| 【论文摘要】 | 石油设备的工作环境和使用工况都非常恶劣,但是石油工业是我国重要的基础产业,对石油机械进行工况监视和故障诊断非常必要。而采油设备对于整个油田的关键作用更是不言而喻的。因此,为保证采油设备的正常可靠运转,应用智能故障诊断技术已迫在眉睫。
本文以振动信号的分析为基础,研究了专门针对油田采油设备的自动诊断系统。根据油田采油设备的特殊性,使用加速度传感器采集振动信号,经过特征提取,利用数字信号处理等手段,提取敏感性参数。借助专门针对采油设备的专用型知识库,采用自动诊断和手工诊断相结合的诊断方法,进行专家系统精确诊断。并结合现场使用,分等级直接给出图形界面和诊断结论,方便工人操作。
本课题主要应用Visual C++6.0和数据库技术,其中Visual C++6.0主要用来开发图形用户界面和进行后台处理,而数据库则用来存储在故障诊断系统推理中要用到的规则。在Visual C++6.0中可以利用ADO来进行数据库的操作。状态监测主要利用Visual C++6.0集成开发环境实现各个功能模块。而专家系统的核心是对数据库的操作,在专家系统里,利用ADO接口可以方便地与数据库建立联系,并在此基础上进行规则... |
