基于灰色神经网络的旋转控制头深沟球轴承温度预测

发布时间：2018-08-18 19:36

【摘要】：由于井口、转盘、天车的中心偏差,旋转控制头深沟球轴承受到较大的侧向载荷,同时,由于摩擦扭矩的作用,深沟球轴承会产生大量的热,容易导致轴承温度过高而失效,降低旋转控制头现场生产安全性能。为了优选、及时更换润滑冷却介质,提高深沟球轴承使用寿命及旋转控制头整体工作性能,将深沟球轴承温度变化作为研究重点,以室内试验测得数据为样本,运用灰色神经网络方法,建立数学模型对深沟球轴承温度进行预测,并与BP神经网络预测结果作对比。结果表明:灰色神经网络模型预测精度高、稳定性好,且所需样本数据少,对深沟球轴承温度预测及旋转控制头冷却润滑系统设计具有重要的应用价值。
[Abstract]:Because of the center deviation of wellhead, rotary disc and crane, the rotary control head deep groove ball bearing is subjected to larger lateral load. At the same time, due to the effect of friction torque, deep groove ball bearing will produce a lot of heat, which will easily lead to the bearing temperature too high and failure. Reduce the production safety performance of rotary control head. In order to optimize selection, the lubricating cooling medium should be changed in time, the service life of deep groove ball bearing and the whole working performance of rotary control head should be improved. The temperature change of deep groove ball bearing is regarded as the focus of the research, and the data obtained from indoor test is taken as the sample. A mathematical model was established to predict the temperature of deep groove ball bearing by using the method of grey neural network, and the result was compared with that of BP neural network. The results show that the grey neural network model has the advantages of high prediction accuracy, good stability and less sample data. It has important application value for the temperature prediction of deep groove ball bearing and the design of cooling lubrication system for rotating control head.
【作者单位】： 西南石油大学机电工程学院;中国石油集团钻井工程技术研究院;
【基金】：“十二五”国家油气重大专项资助(2011ZX05036-003)资助~~
【分类号】：TH133.3

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本文编号：2190471