基于矩特征傅里叶描述的示功图故障诊断研究

付光杰 周昕奇 王 磊 牟海维

(1.东北石油大学，黑龙江 大庆 163318；2.中国石油天然气管道局，河北 廊坊 065000)

在油田开采生产中，除了少数自喷井外，大部分采用机械采油方式，由于油井数量多，位置分散且周边环境恶劣，人工检测抽油机故障比较困难，而且抽油机井下工况复杂，导致故障时常发生，影响油田产量和效益。因此，及时准确地诊断出抽油机的故障，有助于提高原油的开采效率、降低开采成本。

笔者结合CYJj10-3-37HB型抽油机示功图的特征，建立相应的故障样本集，针对傅里叶描述子(Fourier Description)适用于差异较大的故障示功图识别，采用一种结合矩特征和傅里叶描述子的示功图故障诊断方法。该方法首先对预处理后的示功图做数学形态学处理并在最佳阈值下二值化，将得到的图像经高斯滤波后用Canny算子进行边缘检测，进而得到边界为最大区域填充后的图像；然后通过计算图像的Hu矩得到7个不变矩，对其进行二维离散傅里叶变换并进行高斯归一化；最后使用欧氏距离识别示功图故障类型，实现对抽油机的故障诊断。

1 示功图预处理①

国内外现有抽油机故障诊断方法通常以示功图作为分析井下工况的主要依据。示功图识别的准确性在于如何提取其最具代表性的特征值和采取何种分类器进行类别的判定[1]。从信号中提取特征参数是机械故障诊断的关键所在[2,3]。笔者在提取特征值之前，对示功图进行预处理和分割。根据抽油机的故障类型，选取6种典型示功图进行故障预测，类型分别为：正常状态、管漏、供液不足、抽油杆断脱、泵漏失、气影响。……