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振动信号能够全面反应电潜柱塞泵的运行工况,在电潜柱塞泵的故障诊断中,针对不同工况下的振动信号进行分析尤为重要。提出了一种基于振动信号分析的电潜柱塞泵故障诊断方法,采用改进的隐层神经元数变动的神经网络系统,根据不同情况选择不同节点数,使其达到提高诊断精度及缩短诊断周期的双重要求。对电潜柱塞泵正常运行以及动子不平衡、动子机械磨损运行时的振动信号进行分析研究,利用小波包提取振动信号的能量特征,利用神经网络识别故障。现场试验结果表明,网络训练后实际输出达到允许误差范围,网络测试结果也能与实际状态相对应。该方法能够对电潜柱塞泵进行有效、准确的故障诊断。 相似文献
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在国内陆地油田井下油水分离同井注采技术应用中,常规井下旋流器由于径向尺寸较大而经常受到限制,影响分离效率。为此,研发了2种新型井下轴流式入口旋流器,在降低旋流器径向尺寸的基础上,提高旋流器的分离性能。在明确新型轴流式旋流器结构特点、分离机理后,通过数值模拟分析,利用油相体积分布云图阐明不同结构旋流器内油相分布特点,指出循环流对旋流器分离性能的影响。研究速度矢量变化特点,掌握轴流式入口结构的作用及流体分布规律,利用压力降曲线,明确能耗、压力损失的关系。模拟分析结果表明,导流叶片轴流式旋流器切向速度差值为1.2 m/s、轴向速度差值1.5 m/s,溢流压力仅为0.02 MPa,分离效率高、能耗低,为特高含水区块的经济性开发提供技术支持。 相似文献
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