２０２０年９月
油田加药装置工业洗水机第３５卷第５期西安石油大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ′ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｓｅｐ．２０２０Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．５
收稿日期：２０２０ ０１ ２５
基金项目：陕西省科学技术厅面上项目（２０２０ＪＭ－５４３）；陕西省科学技术厅一般项目（２０２０ＧＹ－０３８）
第一作者：张仙伟（１９７３ ），男，博士，副教授，研究方向：信息安全、物联网、大数据分析和云计算等。 Ｅ ｍａｉｌ：ｘｗｚｈａｎｇ＠ｘｓｙｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ ０６４Ｘ．２０２０．０５．００７
中图分类号：ＴＥ９３３；ＴＰ２７７文章编号：１６７３ ０６４Ｘ（２０２０）０５ ００４７ ０７文献标识码：Ａ
张仙伟１，尚俊倩１，张鑫２，宋振涛１
加热鞋垫（１．西安石油大学计算机学院，陕西西安７１００６５；
２．长庆油田分公司第二采油厂，甘肃庆城７４５１００）
摘要：为提高抽油机故障诊断效率，构建了以物联网技术为基础并结合采油机故障诊断算法的专家系统。通过示功图对抽油机进行特征描述，进而对其进行故障诊断，并以图示方式进行直观展示；将井下泵功图作为基本分析资料，通过载荷位移传感器对抽油井地面示功图进行探测。仿真结果表明：（１）采用井下泵功图对抽油机工况诊断结果更加准确；（２）本文所构建的系统故障诊断准确率高，识别速度快，具有一定实用性。关键词：抽油机；故障诊断；示功图；物联网；专家系统 ＰａｒａｍｅｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＰｕｍｐｉｎｇ
ＵｎｉｔＢａｓｅｄｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ
ＺＨＡＮＧＸｉａｎｗｅｉ１，ＳＨＡＮＧＪｕｎｑｉａｎ１，ＺＨＡＮＧＸｉｎ２，ＳＯＮＧＺｈｅｎｔａｏ
１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，Ｘｉ＇ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ，Ｓｈａａｎｘｉ７１００６５，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｅｃｏｎｄＯｉｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＰｌａｎｔ，ＣｈａｎｇｑｉｎｇＯｉｌｆｉｅｌｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｑｉｎｇｃｈｅｎｇ，Ｇａｎｓｕ７４５１００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉｔｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ａｎｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄ
ｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉｔｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉｔａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄｂｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｄｉａｇｒａｍ
，ｔｈｅｎｔｈｅｆａｕｌｔｓｏｆｔｈｅｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉｔｉｓｄｉａｇｎｏｓｅｄ
，ａｎｄｄｉｓｐｌａｙｅｄｉｎｔｕｉｔｉｖｅｌｙｉｎｔｈｅｆｏｒｍｏｆｄｉａｇｒａｍ．Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｄｏｗｎｈｏｌｅｐｕｍｐｉｎｄｉｃａｔｏｒｄｉａ ｇｒａｍａｓｔｈｅｂａｓｉｃａｎａｌｙｓｉｓｄａｔａ，ｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｄｉａｇｒａｍｏｆｐｕｍｐｉｎｇｗｅｌｌｉｓｄｅｔｅｃｔｅｄｂｙｌｏａｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓｅｎｓｏｒ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｉｔｉｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｔｏｄｉａｇｎｏｓｅｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉ
ｔｂｙｄｏｗｎｈｏｌｅｐｕｍｐｉｎｄｉｃａｔｏｒｄｉａｇｒａｍ；ｔｈｅｃｏｎ
反渗透水处理系统
ｓｔｒｕｃｔｅｄｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉｔｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｓｙｓｔｅｍｈａｓｈｉｇｈｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓａｃｃｕｒａｃｙ
，ｈｉｇｈｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｐｅｅｄａｎｄｃｅｒｔａｉｎｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉｔ；ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｉｎｄｉｃａｔｏｒｄｉａｇｒａｍ；ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ；ｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍ
张仙伟，尚俊倩，张鑫，等．基于物联网的抽油机参数分析与故障诊断［Ｊ］．西安石油大学学报（自然科学版），２０２０，３５（５）：４７ ５３．
自动旋转喷雾喷头
ＺＨＡＮＧＸｉａｎｗｅｉ
，ＳＨＡＮＧＪｕｎｑｉａｎ，ＺＨＡＮＧＸｉｎ，ｅｔａｌ．Ｐａｒａｍｅｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｍｐｉｎｇｕｎｉｔｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ
［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ＇ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２０，３５（５）：４７ ５３．
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