首页--工业技术论文--石油、天然气工业论文--石油机械设备与自动化论文--钻井机械设备论文--循环系统设备论文

基于振动测试的钻井泵故障诊断系统研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-12页
   ·基于振动测试的故障诊断技术概况第8-9页
   ·钻井泵故障诊断系统的国内外研究现状第9页
     ·国内研究现状概述第9页
     ·国外研究现状概述第9页
   ·选题的目的与意义第9-10页
   ·论文的主要研究内容第10-12页
第2章 钻井泵故障机理及常见故障分析第12-16页
   ·钻井泵故障机理第12-14页
     ·液力端常见故障分析第12-13页
     ·动力端常见故障分析第13-14页
   ·钻井泵常见的故障分类第14-15页
   ·本章小结第15-16页
第3章 钻井泵故障诊断硬件系统研制第16-20页
   ·硬件系统设计第16-18页
     ·传感器选择第16-17页
     ·数据采集仪选择第17-18页
   ·硬件组成第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第4章 钻井泵故障测试试验第20-29页
   ·采样频率设置第20页
   ·传感器位置优选试验第20-25页
     ·传感器位置布置第20-23页
     ·测点位置优选第23-24页
     ·测点位置确定第24-25页
   ·故障试验方案设计第25-28页
     ·故障试验第25-26页
     ·待测故障试验第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第5章 钻井泵故障振动特征量的提取方法分析第29-47页
   ·滤波处理第29-30页
   ·时域分析第30-36页
     ·时域特征参数第30-32页
     ·振动信号的时域分析第32-33页
     ·多项式拟合法故障诊断第33-36页
   ·频域分析第36-40页
     ·功率谱定义第37页
     ·现代功率谱参数模型第37-38页
     ·振动信号的功率谱分析第38-40页
   ·小波分析第40-46页
     ·小波分析的发展第40页
     ·小波包分解第40-41页
     ·小波基选取第41-43页
     ·小波分解层数划分第43-44页
     ·小波包分解法故障诊断第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第6章 钻井泵故障诊断方法分析第47-62页
   ·粗糙集理论基本概念第47-50页
     ·信息系统第47-48页
     ·不可分辨关系第48-49页
     ·知识约简与核第49页
     ·近似关系第49-50页
   ·粗糙集数据约简第50-53页
     ·粗糙集数据的离散化处理第50-52页
     ·属性约简第52-53页
   ·粗糙集优缺点第53页
   ·基于粗糙集的BP神经网络识别第53-55页
   ·基于PNN神经网络的钻井泵故障诊断第55-60页
     ·PNN神经网络概述第55页
     ·PNN网络结构与工作原理第55-58页
     ·PNN与BP神经网络比较第58-59页
     ·基于PNN的钻井泵故障诊断第59-60页
   ·本章小结第60-62页
第7章 钻井泵故障诊断系统软件设计第62-74页
   ·VB与MATLAB混合编程的方法选择第62-63页
   ·VB调用MATLAB生成的COM组件过程第63-65页
     ·MATLAB制作COM组件第63-64页
     ·VB调用DLL文件第64-65页
     ·VB调用MATLAB第65页
   ·钻井泵故障诊断系统软件设计第65-68页
     ·软件功能介绍第65-66页
     ·软件总体设计第66-68页
     ·数据库第68页
     ·软件运行环境要求第68页
   ·钻井泵故障诊断系统软件界面设计及实现第68-73页
     ·系统主窗体设计第68-69页
     ·数据处理与存储实现第69-72页
     ·系统帮助界面设计第72-73页
   ·本章小结第73-74页
第8章 结论与建议第74-76页
   ·结论第74页
   ·建议第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-80页
附录第80-86页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第86页

论文共86页,点击 下载论文
上一篇:石油勘探开发工程项目监督管理体制改革研究
下一篇:15000Psi超高压节流阀密封圈的研制