基于振动信号分析的潜油电泵机组故障诊断的研究的开题报告.docx

基于振动信号分析的潜油电泵机组故障诊断的研究的开题报告
一、选题背景和研究意义：
潜油电泵机组是油田起动和注水的主要设备，当其发生故障时会严重影响采油和注水效率，甚至造成连锁反应，影响整个生产系统的正常运行。因此，对潜油电泵机组的故障诊断和预测具有重要的研究意义和应用价值。
振动信号是潜油电泵机组运行时产生的重要信号，其中包含了机械故障所产生的特征频率和振动幅度等信息。因此，利用振动信号分析潜油电泵机组故障诊断具有很大的潜力，可以有效地提高潜油电泵机组的运行效率和可靠性。
二、研究内容和方法：
本研究将采用振动信号分析的方法，结合机械故障特征频率的识别和分析，对潜油电泵机组的故障进行诊断和预测。具体研究内容包括以下几个方面：
1.建立潜油电泵机组振动信号采集系统，采集机组在不同运行状态下的振动信号数据；
2.分析振动信号数据，使用时域、频域等方法提取特征参数，建立特征指标体系；
3.利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，对特征指标进行分类和分析，实现潜油电泵机组的故障诊断和预测；
4.通过实验验证和对比分析，验证研究方法的有效性和可靠性。
三、预期结果和创新点：
本研究旨在利用振动信号分析的方法，建立潜油电泵机组故障诊断和预测模型，以提高潜油电泵机组的运行效率和可靠性。预期结果包括：
1.建立潜油电泵机组振动信号采集系统，定量分析机组振动信号数据，提取特征参数；
2.提出一种基于机器学习算法的潜油电泵机组故障诊断和预测方法，实现对机组运行状态的实时监测和预测；
3.通过实验验证，证明研究方法的有效性和可靠性，为潜油电泵机组的故障诊断和预测提供了一种新的方法。
四、进度计划：
本研究的进度计划如下：
1.2019年9月-2020年1月：文献综述及研究方案确定；
2.2020年1月-2020年6月：潜油电泵机组振动信号采集系统的建立和振动信号数据采集；
3.2020年6月-2021年1月：振动信号特征参数提取和特征指标体系建立；
4.2021年1月-2021年9月：基于机器学习算法的潜油电泵机组故障诊断和预测方法研究；
5.2021年9月-2022年3月：实验验证及数据分析；
6.2022年3月-2022年6月：撰写论文及答辩准备。
五、参考文献：
1.陈棋成.(2006).振动信号分析及其工程应用对潜油电泵机组故障诊断的影响[M].河北科技大学.
2.曾艳平,谢松林.(2006).基于模糊网络的潜油电泵机组故障诊断[J].石油机械,34(4),42-44.
3.陈新春,范丽娟,王小玲.(2011).基于神经网络的潜油电泵机组故障诊断方法[J].石油石化高校学报(自然科学版),25(4),44-47.
4.沈东宁,王菲菲,邹志勇,等.(2017).基于小波包分解和SVM的电站锅炉振动信号故障诊断[J].仪器仪表学报,38(11),2907-2914.
6.雷长明,陈涵秋,叶志辉,等.(2019).基于机器学习的风力机叶片结构健康监测研究[D].北京交通大学.