抽油机电参数远程智能故障诊断技术研究.pdf

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1、抽油机电参数远程智能故障诊断技术研究孙东抽油机电参数远程智能故障诊断技术研究ResearchontheTechnoIogyOfRemOteInte

2、JjgentFaultDiagnosisBasedOnEIectricaIParametersOfPumpingUnit釉．东(胜利油田技术检测中心，山东东营257000)摘要：针对抽油机在运行时易出现异常工况的问题，对基于电参数信息的抽油机井远程故障诊断方法进行了研究。讨论了故障诊断时电能参数推算变量的测量与计算方法，并将其集成到相关的故障诊断系统中。鉴于诊断模型获取的故障模态的实时性和可靠性，利用fuzz

3、y．ARTMAP神经网络建立了抽油机井电能信息诊断模型。最终的现场试验结果验证了该方法在油井远程故障诊断方面的有效性，表明该项技术具有一定的实用和推广价值。关键词：抽油机故障诊断电能信息远程监控系统神经网络中图分类号：11P274文献标志码：AAbstr盈ln：AimingattIIeproblemofabnom_IaIconditionsoRen0cc叫whentIlepumpingunitiBnlming，tIleremotefhuItdiagnosismet量Iodba靶doninf0咖ationofelec喇calpar帅ete瑁forpumpi

4、ngweUi8re卵aI．ched．Then心硝urementandcalculationmethodsforcalculatingv“abIe8uBingelectricenergyp咖etersdu—ngfaIIItdi雒印osisarediscus眈dandintegmtedt

5、Iemintofaultdiagnosi8system，['Iletot}Ie陀al—timepe—．o珊anceandreliabilit)r0facquiredfaultmodesbydiagnosticmodel，byadoptingfuz巧-ARTMAPneural

6、networktllediagn08ticmodelofdi孵l∞6cmodelofelecmcenergyinfb珊ation“pumpillgweUisestablished．11le坨suhof611alfieldte$tve曲esdlee骼ctivene鹪ofthismethod；thisindicate8thattIletechnologyisvaluableinprac“calapplicationandpmmotion．Keywords：PumpingunitFaultdia印08i8I耐b咖tionofelec伍cenergyRemote

7、monitoring8ystemNeuraJnetwork0引言抽油机是油田机械采油的主要设备之一，其电能消耗是采油厂运行成本的主要组成部分¨。1。现有的抽油机远程监控系统需要对抽油机的运行参数进行多传感器的同步采集，实现成本较高，且受现场多种因素的限制，在接收端获取的数据准确性很难保证H“1。而抽油机电能参数的采集实现成本较低，数据质量也较为可靠；同时，抽油机井的电能信息不仅反映了油井的耗电情况¨。81，还包含有大量的抽油机工况信息。因此，挖掘抽油机井电能监测信息，能够实现部分抽油机井故障诊断的功能。以现有技术理论为基础，研究了基于fhzzy-ARTM

8、AP神经网络模型的抽油机井电参数远程故障诊断方法，并设计了相应的诊断系统。目前，该系统已成功应用于胜利油田的多口抽油机井，并获得了较为满意的使用效果。修改稿收到日期：20“一09—23。作者孙东(1979一)，男，2009年毕业于上海交通大学精密仅嚣及机械专业，荻博士学位。工程师；主要从事智能检测技术、机采系统节能技术方面的研究。l技术原理分析1．1运行工况的关系分析前向推导与后向推导的曲柄轴扭矩计算公式为：L=卯(P—B)一Mc眦sinp(1)L=瓦i皮带i减建箱(’7皮带叼藏速辑)”(2)式中：”为扭矩因数；P为悬点载荷，N；B为抽油机的结构不平衡重

9、，N；M‰为曲柄最大平衡扭矩，N·m。咒为电机输出轴的扭矩，N·m；f皮带、77皮带分别为皮带的传动比、传动效率；i减速籍、刀藏建箍分别为减速箱的传动比、传动效率；m为传动方向因子，当L>O时，m=1，当L

10、r／min。综合式(2)一式(4)，可得到：22PRoCEsSAUTOMAllo