復(fù)雜工況下油田機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測方法

摘 要 提出一種復(fù)雜工況下的油田機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測方法，采用EMD方法對油田機械設(shè)備的振動信號進(jìn)行去噪處理，結(jié)合ITD算法提取油田機械設(shè)備振動信號幅頻特征，輸入Teager能量算子獲得振動信號幅頻特征，運用SOFM網(wǎng)絡(luò)分析該信號的幅頻特性，得到特征聚類結(jié)果，在此基礎(chǔ)上建立二叉樹支持向量機，將特征聚類結(jié)果輸入進(jìn)去，完成油田機械設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測識別。實驗結(jié)果表明，所提方法的監(jiān)測性能良好，具有較高的監(jiān)測效率。

關(guān)鍵詞 油田機械設(shè)備 運行狀態(tài)監(jiān)測 振動信號幅頻特征 聚類分析 二叉樹支持向量機

中圖分類號 TE9? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A? ?文章編號 0254?6094（2023）02?0169?06

為了提高石油資源的利用率，確保油田機械設(shè)備的安全穩(wěn)定運行，需要加強油田機械設(shè)備的日常保養(yǎng)和狀態(tài)監(jiān)測工作［1］。對機械設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，可以獲得機械設(shè)備在運行狀態(tài)下的相關(guān)信息，歸類對比狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過一定的技術(shù)手段，可以實現(xiàn)工程項目的利益最大化。同時，通過分析油田機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，了解機械設(shè)備的運行狀態(tài)，可以提前找出設(shè)備的故障原因［2，3］，從而制定解決方案并逐步排查安全隱患，從多個角度和層面保障油田機械設(shè)備的安全穩(wěn)定運行。

胡杰等通過監(jiān)測機械設(shè)備的運行狀態(tài)，獲取實時動態(tài)數(shù)據(jù)信息，用于分析當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)，同時利用k?means聚類算法構(gòu)造獲取機械設(shè)備的健康矩陣，根據(jù)健康矩陣完成機械設(shè)備的運行狀態(tài)監(jiān)測［4］，但是該方法存在監(jiān)測準(zhǔn)確率低的問題。張聰?shù)韧ㄟ^多變量數(shù)據(jù)構(gòu)建機械設(shè)備的耦合網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，建立自主性異常監(jiān)測模型，提取機械設(shè)備運行狀態(tài)特征，將運行狀態(tài)特征輸入到多變量耦合網(wǎng)絡(luò)中，獲取機械設(shè)備的重建概率，并將其作為機械設(shè)備運行異常指標(biāo)，完成機械設(shè)備的運行狀態(tài)監(jiān)測，但是該方法存在監(jiān)測狀態(tài)識別率低的問題［5］。劉偉鵬等通過奇異值分解方法獲取機械設(shè)備運行狀態(tài)的特征量，利用降維處理優(yōu)化特征量構(gòu)建特征矩陣，將該特征矩陣輸入到支持向量機中，分類處理機械設(shè)備運行狀態(tài)，實現(xiàn)監(jiān)測，但是該方法存在監(jiān)測檢索時間長的問題［6］。

為此，筆者提出復(fù)雜工況下油田機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測方法。其創(chuàng)新點是通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法對油田機械設(shè)備振動信號進(jìn)行去噪處理，提取油田機械設(shè)備振動信號幅頻特征；然后運用自組織特征映射（Self?Organizing Feature Mapping，SOFM）網(wǎng)絡(luò)分析振動信號幅頻特性，得到特征聚類結(jié)果；最后建立二叉樹支持向量機，得到特征聚類結(jié)果，完成油田機械設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測識別。

1 機械設(shè)備運行振動特征提取

油田機械設(shè)備的運行振動信號中存在大量噪聲，為了準(zhǔn)確提取振動信號特征，需要對機械設(shè)備的振動信號進(jìn)行去噪處理。采用EMD方法作為復(fù)雜工況下油田機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測方法，具體過程如下。

第1步。通過EMD非線性非平穩(wěn)信號分解方法，將油田機械設(shè)備的振動信號u（t）分解成h個分量。

第2步。計算振動信號u（t）分量的Hurst指數(shù)，當(dāng)分量對應(yīng)的Hurst指數(shù)在0.5附近波動時，表明該分量為油田機械設(shè)備振動信號中存在的噪聲干擾，表示為：

由圖2可知，處于正常狀態(tài)時，油田機械設(shè)備振動信號的頻率較為平穩(wěn)；處于早期故障時，油田機械設(shè)備信號的頻率有較小波動且不規(guī)律；處于嚴(yán)重故障時，油田機械設(shè)備振動信號的頻率起伏波動較大，振動也更為明顯。

將識別率作為運行設(shè)備監(jiān)測指標(biāo)，采用筆者所提方法、文獻(xiàn)［4］方法和文獻(xiàn)［5］方法展開狀態(tài)監(jiān)測測試，得到識別率測試結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，筆者所提方法在3種運行狀態(tài)下識別率均在80%以上，明顯高于文獻(xiàn)［4］方法、文獻(xiàn)［5］方法的識別率，表明采用筆者所提方法得到的監(jiān)測設(shè)備振動信號幅頻特征具有很好的監(jiān)測識別功能。

采用筆者所提方法、文獻(xiàn)［4］方法和文獻(xiàn)［5］方法展開監(jiān)測準(zhǔn)確率測試，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，文獻(xiàn)［4］方法與文獻(xiàn)［5］方法在機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測過程中的準(zhǔn)確率較低，筆者所提方法與這兩種方法相比具有較高的準(zhǔn)確率，這是因為筆者所提方法提取了油田機械設(shè)備振動信號的幅頻特征，并以此為依據(jù)對其狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，從而大幅提升了監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確率，可見筆者所提方法具有很好的監(jiān)測性能且適用于各類油田機械設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測。

為進(jìn)一步驗證筆者所提方法的有效性，對3種方法下的監(jiān)測時間進(jìn)行對比，結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，筆者所提方法每次迭代所用的監(jiān)測時間都比前兩者短，表明筆者所提方法可在較短時間內(nèi)完成油田機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測，具有較高的監(jiān)測效率。

4 結(jié)束語

針對現(xiàn)有油田機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)

手段及方法不夠完善的問題，筆者提出一種復(fù)雜工況下的油田機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測方法，該方法提取了振動信號的幅頻特征，展開分類識別，最終證實該方法具有準(zhǔn)確率高、識別率高及監(jiān)測效率高等優(yōu)點，解決了傳統(tǒng)方法中的諸多問題，可以在復(fù)雜工況下開展機械運行設(shè)備的監(jiān)測任務(wù)，對以后工程項目的運用提供了很好的設(shè)備基礎(chǔ)技術(shù)，保障了設(shè)備安全與工程安全。

參 考 文 獻(xiàn)

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（收稿日期：2022-06-29，修回日期：2023-03-13）

Monitoring Method for Operating State of Oilfield?Machinery under Complex Working Conditions

DUAN Bing?hong

（SINOPEC Shengli Oilfield Company）

Abstract? ?A monitoring method for the operation status of oilfield machinery under complex working conditions was proposed， including having EMD method adopted to denoise vibration signals of oilfield machinery and the ITD algorithm combined to extract amplitude frequency characteristics of their vibration signals， and the Teager energy operator input to obtain amplitude frequency characteristics of the vibration signals as well as the SOFM network employed to analyze amplitude frequency characteristics of the signals so as to get feature clustering results. On this basis， the binary tree support vector machine was established and the feature clustering results were input to complete monitoring and identification of operating status. The experimental results show that， the method proposed has better monitoring performance and high efficiency.

Key words? ? oilfield machinery， operation status monitoring， vibration signal amplitude?frequency characteristics， cluster analysis， binary tree SVM

作者簡介：段秉紅（1981-），高級工程師，從事泛在油氣田設(shè)備智能化發(fā)展等相關(guān)方向的研究，duanbinghong.slyt@sinopec.com。

引用本文：段秉紅.復(fù)雜工況下油田機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測方法［J］.化工機械，2023，50（2）：169-174.