基于CEEMDAN的压裂装备潜在性故障诊断模型

压裂装备的运行受力学负载作用,易出现潜在性故障。为保证压裂装备稳定运行,构建一种基于CEEMDAN的压裂装备潜在性故障诊断模型。按照CEEMDAN分解原则求解排列熵参数,确定压裂装备潜在性故障序列分解条件。提取潜在性故障的鲁棒局部均值,定义诊断模型的瞬态特征,并联合其他关联诊断条件完成压裂装备潜在性故障诊断。实验结果表明,应用构建模型后,故障灯亮起时的力学载荷作用仅为5.7×10^(9)N,诊断结果与发生潜在性故障时的压裂装备额定载荷作用条件相同,符合精确诊断的实际应用需求。

GNSS浮标海潮高滤波光滑算法

全球导航卫星系统(global navigation statellite system,GNSS)浮标观测获取的实时海面高程数据中包含了潮汐、波浪和白噪声,其周期相差较大,可以通过滤波提取潮位信息。海面高作为一种非平稳和非线性的时间序列,常用的门限滤波、低通滤波、小波滤波等并不适用,经验模态分析法(empirical mode decomposition,EMD)适用于海面高分析,但容易存在模态混叠和分量冗余现象。基于改进的多指标多尺度排列熵算法(multi-scale permutation entropy,MMPE),分别与变分模态分解(variational model decomposition,VMD)和完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical modal decomposition,CEEMD)结合,提出VMD+MMPE和CEEMD+MMPE两种降噪光滑模型。通过分析GNSS浮标数据的潮汐序列结果,并与小波分析重构潮位变化结果对比,其标准差分别为1.67 cm和1.39 cm,相关系数达到0.9996与0.9998,其中MMPE值分别为0.8988和0.9737。同时,通过三维频谱图的时频分析下,实验结果表明基于CEEMD+MMPE的算法具有更好的时频聚集性,在GNSS验潮数据处理方面具有较高的可行性和有效性。