基于电流检测的抽油机井故障诊断机制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题来源与研究意义 | 第9页 |
| ·现代故障诊断技术发展与研究内容 | 第9-11页 |
| ·抽油机井故障诊断技术方法综述 | 第11-14页 |
| ·地面示功图分析法 | 第11-12页 |
| ·井下示功图诊断法 | 第12页 |
| ·计算机诊断法 | 第12-13页 |
| ·人工智能法 | 第13-14页 |
| ·存在问题 | 第14页 |
| ·系统功能和研究内容 | 第14-17页 |
| ·系统需求 | 第15页 |
| ·课题研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 抽油机井故障诊断机制模型 | 第17-25页 |
| ·抽油机采油机理 | 第17-19页 |
| ·电流诊断故障 | 第19-22页 |
| ·抽油机井电流诊断故障原理 | 第19页 |
| ·抽油机井故障类型与电流曲线 | 第19-22页 |
| ·抽油机井故障诊断系统建立 | 第22-24页 |
| ·故障诊断模型 | 第22页 |
| ·抽油机井故障诊断系统 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 故障诊断BP 神经网络 | 第25-34页 |
| ·故障诊断中的神经网络 | 第25-26页 |
| ·BP 神经网络 | 第26页 |
| ·BP 网络数学模型和实现步骤 | 第26-28页 |
| ·BP 神经网络设计 | 第28-33页 |
| ·电流曲线特征提取 | 第28-29页 |
| ·BP 神经网络结构参数 | 第29-31页 |
| ·BP 神经网络建立和训练 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 故障诊断系统设计 | 第34-53页 |
| ·硬件设计 | 第34-43页 |
| ·SOC 片上系统 | 第34页 |
| ·C8051F320 微处理器 | 第34-38页 |
| ·数据采集单元 | 第38-40页 |
| ·数据显示单元 | 第40-41页 |
| ·I~2C 总线数据存储单元 | 第41-43页 |
| ·系统软件设计思想 | 第43-44页 |
| ·软件程序设计 | 第44-49页 |
| ·系统主程序设计 | 第44-45页 |
| ·电流采集程序 | 第45-47页 |
| ·数据存储程序 | 第47-48页 |
| ·液晶显示程序 | 第48页 |
| ·压力采集程序 | 第48-49页 |
| ·抗干扰技术 | 第49-50页 |
| ·现场应用效果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 发表文章目录 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 详细摘要 | 第58-63页 |
