论文部分内容阅读
柴油机和往复泵是油田生产的关键设备，故障较为频繁，但由于结构复杂，振源众多，对其诊断难度较大。为取得较好的诊断效果，本文在振动信号降噪、诊断特征参数提取、整机状态评级和故障诊断四方面进行了深入研究。最后提出了往复机械共性故障诊断方法并进行了初步研究。论文的主要工作为：
1.对比分析了振动信号的傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪。傅里叶滤波降噪效果最差，小波包降噪效果好于前二者。
2.分析了奇异值降噪中能量保持百分比和奇异值个数之间的关系。在能量保持率为90％时，奇异值个数降为9，降噪效果比较明显。
3.提出了将小波包和奇异值理论相结合的往复机械振动信号降噪。首先将信号进行一次小波包分解，对分解后的幅值量化系数利用奇异值降噪技术进行降噪处理。新的降噪方法处理后的柴油机缸盖振动信号，能明显识别出燃烧爆发、气门落座、气门开启等各个阶段的信号，大大提高了特征提取的准确率。
4.将振动信号的时域、频域的特殊参数和小波包分解频带能量指标参数作为往复机械状态监测和故障诊断的特征参数。
5.提出了波动法与模糊聚类相结合的状态评级。该方法能自动对聚类结果进行等级排序，特别适用于经常拆迁的设备。
6.提出了往复机械故障的小波包神经网络模糊诊断方法，并成功地应用于柴油机喷油器堵塞、气门间隙过大、气门间隙过小等故障的诊断。
7.提出了往复机械的特征窗细化谱诊断法，解决了柴油机燃油系统、往复泵泵阀的常见故障的诊断难题。
8.提出了往复机械共性故障诊断方法。经研究指出了往复机械的共性部件有活塞与缸套、阀与座、轴与瓦等，然后重点对活塞缸套磨损故障建立了共性诊断模型，并用实验验证了该模型的正确性。