【摘 要】
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目前,在石油开采行业中,抽油机成为最为广泛的一种机械采油方式,抽油机工作环境比较复杂,发生故障的概率较大,严重影响了油田的正常生产。因此对柔性超长冲程抽油机控制系统设计与抽油机故障诊断方法进行研究,优化设计抽油机的自动控制系统,建立准确性较高的抽油机故障诊断模型,对于提高石油开采效率具有重要意义。（1）对柔性超长冲程抽油机控制系统进行设计,主要内容包含了下位机系统中的硬、软件设计以及上位机监控管理
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目前,在石油开采行业中,抽油机成为最为广泛的一种机械采油方式,抽油机工作环境比较复杂,发生故障的概率较大,严重影响了油田的正常生产。因此对柔性超长冲程抽油机控制系统设计与抽油机故障诊断方法进行研究,优化设计抽油机的自动控制系统,建立准确性较高的抽油机故障诊断模型,对于提高石油开采效率具有重要意义。（1）对柔性超长冲程抽油机控制系统进行设计,主要内容包含了下位机系统中的硬、软件设计以及上位机监控管理软件的设计。在下位机子系统的硬件设计中主要完成了硬件设备的选型及电气设计,软件设计部分主要对系统程序进行了研究与设计,并给出了详尽的程序流程图和部分梯形图程序。上位机监控管理软件采用MCGS组件完成。通过对主控窗口、设备窗口、用户窗口及数据库进行设置,系统能够满足实际工作需求,采集设备运行数据和报警数据,不仅实现了人机交互界面实时显示,同时具备了数据存储和记忆功能。（2）对抽油机示功图的多特征融合方法进行研究。分别对主成分分析法和线性判别分析法两种数据融合方法的基本原理进行了介绍,并比较了两种方法的特点。由于线性判别分析法的可分性更好,确定采用线性判别分析法作为示功图的多特征融合方法。（3）采用二值化法和Canny算子对示功图进行预处理,实现了示功图图像的二值化和边缘检测。利用小波矩特征和圆形度提取算法,确定了示功图的12个小波矩特征和1个圆形度特征,并结合线性判别方法将小波矩特征和圆形度特征进行融合,降低了示功图特征的维度,使其具备较好的可分性。（4）采用收缩因子对PSO算法进行改进,采用改进粒子群算法对模糊核聚类算法进行优化,建立了基于多特征融合的IPSO-KFCM示功图故障类型诊断模型。采用实际示功图样本数据对模型的诊断效果进行验证,并与其他故障诊断模型的诊断效果进行对比。结果表明,IPSO-KFCM模型故障诊断的正确率最高,验证了本文提出的示功图故障类型诊断方法的正确性和实用性。
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