摘要：為提高油田機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性與高效性，分析傳動(dòng)裝置的運(yùn)行特性，該研究設(shè)計(jì)了一種基于小波分析的油田傳動(dòng)裝置振動(dòng)信號(hào)識(shí)別方法。應(yīng)用小波分析方法采集機(jī)械傳動(dòng)裝置的振動(dòng)信號(hào)，為振動(dòng)信號(hào)的識(shí)別提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然后對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行卷積預(yù)處理，根據(jù)Hilbert變換、小波變換原理，從振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征、頻域特征以及時(shí)頻特征等方面出發(fā)，識(shí)別傳動(dòng)裝置的振動(dòng)信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：經(jīng)過(guò)小波分析后的3組振動(dòng)信號(hào)頻率均變得更加簡(jiǎn)潔，保留的關(guān)鍵頻率特征為85.11 Hz，與實(shí)際傳動(dòng)頻率85.399 Hz非常接近，表明該文方法通過(guò)將復(fù)雜的信號(hào)簡(jiǎn)化，能夠有效地識(shí)別裝置振動(dòng)的振動(dòng)信號(hào)特征，便于對(duì)油田機(jī)械傳動(dòng)裝置的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷。

關(guān)鍵詞：小波分析? 智能化油田? 機(jī)械傳動(dòng)裝置? 振動(dòng)信號(hào)識(shí)別? 傳動(dòng)信號(hào)? 支持向量機(jī)

中圖分類號(hào)：TP751文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： In order to improve the stability and efficiency of oilfields mechanical equipment operation and analyze the running characteristics of the gear， a method of vibration signal identification of the oilfields mechanical gear based on wavelet analysis is designed in this study. It uses the wavelet analysis method? to collect the vibration signal of the mechanical gear and provides the data basis for the identification of vibration signals， then performs? convolution pre-processing of the collected vibration signal， and according to the principle of Hilbert transform and wavelet transform， identifies the vibration signal of the gear from the time-domain characteristics， frequency-domain characteristics and time-frequency characteristics of vibration signals and other aspects. The experimental results show that the frequencies of the three groups of vibration signals are all more concise after wavelet analysis，? the key frequency characteristic retained is 85.11 Hz， which is very close to the actual transmission frequency of 85.399 Hz， indicating by simplifying the complex signals， the method in this paper can effectively identify the characteristics of the vibration signal of the device vibration， and is convenient to judge the running state of the oilfields mechanical gear.

Key Words： Wavelet analysis; Intelligent oilfield; Mechanical gear; Vibration signal identification; Transmission signal; Support vector machine

隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，我國(guó)各個(gè)行業(yè)對(duì)機(jī)械設(shè)備的要求越來(lái)越高，開(kāi)始將大型作業(yè)、智能化技術(shù)以及高度集成的特性與機(jī)械設(shè)備相結(jié)合，成為我國(guó)現(xiàn)在短自動(dòng)化設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)，這就要求相關(guān)機(jī)械設(shè)備需要有更多樣化的功能與高質(zhì)量的性能[1]。

在石油工程中，油田機(jī)械設(shè)備是工業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心部分，在設(shè)備性能優(yōu)良的基礎(chǔ)上，還要保證環(huán)保性、安全性與穩(wěn)定性[2-3]。機(jī)械設(shè)備的傳動(dòng)裝置是其能否正常運(yùn)行的關(guān)鍵部分，若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)傳動(dòng)裝置的故障，不僅會(huì)阻礙油田工程的運(yùn)轉(zhuǎn)，降低工程的工作效率，還會(huì)對(duì)相關(guān)工作人員帶來(lái)一定的安全隱患。因此，對(duì)傳動(dòng)裝置的穩(wěn)定性研究是非常重要的[4]。在檢測(cè)傳動(dòng)裝置的運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，一般通過(guò)對(duì)裝置的振動(dòng)信號(hào)的分析，判斷傳動(dòng)裝置的性能好壞。

基于以上背景，該研究應(yīng)用小波分析法，設(shè)計(jì)了一種油田機(jī)械傳動(dòng)裝置振動(dòng)信號(hào)識(shí)別方法，為大型機(jī)械設(shè)備的傳動(dòng)裝置的故障分析提供一種識(shí)別方法，為油田工業(yè)的長(zhǎng)久穩(wěn)定發(fā)展提供一種參考。

1分析傳動(dòng)裝置運(yùn)行特性

在機(jī)械設(shè)備中，傳動(dòng)裝置是設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)部分。油田機(jī)械設(shè)備作為油田工業(yè)的主要?jiǎng)恿υO(shè)備，其正常穩(wěn)定地運(yùn)行，是油田工業(yè)生產(chǎn)效率與效益的基礎(chǔ)保障?，F(xiàn)通過(guò)對(duì)油田傳動(dòng)裝置的運(yùn)行機(jī)理進(jìn)行分析，提取傳動(dòng)裝置的特性指標(biāo)，為裝置振動(dòng)信號(hào)特征的識(shí)別提供基礎(chǔ)的理論依據(jù)[5]。

現(xiàn)階段，我國(guó)油田工業(yè)常用的機(jī)械設(shè)備，其傳動(dòng)裝置的主要構(gòu)成部分有齒輪、傳動(dòng)鏈條、萬(wàn)向軸、三角膠帶等。通過(guò)相互作用，從裝置的驅(qū)動(dòng)側(cè)傳遞能量，并分配到裝置的運(yùn)行側(cè)，裝置傳動(dòng)的本質(zhì)是一種運(yùn)動(dòng)形式的轉(zhuǎn)換。計(jì)算機(jī)械設(shè)備傳動(dòng)裝置的相關(guān)指標(biāo)參數(shù)，包括傳動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)速比、變矩向量、功率能容、傳動(dòng)效率以及過(guò)載向量。

綜上所述，油田機(jī)械設(shè)備傳動(dòng)裝置的振動(dòng)，主要來(lái)自于齒輪振動(dòng)，其振動(dòng)的特征與其傳動(dòng)效率、過(guò)載系數(shù)等相關(guān)，基于上述分析，對(duì)油田機(jī)械傳動(dòng)裝置額振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行研究。

2振動(dòng)信號(hào)采集

在油田機(jī)械傳動(dòng)裝置的運(yùn)行過(guò)程中，不同節(jié)點(diǎn)發(fā)生偏差，都會(huì)以不同的振動(dòng)信號(hào)特征顯示出來(lái)[6]。因此，為了把控油田機(jī)械傳動(dòng)裝置的穩(wěn)定運(yùn)行效果，結(jié)合傳動(dòng)裝置的運(yùn)行機(jī)理，采用小波分析的方式對(duì)油田機(jī)械傳動(dòng)裝置振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集、處理與特征識(shí)別。

將上文所述的時(shí)域特征與頻域特征結(jié)合，構(gòu)建時(shí)、頻域的特征矩陣，通過(guò)小波變換，將振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行多層次的分解，對(duì)矩陣進(jìn)行計(jì)算，得到振動(dòng)信號(hào)的綜合特征結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)油田機(jī)械傳動(dòng)裝置振動(dòng)信號(hào)的識(shí)別。

5測(cè)試與分析

為檢測(cè)基于小波分析的油田機(jī)械傳動(dòng)裝置振動(dòng)信號(hào)識(shí)別方法的效果，進(jìn)行裝置振動(dòng)試驗(yàn)。

5.1試驗(yàn)準(zhǔn)備

以M油田機(jī)械傳動(dòng)裝置為試驗(yàn)對(duì)象，傳動(dòng)裝置的基本參數(shù)如下表1所示?；贚abview振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)，應(yīng)用本文設(shè)計(jì)的振動(dòng)信號(hào)識(shí)別方法，進(jìn)行試驗(yàn)，為排除因試驗(yàn)用傳感器故障或調(diào)試不準(zhǔn)等外部相關(guān)因素的影響，分別選擇傳動(dòng)裝置的隨機(jī)三處，作為試驗(yàn)的檢測(cè)點(diǎn)，設(shè)為試驗(yàn)組1、試驗(yàn)組2、試驗(yàn)組3，以此來(lái)避免外界因素影響，提高試驗(yàn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

5.2試驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)上述試驗(yàn)準(zhǔn)備完成振動(dòng)試驗(yàn)。提取傳感去檢測(cè)的三組振動(dòng)信號(hào)，作為對(duì)照組，應(yīng)用該文方法監(jiān)測(cè)的三組振動(dòng)信號(hào)，作為實(shí)驗(yàn)組。采用Matlab程序，繪制兩組試驗(yàn)結(jié)果，如圖1、圖2所示。

由圖2可知，經(jīng)過(guò)小波分析的3組振動(dòng)信號(hào)頻率均變得更加簡(jiǎn)潔，將高頻區(qū)域的一段信息與低頻區(qū)域的信息去掉，并且均保留了初始振動(dòng)信號(hào)的主要信號(hào)頻率特征，保留的關(guān)鍵頻率特征為85.11 Hz，計(jì)算實(shí)際的傳動(dòng)裝置的傳動(dòng)頻率，結(jié)果為85.399 Hz，兩個(gè)數(shù)值非常接近。

上述結(jié)果表明該文方法通過(guò)將復(fù)雜的信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)化，能夠有效地識(shí)別裝置振動(dòng)的相關(guān)特征，便于對(duì)油田機(jī)械傳動(dòng)裝置的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析和判斷，為傳動(dòng)裝置的穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。

6結(jié)語(yǔ)

傳動(dòng)裝置的穩(wěn)定與否關(guān)系到大型工業(yè)的生產(chǎn)效率。石油工業(yè)作為我國(guó)重要大型工業(yè)的一種類型，維持其相關(guān)機(jī)械設(shè)備傳動(dòng)裝置的性能是油田工業(yè)生產(chǎn)效率的保障。為此，該文研究了識(shí)別油田機(jī)械設(shè)備傳動(dòng)裝置的信號(hào)特征，及時(shí)判斷機(jī)械設(shè)備是否正常運(yùn)轉(zhuǎn)，以期提高我國(guó)油田工業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：趙磊（1985—），男，本科，工程師，研究方向?yàn)闄C(jī)電儀表。