5.1.2 分段信号识别与分类汇总

    1) 分段信号识别归类处理正如前面所介绍的,对于从采集信号中获得的钻井泵基元分段信号,按照基元信号内6个泵阀的振动记录进行6个小段的截取处理,汇总获得了含有各种类型钻井泵故障信息共6万多个分段信号。对这些分段截取的......查看详细>>

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5.2.1 时域统计参数

    1) 时域统计参数的定义信号的时域统计参数包括平均值、均方值、峰值、峰值指标、裕度指标、歪度指标和峭度指标等。若振动信号的时间序列为{x1, x2, x3, …, xN}, N为分段信号的采样点数量,则各种信号的时域参数统计参数具体定义......查看详细>>

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5.2.2 时域统计参数联合分布

    1) 时域统计分析的一般做法利用信号的峰值、有效值、峰值指标、裕度指标、峭度指标、歪度指标等时域参数进行机械设备状态的趋势分析,常规的做法是进行单参数或多参数随时间变化的趋势分析。一般认为当峭度指标大于一定数......查看详细>>

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5.2.3 钻井泵分段信号时域参数联合统计特征分析

    1) 钻井泵分段信号时域参数统计分析与文献[58]获得的结果类似,在钻井泵基元振动分段信号的各种时域参数之间也存在如下的规律性结果。(1) 不同工况下钻井泵缸套振动信号的有效值与绝对均值之间呈强烈的线性关系。图5-6是采用......查看详细>>

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5.2.4 钻井泵高低分频振动信号时域参数统计

    在4.2节中介绍了将钻井泵振动信号进行高阶平滑处理后,对高频分离信号进行多分量混叠信号的模式滤波分离与识别处理的结果。实际上,在低频分离振动信号中,也包含有泵体振动,大尺寸运动件撞击振动,以及钻井液高压涡流流动引起......查看详细>>

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5.2.5 时域统计参数不足

    从前面的分析中,已经看到振动时域统计参数的空间散点极富规律的分布特征,可以据此进行钻井泵运行状态的检测与快速、高效的故障诊断处理。但从理论与系统化的角度考察,信号时域参数统计方法存在如下所述的不足与缺陷。(......查看详细>>

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5.3.1 主成分分析的处理流程

    尽管利用分段信号的时域统计参数与频谱信息不能够实现所有信号的有效识别与诊断处理,但信号时频域参数也是信号处理一个重要的辅助手段,在某些情况下也能够直接识别信号,快速确定设备的故障,不可偏废。为此,笔者在本节开展......查看详细>>

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5.3.2 钻井泵振动信号主成分分析

    图5-19(a)是钻井泵分段信号时域参数1特征向量。从图中可以看出,采样长度、最大峰值、平均值、均方值、有效值、峰值、峰值指标、歪度指标、峭度指标、裕度指标对主向量有正贡献,峰值位置、最小峰值、峰值散度有负贡献,而几何......查看详细>>

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5.3.3 钻井泵分段信号与特征向量系数的关系

    尽管采用主成分分析的方法,可以确定影响时域统计参数的主要因素及其量化关系,降低处理问题的维度与难度。按照常规的主成分分析方法应将问题进行线性变换,以降低处理问题的维度,但这种转换实在过于牵强,容易引入到一个没有......查看详细>>

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6.1.1 钻井泵振动信号的细分段处理

    为了获取振动信号的内部各种“峰值-峰位”数据,首先需要对信号进行包络分段处理,图6-1(b)就是对图6-1(a)信号进行包络处理后的上包络线。其次是对包络曲线进行平滑处理,去除小范围的波动与干扰,依据包络曲线进行细分段处理,由......查看详细>>

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