个抽油机系统工作关键部分，当抽油机及其驱动电机发生故障，如果没有及时对故障进行检测，不但会造成能源的浪费，甚至会导致严重的事故。因此，实时地对抽油机及其驱动电机进行有效的故障诊断，对提高原油的开采效率和降低能源的损耗都有着重要的意义。 本课题以有杆泵式抽油机为研究对象，提出黄金分割法变学习率模糊神经网络诊断方法，对抽油机及其驱动电机典型故障进行诊断，并设计了基于模糊神经网络抽油机故障监控系统。 首先总结了抽油机故障诊断技术及其驱动电机故障诊断技术的研究现状以及目前抽油机监控系统存在问题。然后在阐述了有杆泵式抽油机工作原理的基础上，着重对示功图的形成过程、典型故障示功图的图形特点、形成原因及其故障解决措施做出了分析，并给出各个故障示功图对应特征参数提取;其次深入研究驱动电机故障机理，并分析驱动电机故障特征参数提取。 然后利用传统BP神经网络分别诊断抽油机及其驱动电机故障，以实验数据为依据，经仿真反映BP神经网络训练收敛速度慢、对知识解释局限性、误差精度大和局部极小值缺点。 其次针对BP神经网络训练过程中上述的缺点，基于应用上较成熟的模糊理论和神经网络理论，提出了以神经网络为主，采用模糊理论作为有益补充的模糊神经网络结构，根据误差变化趋势提出基于黄金分割法变学习率BP算法来训练网络，实现学习率的自适应调整。并与传统的BP神经网络算法相比较，得到更为理想的诊断结果，可以有效地加快训练时间、缩小误差、避免局部极小值。最后以驱动电机故障诊断进行验证，证明改进算法的优越性。 最后对抽油机监控系统进行整体设计。分别实现数据采集、数据传输、数据管理功能，并基于故障诊断具体实现过程，系统采用LabVIEW和MATLAB混合编程对抽油机故障监控系统上位机进行开发，最后对整个系统进行测试。 测试结果证明，抽油机故障监控系统可准确高效地诊断抽油机及其驱动电机故障类型，且对故障程度进行了简单的判断，对于后期系统升级具有一定的参考价值。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题背景与研究意义

1．2抽油机故障诊断技术的国内外研究现状

1．2．1抽油机故障诊断技术的国外研究现状

1．2．2抽油机故障诊断技术的国内研究现状

1．3抽油机驱动电机故障诊断技术国内外研究现状

1．3．1电机故障诊断技术国外研究现状

1．3．2电机故障诊断技术国内研究现状

1．4抽油机及其驱动电机故障监控系统现存问题

1．5论文的主要研究内容

第2章抽油机及其驱动电机的工作原理与故障分析

2．1抽油机分类及其采油方法的研究

2．2有杆泵式抽油机的工作原理

2．3抽油机驱动电机的工作原理

2．4抽油机及其驱动电机常规故障分析

2．4．1基于示功图的抽油机故障分析

2．4．2示功图故障特征参数提取

2．4．3抽油机驱动电机常规故障机理分析

2．4．4驱动电机故障特征参数提取

2．5本章小结

第3章基于BP神经网络的抽油机及其驱动电机故障诊断

3．1抽油机故障诊断BP神经网络的建立

3．1．1神经网络结构的确定

3．1．2神经网络输入输出神经元个数的确定

3．1．3学习样本数目的确定及处理

3．1．4隐含层神经元个数的确定

3．2驱动电机故障诊断BP神经网络的建立

3．3基于BP神经网络故障诊断仿真分析

3．4本章小结

第4章基于模糊神经网络的抽油机及其驱动电机故障诊断

4．1．1模糊神经网络故障诊断模型的建立

4．1．2隶属度函数的确定及训练样本模糊量化

4．1．3模糊神经网络的清晰化过程

4．1．4基于BP学习算法模糊神经网络故障诊断仿真分析

4．1．5基于黄金分割法变学习率BP算法故障诊断仿真及测试

4．2基于黄金分割法变学习率BP算法驱动电机故障诊断

4．3本章小结

第5章抽油机故障监控系统设计

5．1抽油机故障监控系统总体设计

5．2数据采集功能的实现

5．3系统远程通信的实现

5．3．1现场层与站控层间的通信实现

5．3．2站控层与管理层问的通信实现

5．4状态诊断功能的实现

5．4．1状态诊断特征参数的提取实现

5．4．2 LabVIEW中模糊神经网络算法的实现

5．5数据管理功能的实现

5．6监控系统测试

5．7本章小结

第6章总结与展望

参考文献

致谢