油田高压电机故障诊断方法研究与维护技术应用

发布时间：2020-05-23 01:45

【摘要】：大庆油田有限责任公司天然气分公司承担全油田的大部分原油稳定及天然气净化任务,共有300-7200KW高压电机90余台,这些高压电机驱动的设备均为压缩机,而压缩机是天然气处理装置的核心设备,且长周期运行,因此高压电机的运行状况直接关系到天然气处理装置的产品产量和天然气处理量。天然气分公司运行15年以上的高压电机数量已达20余台,故障频发的高压电机已给天然气分公司28套油气处理装置的检修计划安排及调气带来了极大挑战。因此,高压电机的故障诊断是保证设备安全运行的重要工作,可为制定合理有效的备品备件和检修计划提供可靠依据。论文的主要内容有:一是从电机的定子电流以及振动信号出发研究了异步电机的故障机理,找出了四种故障状态下的特征频率,为故障诊断打下基础。二是研究了国内外电机故障诊断技术的发展趋势,发现故障诊断已逐步从基于数学模型和信号分析阶段过渡到人工智能阶段;基于人工智能的故障诊断方法也逐步由支持向量机、最近邻分类、BP神经网络、决策树、贝叶斯分类等向深度学习发展。三是研究了四种基于神经网络的深度学习方法的特点与研究进展,阐述了卷积神经网络的优势,并尝试应用了一个一维卷积神经网络用于电机关键部件—滚动轴承的故障诊断,成功诊断了电机的故障类别、故障程度,精度高,收敛速度快,效果良好。四是对大庆油田天然气分公司红压浅冷装置压缩机高压电机成功进行了故障诊断,同时把近些年在油田高压电机维护技术方面的现场经验做了总结。下一步将继续开展高压电机故障诊断方法的研究和探讨,努力提高天然气分公司高压电机的管理水平,为大庆油田持续稳产提供技术支持。
【图文】：

转子上的旋转力矩作用于机械设备后，设备就会以转速”开始持续旋转。上面叙逡逑述的转化过程可以用以下能量的转换模式进行描述：逡逑ｆ／：邋—＞４邋￣＞多—＞邋￡＊２邋４＾２邋—邋Ｔ邋—邋异步电动机转动的基本机理如图２．１所不：逡逑图２．１异步电机转动机理逡逑１３逡逑

层组合而来卷积神经网络训练完成之后，应用５ＰＡＷ反向传播算法调整网逡逑络参数，从而达到优化网络摸型的目标。佘道明等学者提出的用于故障诊断的一逡逑种多层深度卷积神经网络比较具备代表性［３７］，这种卷积神经网络的结构如图３．１逡逑所示，，它有Ｃ７，Ｃ３，Ｃ５三个卷积层，沿，沿两个下采样层，每层的图形个数即特征逡逑２３逡逑
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM307;TE96

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本文编号：2676938