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文檔簡介
1、石油鉆井是一種連續(xù)的作業(yè)過程,一旦發(fā)生故障將會帶來嚴重的經(jīng)濟損失。鉆井設備屬于大型設備,有許多傳動機構(gòu),易發(fā)生故障的部件主要是傳動滾動軸承,因此開展對油田鉆井設備滾動軸承的故障診斷具有很現(xiàn)實的意義。 本文總結(jié)分析了滾動軸承的振動及其常見的故障形式,討論了振動信號時域和頻域的常規(guī)分析方法。由于滾動軸承出現(xiàn)故障時的振動信號是非平穩(wěn)信號,用常規(guī)的傅里葉分析方法達不到良好的診斷效果,而小波分析可以同時從時域和頻域兩方面對信號進行分析,十
2、分適用于滾動軸承的故障診斷。本文采用小波對振動信號進行消噪預處理,較好地消除了背景噪聲對滾動軸承振動信號的干擾,提高了信噪比,并提出小波包頻帶能量特征提取的方法,有效地提取出隱含在振動信號中的故障特征。 在特征提取的基礎(chǔ)上,本文研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及其在滾動軸承故障診斷中的應用,結(jié)果表明是可行的。由于在實際工程應用中,受到數(shù)據(jù)傳輸帶寬和存儲的限制,數(shù)據(jù)樣本量往往不是很充分,易導致神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷結(jié)果不準確。針對這一問題,本文引入了
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