基于小波包能量谱的HMM钻头磨损监测

从工程应用的角度论述了小波包分解原理及其能量谱监测理论,并将该理论应用于钻削力信号特征提取中,针对钻削过程特征矢量与钻头磨损之间具有较强的随机性和不确定性的特点,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的钻头磨损监测方法。实验结果表明,通过对钻削力信号进行多层小波包分解,提取各频段能量谱作为特征矢量可准确刻画工艺系统随钻头磨损的演化规律,利用HMM建立的各钻头磨损状态小波包能量谱的统计模型可有效跟踪钻头磨损的发展趋势,实现钻头磨损状态和寿命的监测。

基于钻进扭矩小波特征规律的PDC钻头磨损程度的分析研究

由于钻井工程隐蔽性的特点,目前钻头磨损监测手段较少。针对MSE和钻速方程的分析方法存在关键参数难以获得的问题,PDC钻头的磨损程度一直是研究中的难点。基于小波包能量法对钻进扭矩信号进行小波包分解,分析小波包能量特征,研究了PDC钻头在不同磨损程度时的钻进扭矩、小波包能量分布特征。通过研究发现:小波包能量分布特征能够反映钻头的磨损程度;小波包能量分布集中在低频带,占比达90%以上;随钻头磨损程度的增加,小波包能量在最低频带能量占比减小,在高频带占比增加,反映了钻头磨损后井下钻具黏滑、震动增加的情况。基于小波包能量分布特征规律,提出可通过连续分析钻进扭矩的小波包能量特征来实现钻头磨损监测,为监测钻头磨损程度提出了解决思路,并通过实验进行了可行性验证,为该技术的应用提供了依据。

基于连续小波变换的钻削力信号灰度矩特征提取

利用小波分析良好的时频特性,分析了钻削过程中钻削力信号在时间-尺度域中的变化特征,提出用“灰度矩”的概念来描述连续小波变换的统计特性,并通过实验研究了整个钻头磨损历程中钻削力信号小波变换结果的“1+1”阶矩的变化规律。结果表明:随着钻头磨损的增加,其“1+1”阶矩统计特征呈上升趋势,根据其变化特征可有效实现钻头磨损状态的监测。