抽油机曲柄轴扭矩的辨识与预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题的背景 | 第8页 |
| 1.1.2 课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状与发展趋势 | 第9-12页 |
| 1.2.1 抽油机扭矩计算方法 | 第9-11页 |
| 1.2.2 抽油机曲柄轴扭矩检测技术的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 神经网络在油田上的应用 | 第12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 曲柄轴扭矩测试方法研究 | 第14-23页 |
| 2.1 无线扭矩测试系统 | 第14-16页 |
| 2.2 试验研究 | 第16-20页 |
| 2.2.1 试验方案 | 第16页 |
| 2.2.2 试验过程 | 第16-18页 |
| 2.2.3 试验结果 | 第18-20页 |
| 2.3 测试数据的处理 | 第20-22页 |
| 2.3.1 测试信号处理 | 第20页 |
| 2.3.2 悬点载荷插值处理 | 第20-21页 |
| 2.3.3 悬点位移的矫正 | 第21-22页 |
| 2.3.4 测试数据的筛选 | 第22页 |
| 2.4 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于电机参数测量的曲柄轴最大扭矩预测方法 | 第23-35页 |
| 3.1 功率效率法计算曲柄轴扭矩 | 第23-27页 |
| 3.1.1 有功功率分析 | 第25页 |
| 3.1.2 电机效率分析 | 第25-26页 |
| 3.1.3 带传动与减速器效率分析 | 第26-27页 |
| 3.2 电机效率的确定 | 第27-32页 |
| 3.2.1 电机效率预测模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 电机运行状态的判断 | 第30-32页 |
| 3.3 预测最大扭矩 | 第32-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 曲柄轴扭矩预测研究 | 第35-52页 |
| 4.1 悬点载荷的预测 | 第35-38页 |
| 4.2 拉玛扎诺夫公式修正 | 第38-41页 |
| 4.2.1 拉玛扎诺夫公式分析 | 第38页 |
| 4.2.2 拉玛公式修正 | 第38-39页 |
| 4.2.3 修正结果分析 | 第39-41页 |
| 4.3 SPN模型的建立 | 第41-44页 |
| 4.3.1 分析并提出SPN模型 | 第41-42页 |
| 4.3.2 预测结果分析 | 第42-43页 |
| 4.3.3 抽油机扭矩的全域预测 | 第43-44页 |
| 4.4 曲柄轴扭矩的精确计算公式 | 第44-48页 |
| 4.4.1 精确计算公式分析 | 第44-47页 |
| 4.4.2 两种机型抽油机计算结果分析 | 第47-48页 |
| 4.5 扭矩预测的综合方法 | 第48-51页 |
| 4.6 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 神经网络对扭矩的预测 | 第52-61页 |
| 5.1 扭矩辨识神经网络的建立 | 第53-55页 |
| 5.2 学习与训练函数的确定 | 第55-56页 |
| 5.3 模型训练及辨识分析 | 第56-59页 |
| 5.4 小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简介、发表文章及研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
