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[1]秦小刚,杨风允,王文祥,等.基于振动监测和支持向量机的海洋石油离心泵智能预警技术研究[J].工业仪表与自动化装置,2022,(01):101-105.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.01.021]
　QIN Xiaogang,YANG Fengyun,WANG Wenxiang,et al.Research on intelligent early warning technology of offshore centrifugal pump based on vibration monitoring and support vector machine[J].Industrial Instrumentation & Automation,2022,(01):101-105.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.01.021]
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基于振动监测和支持向量机的海洋石油离心泵智能预警技术研究

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2022年01期
页码:
101-105
栏目:
出版日期:
2022-02-15

文章信息/Info

Title:
Research on intelligent early warning technology of offshore centrifugal pump based on vibration monitoring and support vector machine
文章编号:
1000-0682（2022）01-0000-00
作者:
秦小刚; 杨风允; 王文祥; 徐正海
中海油研究总院有限责任公司，北京 100028
Author(s):
QIN Xiaogang;  YANG Fengyun;  WANG Wenxiang;  XU Zhenghai
(CNOOC Research Institute Co.，Ltd., Beijing 100028,China)
关键词:
智能预警; 支持向量机; 机理模型; 在线监测; 离心泵
Keywords:
intelligent early warning;  LS-SVM;  mechanism model;  online monitoring;  machine pump
分类号:
TH17
DOI:
10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.01.021
文献标志码:
A
摘要:
目前海洋石油正在建设智能油田、数字油田，提升设备管理的数字化和智能化水平。本文针对如外输泵、注水泵等重要性较强的A类关键离心泵，分析常见故障并采用基于振动监测技术实现离心泵在线监测系统，保障了状态数据的实时采集。梳理常见故障的特征情况，建立基于支持向量机优化概率密度函数的智能预警模型，通过数据测试抓取特征参数，嵌入在线监测系统。通过现场应用，可实现对海洋石油离心泵的有效智能预警，提升了海洋石油的关键设备的数字化监测管理水平。
Abstract:
At present, offshore oil is building intelligent and digital oil fields. For the key pumps with high proportion and strong importance of offshore oil, common faults are analyzed, and the pump on-line monitoring system based on vibration monitoring is adopted to ensure the real-time acquisition of state data. Combing the characteristics of common faults, establishing an intelligent early warning model based on support vector machine and embedding it into the on-line monitoring system can realize effective intelligent early warning of offshore oil pumps through data testing and application.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2021-10-21

作者简介：
秦小刚（1989），男，机械工程师，主要研究方向为海上平台机械设备的选型设计研究。
更新日期/Last Update: 1900-01-01