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潜水泵状态监测方法

发布时间:2023-12-27浏览次数:577

  潜水泵在可变工作条件下的适应性预测,状态监测与预测对于提高潜水泵的可靠性和安全性,降低停机时间和维护成本至关重要。

  由于潜水泵运行工况的复杂性和多样性,其数据分布特性呈现复杂的多变量分布,另一方面,机械退化过程也具有随机性和非线性的特点,针对这些挑战,本文提出了一种将工况识别和预测相结合的自适应预测方法。

  基于高斯混合模型和期望算法,提出了一种基于多变量分布的无监督聚类方法来识别水泵工况,在此基础上,利用粒子滤波方法,对识别出的运行工况下的设备未来状态进行预测,进行缺陷严重度分析和剩余使用寿命估算。

  预测结果的不确定度也被量化,并用仪器测量进行更新,通过对某油田潜水泵的现场试验研究,验证了自适应预测方法比传统预测方法的有效性。