【摘 要】
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通过对现有的泥浆泵液力端故障诊断技术的分析研究,并结合泥浆泵的结构及工况特征,提出了振动信号统计指标与神经网络相结合的液力端故障诊断方法。该方法选取振动信号的有效
【机 构】
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西南石油大学机电工程学院,中国石油川庆钻探工程有限公司安全环保质量监督检测研究院,中国石油长城钻探工程有限公司钻具公司,中国石油长城钻探工程有限公司装备部
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通过对现有的泥浆泵液力端故障诊断技术的分析研究,并结合泥浆泵的结构及工况特征,提出了振动信号统计指标与神经网络相结合的液力端故障诊断方法。该方法选取振动信号的有效值、方差、峰值指标、脉冲指标、峭度指标和裕度指标作为表征液力端振动信号的特征指标;采用动态数据采集仪、压电式加速度传感器采集振动测试信号,并计算得出振动信号平均特征量;然后通过对振动信号特征指标的归一化处理,构建BP网络和设置网络参数,将经归一化处理后的时域统计指标作为训练样本,输入到构建的BP网络中进行网络训练;经过训练,使BP网络满足预定的精
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