基于EMD原理與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋挖鉆機(jī)鉆桿故障識(shí)別方法.pdf

1、作為現(xiàn)代樁基工程中的重要組成設(shè)備，旋挖鉆機(jī)被廣泛應(yīng)用于油氣開采、礦山挖掘、跨海大橋等眾多領(lǐng)域。然而在旋挖鉆機(jī)實(shí)際工作過程中時(shí)常會(huì)發(fā)生掉鉆現(xiàn)象，因鉆桿故障引發(fā)的旋挖鉆機(jī)掉鉆事故不在少數(shù)，因此對(duì)鉆機(jī)鉆桿進(jìn)行故障識(shí)別從而實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆機(jī)故障的狀態(tài)檢測和診斷具有重要意義。基于以上目的，本文在實(shí)驗(yàn)室條件下對(duì)旋挖鉆機(jī)鉆桿的故障識(shí)別進(jìn)行了相關(guān)探索研究，主要研究內(nèi)容和工作歸結(jié)如下:
　　1)本文通過模擬鉆機(jī)工作原理，以某型鉆機(jī)為藍(lán)本搭建了鉆進(jìn)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，

2、對(duì)鉆進(jìn)實(shí)驗(yàn)臺(tái)的各組成系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的方案設(shè)計(jì)與計(jì)算。對(duì)鉆桿螺栓連接松動(dòng)故障與鉆桿存在破壞缺陷兩種故障進(jìn)行了模擬，并利用實(shí)驗(yàn)臺(tái)完成了不同轉(zhuǎn)速和不同工況的信號(hào)樣本采集。
　　2)研究了EMD算法原理與相關(guān)信號(hào)處理的譜分析方法，利用小波閾值去噪方法對(duì)實(shí)際鉆桿信號(hào)進(jìn)行了去噪。利用EMD方法實(shí)現(xiàn)了鉆桿信號(hào)的自適應(yīng)性有效分離，對(duì)鉆桿信號(hào)的時(shí)頻譜、AR譜、邊際譜進(jìn)行了分析。
　　3)針對(duì)鉆機(jī)鉆桿故障識(shí)別提出了EMD-IMF能量、EMD-奇

3、異值分解兩種故障特征量的提取方法，對(duì)采集獲取的不同工況樣本信號(hào)進(jìn)行特征值提取與對(duì)比，結(jié)果表明兩種方法能夠有效識(shí)別鉆桿故障特征。
　　4)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，采用EMD-IMF能量、EMD-奇異值兩種特征提取方法分別對(duì)不同轉(zhuǎn)速和不同工況下的信號(hào)進(jìn)行了故障特征向量的構(gòu)建，最后結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)兩種工況進(jìn)行了診斷分類。結(jié)果表明:兩種基于EMD原理的故障特征量提取方法均可以用于鉆桿故障特征量的提取，其中EMD-能量法對(duì)于鉆桿松動(dòng)工況具