泥浆泵液力端故障诊断技术研究

• 作者: 张志东 李奔 艾志久 郑伟 钟功祥
• 来源期刊: 西南石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 泥浆泵 液力端 统计指标 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 石油机械工程
• 页码范围: 167-173
• 页数: 7页
• 分类号: TE926|TE928
• 字数: 3515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11885/j.issn.1674-5086.2013.12.31.01

摘要

通过对现有的泥浆泵液力端故障诊断技术的分析研究,并结合泥浆泵的结构及工况特征,提出了振动信号统计指标与神经网络相结合的液力端故障诊断方法.该方法选取振动信号的有效值、方差、峰值指标、脉冲指标、峭度指标和裕度指标作为表征液力端振动信号的特征指标;采用动态数据采集仪、压电式加速度传感器采集振动测试信号,并计算得出振动信号平均特征量;然后通过对振动信号特征指标的归一化处理,构建BP网络和设置网络参数,将经归一化处理后的时域统计指标作为训练样本,输入到构建的BP网络中进行网络训练;经过训练,使BP网络满足预定的精度要求.现场应用诊断误差分别为:0.007 7,0.017 9,0.017 7,0.021 6,说明构建的BP网络的性能能够满足故障诊断要求.利用统计指标和BP神经网络结合的故障诊断方法,对泥浆泵故障诊断具有较准确的识别效果,可应用于泥浆泵液力端的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾志久	西南石油大学机电工程学院	118	633	11.0	17.0
2	郑伟		55	294	10.0	15.0
3	钟功祥	西南石油大学机电工程学院	88	425	12.0	16.0
4	李奔	中国石油长城钻探工程有限公司装备部	5	8	1.0	2.0