远程抽油机故障诊断系统：示功图分析与灰关联应用

"基于示功图分析的远程抽油机自诊断系统" 在石油开采领域，抽油机的正常运行对于油田产量和经济效益至关重要。随着计算机技术的快速发展，自动化管理在提高油井作业效率方面发挥了巨大作用。然而，由于抽油机大多在野外环境中作业，数量众多且分布广泛，加上恶劣的周边条件，人工监测变得极其困难。此外，井下的复杂工况往往导致抽油机频繁出现故障，影响到原油的生产和效益。因此，建立一个能够实时、准确地诊断抽油机故障的系统显得尤为紧迫。 示功图是分析抽油机井下工作状态的关键工具，它能直观反映出抽油机和抽油泵的工作性能。本文以示功图为核心，深入探讨了抽油机和抽油泵的工作原理，详细解析了示功图的形成机制及其在各种故障状态下的图形特征。通过对示功图的预处理，如使用最小外接矩阵法去除图形的量纲，便于后续的分析。同时，论文创新性地提出了灰色理论与模式识别的结合，用于示功图的特征提取。通过将抽油机运行视为灰色系统，对示功图进行灰度处理，计算灰度统计特性，构建分类特征向量，并改良了传统的关联度算法，建立了基于灰关联分析的故障诊断模型。 该远程抽油机自诊断系统采用Visual C++和MATLAB混合编程实现，由示功图识别模块、报警模块和诊断结果分析模块组成。实验结果显示，该系统具有良好的可行性，能准确识别抽油机的故障并进行程度判断，为实际应用提供了有力支持。 关键词涵盖抽油机、示功图、故障诊断、灰色理论和灰关联分析，表明了研究的深度和广度。这一系统为解决油田大规模生产中的抽油机故障问题提供了有效解决方案，有望进一步提升原油开采的效率和经济效益。