基于关键水平的水下采油树预防性维修决策方法

为解决电液复合水下采油树在运行过程中工作环境恶劣且复杂、系统要求可靠性高、维修难度大且费用高的问题,建立基于伽马退化过程的水下采油树组件可靠度退化模型和考虑维修花费、停产损失在内的维修成本模型,建立水下采油树系统预防性维修优化目标体系,基于多目标粒子群优化算法对维修策略进行优化。建立的模型可有效描述水下采油树系统的工作特性,最优解能够满足在低维修成本的前提下系统高可靠性的工作要求。     

融合多源信息的液压动力单元故障诊断方法

针对液压动力单元中元件数量繁多、联系复杂,以及难以精确进行故障诊断的问题,提出了融合多源信息的贝叶斯网络故障诊断新方法,建立了液压动力单元单一故障失效模式的贝叶斯网络拓扑结构,开发了融合多源信息的故障诊断网络。利用Noisy-OR/MAX计算了故障诊断网络的条件概率参数;针对两故障并发模式,将观测信息节点加入已建立的单一故障模式诊断网络,辅助诊断液压动力单元的两故障并发失效。实例诊断结果表明:对单一失效的诊断,观测节点对诊断结果的影响不大,正确率均接近100%;对于两失效同时发生的情况,未考虑观测信息的模型出现了漏诊和误诊的问题,正确率不到50%,而考虑观测信息的模型能够正确诊断出所有两失效并发的情况,正确率达到100%。研究结果可为水下生产系统的故障诊断奠定基础。     

数据驱动的液压系统早期微小泄漏检测与定位方法

泄漏是引起液压系统失效最主要的原因,泄漏的精确诊断与定位对保障液压系统的正常运行具有重要意义.在泄漏发生早期,液压系统的压力信号没有明显变化,压力传感器难以对其进行监测.同时,系统的压力受到负载及开关状态改变而变化,这将导致传感器信号变化剧烈而进一步加剧泄漏检测与定位难度.本文提出了一种数据驱动的液压系统早期微小泄漏检...     

应用于张力腿平台的水下基盘设计实践

为确保水下基盘安全可靠运行,为石油开采提供安全保障,针对适用于300m水深的张力腿平台的水下工况,提出结构设计、基础设计、防腐设计等基本设计方法,以实现水下基盘国产化自主设计,形成水下基盘的自主知识产权,降低油气田开发成本。研究内容对油气田开发活动具有重要的经济价值和安全意义。     

水下采油树地面测试单元液压控制系统设计与仿真

对水下采油树进行测试验证可为水下采油树的维修保养提供参考。通过对水下采油树控制系统主参数以及水下采油树测试流程的研究,设计一套水下采油树地面测试单元液压控制系统,水下采油树地面测试单元液压控制系统包括油箱、高压泵回路、水泵回路、蓄能器组、调压回路、接口回路、回油回路等。根据系统主参数及测试要求,对液压控制系统主要元件进行主参数的计算。利用AMESim软件建立水下采油树地面测试单元液压控制系统模型,对模型进行仿真分析。结果表明,所设计的液压控制系统具有良好的控制性和稳定性。     

微机控制交流电机变频调速教学实验装置研究

研究开发出了微机控制交流电机变频调速教学实验装置,该实验装置主要由微型计算机、多功能模入模出接口卡、功率放大电路、驱动保护电路和交流电动机等组成。采用该装置可以培养和提升学生综合运用计算机接口与编程技术、电工电子技术、机电控制工程等方面的基础知识解决工程实际问题的能力,该实验装置与机械装置相结合,可以较为方便地设计出一些机电综合的创新实验,较好地培养学生的科技创新与工程实践能力。     

深水防喷器组电磁阀设计

在海洋深水钻井作业中,深水电磁阀直接控制深水防喷器组的启动,是保证深水钻井作业安全可靠的关键设备。由于深水压力高,要求深水电磁阀具有良好的耐高压和密封性能。采用内嵌式设计方法设计了一种能在3 000 m以下深水高压环境下正常工作的深水电磁阀,并把深水电磁控制阀设计在主控阀内部,不直接与海水接触,解决了抗高压与密封等难题。此外,将深水电磁控制阀的铁心与阀心进行一体设计,提高了阀的响应速度。根据设计方案制作出深水防喷器组电磁阀并进行了初步试验验证,结果表明该电磁阀能够满足使用要求。     

基于贝叶斯网络的M型跨接管故障诊断方法研究

M型水下跨接管工作环境复杂,容易失效,且缺乏诊断数据,难以进行有效的故障诊断。提出了一种基于贝叶斯网络的M型跨接管故障诊断方法,并开发了一套M型水下跨接管故障诊断试验系统。该试验系统包含加载系统和数据采集系统,实现了对跨接管工作环境的模拟和故障数据的采集。利用ANSYS编写程序仿真,与试验情况进行对比。在此基础上,建立M型跨接管贝叶斯故障诊断网络,完成了对跨接管的诊断试验,效果良好。     

基于小波神经网络的SVPWM算法研究

分析了SVPWM的基本原理,提出一种小波神经网络空间矢量脉宽调制(WNN-SVPWM)算法,并与BP神经网络空间矢量脉宽调制(BP-SVPWM)做了对比研究.仿真结果表明,网络隐层神经元个数相同时,小波网络比BP神经网络具有更快的收敛速度和更高的误差精度,使用WNN-SVPWM算法控制的永磁同步电动机具有更小的定子电流谐波畸变率和脉动转矩.     

基于人工神经网络的SVPWM技术

为研究人工神经网络隐层层数和功率器件开关频率对永磁同步电机性能的影响,提出一种人工神经网络(ANN)的空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法,在MATLAB/Simulink环境下建立永磁同步电机闭环控制系统模型,并仿真研究人工神经网络参数与电机性能的关系。结果表明,通过确定最佳神经网络隐层神经元数和功率器件开关频率,可保证永磁同步电机电流谐波畸变和脉动转矩尽量小。