1) 分段信號識別歸類處理正如前面所介紹的,對于從采集信號中獲得的鉆井泵基元分段信號,按照基元信號內6個泵閥的振動記錄進行6個小段的截取處理,匯總獲得了含有各種類型鉆井泵故障信息共6萬多個分段信號。對這些分段截取的...[繼續閱讀]

    1) 時域統計參數的定義信號的時域統計參數包括平均值、均方值、峰值、峰值指標、裕度指標、歪度指標和峭度指標等。若振動信號的時間序列為{x1, x2, x3, …, xN}, N為分段信號的采樣點數量,則各種信號的時域參數統計參數具體定義...[繼續閱讀]

    1) 時域統計分析的一般做法利用信號的峰值、有效值、峰值指標、裕度指標、峭度指標、歪度指標等時域參數進行機械設備狀態的趨勢分析,常規的做法是進行單參數或多參數隨時間變化的趨勢分析。一般認為當峭度指標大于一定數...[繼續閱讀]

    1) 鉆井泵分段信號時域參數統計分析與文獻[58]獲得的結果類似,在鉆井泵基元振動分段信號的各種時域參數之間也存在如下的規律性結果。(1) 不同工況下鉆井泵缸套振動信號的有效值與絕對均值之間呈強烈的線性關系。圖5-6是采用...[繼續閱讀]

    在4.2節中介紹了將鉆井泵振動信號進行高階平滑處理后,對高頻分離信號進行多分量混疊信號的模式濾波分離與識別處理的結果。實際上,在低頻分離振動信號中,也包含有泵體振動,大尺寸運動件撞擊振動,以及鉆井液高壓渦流流動引起...[繼續閱讀]

    從前面的分析中,已經看到振動時域統計參數的空間散點極富規律的分布特征,可以據此進行鉆井泵運行狀態的檢測與快速、高效的故障診斷處理。但從理論與系統化的角度考察,信號時域參數統計方法存在如下所述的不足與缺陷。(...[繼續閱讀]

    盡管利用分段信號的時域統計參數與頻譜信息不能夠實現所有信號的有效識別與診斷處理,但信號時頻域參數也是信號處理一個重要的輔助手段,在某些情況下也能夠直接識別信號,快速確定設備的故障,不可偏廢。為此,筆者在本節開展...[繼續閱讀]

    圖5-19(a)是鉆井泵分段信號時域參數1特征向量。從圖中可以看出,采樣長度、最大峰值、平均值、均方值、有效值、峰值、峰值指標、歪度指標、峭度指標、裕度指標對主向量有正貢獻,峰值位置、最小峰值、峰值散度有負貢獻,而幾何...[繼續閱讀]

    盡管采用主成分分析的方法,可以確定影響時域統計參數的主要因素及其量化關系,降低處理問題的維度與難度。按照常規的主成分分析方法應將問題進行線性變換,以降低處理問題的維度,但這種轉換實在過于牽強,容易引入到一個沒有...[繼續閱讀]

    為了獲取振動信號的內部各種“峰值-峰位”數據,首先需要對信號進行包絡分段處理,圖6-1(b)就是對圖6-1(a)信號進行包絡處理后的上包絡線。其次是對包絡曲線進行平滑處理,去除小范圍的波動與干擾,依據包絡曲線進行細分段處理,由...[繼續閱讀]