автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Повышение быстродействия диагностирования автоматизированных штанговых нефтяных установок

На правах рукописи

ГУСАРОВ Александр Андреевич

ПОВЫШЕНИЕ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ^ / АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ШТАНГОВЫХ НЕФТЯНЫХ У УСТАНОВОК

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Оренбург-2006

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет».

Научный руководитель доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки РФ Шевелеико Владимир Дмитриевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук; профессор

Козлов Николай Федорович;

кандидат технических наук, доцент Мухтаров Рашид Галиуловнч

Ведущая организация ОАО «Оренбургский научно-

исследовательский и проектный институт нефти ОАО «ОренбургНИПИ нефть»

Защита состоится «25» ноября 2006 года в 13й1 часов на заседании диссертационного совета Д 212.181.02 в ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет» по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, аудитория 6205.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Автореферат разослан «24» октября 2006 г. Ученый секретарь диссертационного совета

Рассоха В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В России более 70% всего фонда нефтяных скважин эксплуатируется штанговыми нефтяными установками (ШНУ), в которых электродвигатель через редуктор и клиноременную передачу приводит в движение кривошипно-шатуниый механизм, соединенный с балансиром, сообщающим возвратно-поступательное движение колонне шганг, нижний конец которой соединен с поршнем двух-клапанного нефтяного насоса. В тяжелых условиях эксплуатации интенсификация добычи нефти возможна созданием АСУТТ1, повышение быстродействия и точности которых достигается на основе совершенствования методов и алгоритмов диагностирования технологического оборудования, основой которого является ШНУ.

С точки зрения автоматического контроля ШНУ является сложным и неудобным для диагностики объектом в силу непрерывного характера работы и пространственной рассредоточе! I ноет и объекта, искажения поступающей на поверхность информации при прохождении по колонне штанг.

В связи с этим, особую актуальность приобрели вопросы создания эффективных методов и средств технического диагаостирования ШНУ с использованием «эталонных» моделей технологического процесса в составе адаптивных АСУТО.

Адаптивная система с эталонной .моделью (АСЭМ) состоит ю основного контура управления, эталонной модели и устройства адаптации. Эталонная модель отражает требуемые статические и динамические свойства основного контура. Поведение замкнутого основного контура управления сравнивается с поведением эталонной модели, и задача устройства адэтгации заключается в минимизации некоторой функции рассогласования их состояний (выходов) путем перестройки параметров основного контура (параметрическая адаптация) либо формировании дополнительного сигнала на его вход (сигнальная адаптация). Процесс адаптации необходам для компенсации параметрических и координатных возмущений действующих на объект управления (технологический процесс). С помощью АСЭМ удается решать многие задачи управления технологическими процессами и прежде всего - задачу слежения за эталонной моделью.

Информацию о техническом состоянии подземной части ШНУ получают в виде сигналов усилия Р(г) и хода 3(0 с выходов индуктивных датчиков, устанавливаемых на балансире станка-качалки (СК). Форма замкнутой кривой так называемой динамограммы, соответствует определенному состоянию ШПУ. Однако из-за наличия колебательного процесса упругой системы «штанги-жидкость-трубы» форма динамограммы может искажаться. Это заставляет использовать аналитические методы расчета динамограммы на плунжере насоса, т.к. они не подвержены влиянию колебательного процесса упругой системы «штанги-жидкость-трубы».

Наиболее предпочтительным из известных алгоритмов распознавания сложных дннамограмм является спектральный, обеспечивающий минимум среднеквадратичной погрешности аппроксимации. Однако классификационные признаки амплитудного и фазового спектров имеют сложную функциональную связь с параметрами диагностирования, в связи с чем эффективная аппаратурная реализация до настоящего времени отсутствует.

Таким образом, исследования в области диагностирования ШНУ являются актуальными. Работа выполнена в рамках госбюджетной темы «Разработка методов и средств реализации информационно-измерительных систем на основе использования особенностей спектров измерительных сигналов» (№ГР 015*60005790), выполняемой

на кафедре «Промышленная электроника и информационно-измерительная техника» Оренбургского государственного университета.

Цель работы: повышение быстродействия и точности функционирования ШНУ путем использования алгоритмов диагностирования ШНУ, основанных на теории фильтрации информативных параметров технологических сигналов.

Задачи исследования:

1. Разработка математических моделей с использованием информативных гармоник для процесса идентификации результатов диагностирования ШНУ по динамо-граммам.

2. Определение зависимостей выходных параметров дефектоскопа от характера отклонений параметров рабочего технологического цикла и параметров «эталонного» технологического цикла.

3. Разработка структурных схем имитатора «эталонного» технологического цикла и дефектоскопа контролируемых технологических параметров, а также элементов функциональной схемы адаптивной АСУТП добычи нефти.

4. Оценка быстродействия н точности функционирования ШНУ в адаптивной АСУТП добычи нефти с целью выявления возможности разработки программ автоматизации конкретных ШНУ.

5. Разработка методики технологического использования информационных гармоник в автоматизированных системах контроля и диагностики ШНУ.

Методы исследования. В работе использованы теории и методы: автоматического управления и идентификации динамических систем; спектрального анализа и фильтрации; диагностирования; математической статистики и моделирования; информационных технологий.

Научная новизна:

- предложена классификация отклонений формы динамограмм ШНУ от «эталонной» в параметрах спектральных составляющих, что позволяет в производственных условиях оперативно устранять наиболее характерные неисправности ШНУ;

- разработаны математические модели модуляционных процессов для оценки степени отклонения от «эталонности»;

- предложена методика оценки отклонения технологических параметров от эталонных значений через параметры модулированных колебаний» образованных наиболее чувствительными гармоническими составляющими динамограммы ШНУ;

- разработаны идентификационные модели преобразования состояний ШНУ, отличных от «эталонного», в выходной сигнал в виде импульсных и частотных характеристик.

Практическая значимость работы:

- разработаны инженерный метод использования идентификационных моделей для оценки отклонений технического состояния ШНУ от «эталонного»;

- разработаны алгоритмы идентификации состояний ШНУ;

- разработана функциональная схема дефектоскопа контролируемых технологических параметров;

- разработаны элементы функциональной схемы адаптивной АСУТП добычи

нефти;

- на базе разработанных алгоритмов и элементов функциональных схем создана программа развития АСУТП добычи нефти на предприятиях отрасли;

- синтезированы структурные схемы адаптивной АСУТП добычи нефти, а также состояния ШНУ.

Основные положения «ыноснмые а защиту:

1) математические модели и алгоритмы диагностирования ШНУ, основанные на теории фильтрации информативных параметров технологических сигналов, отличающихся от «эталонных»;

2) методика оценки технического состояния элементов и узлов ШНУ по характеру отличия технологических сигналов от «эталонных»;

3) идентификационные модели преобразования состояний ШНУ, отличных от соответствующего «эталонного», в выходной сигнал в виде временных импульсных и частотных характеристик;

4) структурная схема диагностирующего устройства и алгоритмы управления процессом диагностирования и приближения контролируемых параметров к «эталонным» значениям, позволяющие обеспечил* разработку и внедрение программ автоматизации процесса добычи нефти на предприятиях региона.

Использование результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены на ШНУ OCX) «Брент», ООО «Петрол-Сервис» (г. Оренбург); приняты к внедрению в ООО «Петрол +» (г. Оренбург); внедрены в учебный процесс ГОУ ВПО «Оренбургский государственный универсигет».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях в г.Санкт-Петербург, Тольяти, Ростов-на-дону, Оренбург.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников (110 наименований) и содержит 106 страниц текста» 1S рисунков.

Работа выполнена при научной консультации д.т.н., профессора Султанова Н.З.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена анализу методов и алгоритмов диагностирования ШНУ АСУТП добычи нефти. Проведен обзор отечественных и зарубежных работ, посвященных методам и средствам диагностирования. Дана сравнительная характеристика различных методов с точки зрения их применения для диагностирования ШНУ. Разработкам и исследованиям в этой области посвящены труды Т.М. Алиева, A.C. Вирновского, В.Р. Костаняна, A.A. Тер-Хачатурова.

Вопросы идентификации динамических систем и процессов изложены в трудах отечественных и зарубежных ученых A.A. Красовского, P.M. Юнусова, J1.A. Растри-гина, В.В. Казакевича, П. Эйккофа, Э.П. Сейджа, Дж.Л. Мелей и др.

С учетом реальных условий работы ШНУ и характера предъявляемых требований к техническому диагностированию для динамограмм со сложной динамикой наиболее перспективным признан спектральный метод диагностирования, обеспечивающий минимум энергии ошибки аппроксимации динамограммы, но реализация его требует большего времени установления параметров гармоник в связи с большой временной протяженностью технологического цикла (период качания станка-качалки составляет с).

В аналитических методах (спектральном и Даламбера-Римана) колонна штанг рассматривается как механический канал связи, по которому передается информация в вцде волн деформации от плунжера насоса до точки подвеса штанг.

Согласно спектральному методу, форму плунжерной динамограммы Рнл~/С5) определяют по результатам измерения дискретных значений этих величии с помощью преобразования Фурье.

Метод Даламбера-Римана позволяет определить функцию Р^ДБ) по данным наземных измерений сигнала усилия, перемещения и скорости точки подвеса штанг в любом сечении без разложения их в ряд Фурье, но значение усилия Р(х,0 определяется как результат измерения параметров интерференционного взаимодействия прямой и отраженной волн усилия, распространяющихся соответственно от плунжера насоса к точке подвеса штанг, что в полевых условиях не обеспечивает быстродействия и точности.

Спектральный алгоритм включает измерения дискретных значений сигналов усилия и хода за цикл качания СК с шагом дискретизации & и формирования двух массивов объемом N байт каждый. Методом дискретного преобразования Фурье определяются гармонические составляющие этих сигналов, соотношение между которыми является классификационным признаком. Сравнение текущего значения с граничными значениями этого признака для каждого класса состояния IIIНУ позволяет провести диагностирование. Однако большой временной интервал установления параметров гармоник (у, не позволяет реализовать быстродействие ЭВМ.

Сравнительный анализ алгоритмов диагностирования ШНУ

Для оперативного диагностирования ШНУ целесообразно использование алгоритмов отношения периодов начальных деформаций и разностных кривых, требующих затрат времени 0,5^-2 с. Анализ работоспособности этих алгоритмов на динамо-граммах с большой динамикой показал наличие пересеченных классов состояния ШНУ.

Для детального анализа сложных динамограмм, снятых на скважине с повышенной динамикой, наиболее предпочтителен спектральный алгоритм распознания динамограмм. По сравнению с другими алгоритмами, основанными на предварительном расчете плунжерных динамограмм, он обладает большим быстродействием, так как не требует восстановления формы плунжерной динамограммы.

Сравнительный анализ алгоритмов диагностирования затруднен тем, что число ходов балансира для разных типов СК изменяется от 5 до 15 в минуту. Именно этот параметр определяет периодичность процессов в СК ТЪг^ 12 с.

Малые значения частот повторения динамограмм ШПУ (доли герца) имеют следствием большие интервалы установления параметров гармонических колебаний, являющихся источником избирательной информации при диагностировании состояний ШНУ спектральным методом. Коэффициенты разложения в ряд Фурье могут быть определены только для периодического процесса, когда время существования последнего бесконечно. Реальные сигналы могут считаться квазипериодическими, когда их параметры принимают установившиеся значения, что требует интервалов времени в тысячи и десятки тысяч периодов в зависимости от требуемой точности.

Вторая глава посвящена разработке модифицированного спектрального метода и алгоритмов диагностирования ШНУ, так как известные алгоритмы диагностирования на основе спектрального метода ограничиваются анализом усеченных рядов Фурье с числом гармоник М=3. Это соответствует (на основании теоремы Котедьни-кова) получению всего шести отсчетов на периоде С К, что при изменении параметров технологического процесса не может обеспечить гарантированной точности диагностирования.

Показано, что после нарушения периодичности скорость формирования всех частотных компонентов одинакова

/ . О)

КЛ0=

а время установления их параметров при периоде =4+12 с составляет

(у = 104 • Т^ =11-5-33 часа, что не приемлемо для производства. Соответствующей

физике процесса установления параметров колебаний является величина 1'у =10+100 с, что может быть достигнуто изменением масштаба времени в

=(4-102*12-105) раз. т.е. при т* ---= (Ю'2+10'3)с-

ж (4*10 +12*10 )

Это может быть осуществлено одним из видов модуляции (например, амплитудно-импульсной, когда частота повторения динамограммы Р(1) равна 100 Гц, а частота следования импульсов/=Ю3 Гц ), что обеспечивает повышение быстродействия диагностирования ШНУ по соотношению требуемых для установления параметров гармоник интервалов времени в число раз, равное масштабу х _*у/-(4-10* + 12-103)'

/

В связи с необходимостью изменения ситуации, связанной с восстановлением значений Р^/г) на основе трех гармоник цикла качания СК, в сторону повышения точности аппроксимации путем увеличения высшей граничной частоты и соответствующего уменьшения интервала дискретизации ¿гшу » предложено осуществлять

"Л

восстановление не кривой Р^О), а ее производной по времени . Предложение

основано на теореме о спектре производной по времени: Г0-си)=^й>' БОсо), где ЯОо) — спектр исходной функции времени, а Г0-а>) — спектр ее производной. При дифференцировании скорость изменения сигнала возрастает, и, как следствие, модуль спектра производной имеет большие значения в области высоких частот по сравнению с модулем спектра исходного сигнала. А именно высшие частотные компоненты обеспечивают высокую точность восстановления мелких деталей в поведении функции времени.

Использование гармонического базиса как инструмента спектрального метода не имеет логическим завершением получение отсчетного значения восстанавливаемой функции в виде суммы гармонических колебаний кратных частот, так как для этого требуется набор из большого числа = десятки-сотни) генераторов, синхронно

и синфазно вырабатывающих гармонические колебания кратных частот отдо /тах-Л—^'^я»что является сложной проблемой.

Поэтому разработка метода восстановления исходных сигналов по их дискретным отсчетам, способного реализовать потенциал спектрального метода (получения минимума энергии ошибки аппроксимации), является одним из его актуальных резервов.

Прн введении для пернодизированного с периодом Т=М-Ы=М/2/в аналогового сигнала 8(1), гдеу^ - высшая граничная частота в спектре его однократной реализации, а N — полное число отсчетов на периоде, конечномерной аппроксимации в выбранном базисе

где п — . ^ > О)

о

и использование модели дискретизиро ванного сигнала в виде последовательности дельта-импульсов

где — выборочные значения сигнала ОД), ее представление комплексным

рядом Фурье позволило при N четном, обеспечивающем сокращенное вдвое количество определяемых коэффициентов С„, получить для процедуры восстановления исходного сигнала следующее выражение:

* Г "

1 -1, } г*т «-ил 1

кш* я I к-о

г

/ « ' (5)

из которого следует, что восстановление дифференцированного по времени сигнала (0/^ по его дискретному преобразованию Фурье происходит в темпе поступления

отсчетов и представляет частный случай фильтрации (идеальная фильтрация), обеспечивающей неизменность соотношений мезду амплитудами и фазами гармоник перио-дизированного сигнала.

Формальной основой для обоснования выбора формы исходного сигнала является то, что при использовании в качестве восстанавливаемого сигнала равноампли-тудного полинома спектр восстановленного сигнала представляет собой спектр равно-амплитудного полинома, а поэтому измерение амплитуд и фаз гармоник выходного сигнала восстанавливающего фильтра позволяет давать оценку отклонений его частотной характеристики от идеальной.

При экспериментальной проверке восстанавливающего фильтра в качестве анализирующих равноамплитудиых полиномов использовались амплитудно-модулн-рованные колебания, сформированные из колебаний несущей частоты 1,б*105Гц (генератор ГЗ-110 с программатором 321) при Л"—30, а в качестве имитации отсчетов — выходные напряжения масштабных преобразователей на операционных усилителях 153УД5. Измерение амплитуд гармоник выходного напряжения сумматора на операционном усилителе 153УД5 производилось анализатором спектра С4-77, что обеспечивало относительную погрешность измерения гЬ 0,5%. Отклонения амплитуд гармоник восстановленного сигнала не превышал и указанной погрешности.

Разработка метода восстановления сигнала скорости усилия на плунжере позволяет с более общих позиций оценить открывающиеся возможности

получения объективной информации о каждом из классов состояния ШНУ.

Так как комплексные коэффициенты А„ рядов Фурье для периодических последовательностей сигналов в общем случае являются функциями нескольких параметров А„ =7(41, 42,...,Яр)> то при изменении во времени этих параметров коэффициенты разложения в рад Фурье могут рассматриваться как функции времени

\

Важным свойством полученного ряда Фурье является то, что коэффициенты этого ряда С„ существенно определяются исходной зависимостью коэффициентов Ая от параметра, то есть видом технологического сигнала.

Исследование частных производных дс а,/ позволяет определить номера

/дя*

гармоник, подвергающихся экстремальным изменениям при вариациях соответствующих параметров.

Для создания этой возможности предложено по динамограммам диагностирования ШНУ сначала восстановить форму кривой Рт(0 для каждого класса состояния, а затем дифференцированием по времени получить зависимость для всех

классов состояния Ш1ГУ. Совмещение графических зависимостей Рщ(0 и для

шести состояний ШНУ с целью их сравнения, приведенное на рисунке 1, позволило установить, что:

- - в режиме нормальной работы амплитуды и длительности импульсов трапецеидальной формы, соответствующих фронтам нарастания и спада Рм(0> примерно равны;

• в режиме утечки в нагнетательном клапане амплитуда положительных трапецеидальных импульсов, соответствующих фронту нарастающего Рм(1), превышает амплитуду аналогичных по форме импульсов отрицательной полярности, соответствующих фронту спада Р,а длительность импульсов положительной полярности меньше импульсов отрицательной полярности;

- в режиме утечки в приемном клапане амплитуда трапецеидальных импульсов положительной полярности, соответствующих фронту нарастания Рт(0у меньше амплитуды трапецеидальных импульсов отрицательной полярности, соответствующих фронту спада Рп*(0> а длительность импульсов положительной полярности значительно больше длительности импульсов отрицательной полярности;

- в режиме откачки с газом амплитуда трапецеидальных импульсов положительной полярности, соответствующих фронту нарастания Ры((), значительно превышает амплитуду отрицательных импульсов ниспадающей экспоненциальной формы, соответствующих фронту спада Рп„(1). а длительность импульсов положительной полярности меньше длительности импульсов отрицательной полярности;

- в режиме низкой посадки плунжера амплитуды трапецеидальных импульсов положительной и отрицательней полярности, соответствующих вышеназванным участкам изменения Рш($> примерно равны, а длительность импульсов положительной полярности больше длительности импульсов отрицательной полярности.

г*««)

. " р«® (вшгг^ор) ■ ; ■ • • л :

Отклка с газом

Утгис* в пагнетатсяьпом -

: й«

Низкая погадке . плунжер!

Рисунок 1 - Совмещенные зависимости и ^„(О^ для шести состояний ШНУ

Названные различия параметров (амплитуд и длительностей) трапецеидальных импульсов положительной и отрицательной полярностей позволили организовать диагностирование классов состояния ШНУ путем синтеза каналов дискриминирована по одному из параметров трапецеидальных импульсов (амплитуде или длительности), либо дискриминировать по амплитуде и длительности импульсов одновременно (как в случаях утечек в нагнетательном или приемном каналах) путем использования изменений амплитуд информативных гармоник (обладающих максимумом чувствительности к изменениям соответствующего параметра импульса).

Получение представления о порядке величин, характеризующих связь между изменениями информативного параметра и изменениями Д| А^ дает оценка для значений параметров, характеризующих соотношение между ними в случае нормальной работы ШНУ. Для т цп=9и£с=1В

Тек »

4

Ая% 1 =■

1*1

дт

4• Ег Я'п

•Дг =*----

к-п Тск

Соб{П * п--)

ТСк

■Дг = 0,046В'

что в относительных единицах дает результат

я-п-Ат _ 0,046 ~ 0,09

Тск

= 51,3% '

(7)

(8)

позволяющий сделать вывод, что даже не в оптимальном случае (гармоника с п=9 не является максимально чувствительной к изменениям информативного параметра)

в пять раз превосходят относительные

относительные изменения

изменения Дт/т. Подтвержденное экспериментами на базе анализа спектра С4-77 это

предопределяет целесообразность разработки дефектоскопа ( диагностирующего устройства одного из состояний ШНУ) на основе использования гармоник, чувствительных к изменениям информативных параметров функции как основы функциональной схемы автоматизации диагностирования классов состояния ШНУ.

В третьей главе проведен анализ методов восстановления исходных сигналов по дискретизирующим последовательностям соответствующих технологических сигналов. Обработка сигналов в реальных системах диагностирования ШНУ связана с необходимостью их дискретизации, вследствие чего спектр дискрегизированного сигнала представляет собой сумму бесконечного числа копий спектра исходного аналогового сигнала, расположенных на оси частот через одинаковые интервалы 2-л*/Д > где Д - шаг (интервал) дискретизации.

Представление сигнала S(t) в виде трех групповых сигналов (нижних частот, промежуточных и высших частот)

S(/) = J_ Js{a>)-е"*1doy=-^-l[S„4(<») + (©) + SB4(ю)]■ eJ*"da> = Z- 712 • Л"

(0 + (0 + SB4(t), (9)

открывает возможность для определения принадлежащих каждой из частотных групп коэффициентов Сп, не требующего использования S(t) в исходном виде. Для проявления групповых свойств колебаниями указанных частотных диапазонов кроме обеспечения их ортогональности необходимо подвергнуть S(t) таким преобразованиям, которые обеспечили бы раздельное воспроизведение групповых сигналов SH4(t), ¡^(t), SB4(t) без изменения соотношений между амплитудами и фазами

частотных компонентов, характерных для исходного сигнала S(t), то есть фильтрацию методом полиномиальной ортогонализации, рассмотренным выше.

В последующей за этим дискретизацией полосовых сигналов шаг дискретизации А привязан к высшей гармонике выбранного для определения ряда Фурье группового сигнала. Открываемая групповым преобразованием Фурье возможность полосовой фильтрации сигналов создает основу параллельной обработки в темпе поступления отсчетов средствами вычислительной техники меньшего быстродействия, чем в случае быстрого преобразования Фурье.

Спектр сигнала, полученного в результате идеальной дискретизации бесконечно короткими (пробирующими импульсами, представляет собой сумму бесконечного числа «копий» спектра исходного аналогового сигнала, располагающихся на оси

частот через одинаковые интервалы 2%/ Д, что затрудняет процесс восстановления

исходного сигнала во временной области, т.к. требует воспроизведения функций вида

sin х/х и одновременного участия всех прошлых и будущих (по отношению к от-

счётной точке) отсчётов, что невозможно. Восстановление исходного сигнала представлено как выделение определяющих его частотных компонентов из всего их множества, обусловленного процессом дискретизации.

Математическую модель модулированной импульсной последовательности (МИП), образованной периодически повторяемыми дельта-импульсами, зададим выражением

3Шп (О - А X SKb(t - К А) = ЗД' - *Д) • <10>

К--го К-О

где Sj£ = S(KA) — выборочные значения исходного сигнала S(t); A-T/N - интервал

дискретизации; N— полное чСтное число отсчётов на периоде Г исходного сигнала. На основании теоремы о спектре произведения двух сигналов и известных законах соответствия исходного и дискретизирующего сигналов . и их спектров

S(t) о £(ф),п(0 <-> для спектральной плотности МИП - сигнала имеем:

*«о В^,^ \ а ■* / ' (II)

"" 2

Так как для низкочастотной фильтрации из суммы бесконечного числа «копий» спектра исходного сигнала необходимо виделить частотные компоненты, не являющиеся комбинационными модуляционного спектра» то при выборе в качестве опорного сигнала гармонических функций для восстановленного сигнала имеем:

N

(0 = »он) = ¿ 8{(O-mcö0)J(o =

2я - N

Г N

Т

N

■Г—J

Я. , . 1С

г *=о

2

N

(12)

Л 2

= + - JU)/2sm—(/ - к Л).

Из выражения (12) следует, что формирование восстанавливаемого сигнала происходит в темпе поступления отсчетов периодизированного дискретного сигнала и не требует их одновременного участия в процессе формирования, принципиально необходимого при восстановлении по Котельникову.

Серьезным достоинством рассматриваемого алгоритма является отсутствие характерной для современных методов фильтрации процедуры интегрирования при формировании выходного сигнала.

Реализация отсчетньгх функций ScrfUm^, образующих ортонормированный базис, определяется возможностями синтеза ядра Дирихле или равноамплитудного полинома на основании (12).

Синтез равноамплитудного полинома

Мел

«W 0) - Ат-+ 90 J " К(*)Л™ coÁ ^^-ах + 90 J (U)

sin-

2

требует реализации параметрического преобразователя с системным оператором К(0, что может быть обеспечено резисторной параметрической цепью, периодическое изменение коэффициента К(() которой внутри интервала ( - 2Т осуществляется переключением резисторов коммутатором, управляемым импульсами, формируемыми моментами прохождения нулевых мгновенных значений колебаниями низкой частоты

Структурная схема восстанавливающего фильтра, синтезированного в соответствии с выражением (12), приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Структурная схема восстанавливающего фильтра

Здесь: 1 — генератор гармонических колебаний частоты /н~((М+1)/2)(<я/2к, с системой фазовой автоподстройки по колебаниям несущей частоты /р канала отсчет-ных значений 2 - формирователь, преобразующий колебания частоты в по-

следовательности прямоугольных импульсов той же частоты; Зо-Зм-1 — масштабные преобразователи на основе операционных усилителей переключением резисторов, в цепях обратных связей которых обеспечено изменение их коэффициентов передачи Кд(г)^КК.,(0\ 4 — коммутатор, управляемый выходными импульсами формирователя 2 и обеспечивающий переключение резисторов масштабных преобразователей ЗгЗц-1'> г * амплитудные модуляторы, на модулирующие входы которых подаются управляющие ступенчатые напряжения, изменяющиеся пропорционально соответствующим отсчетам 8(к&), а на сигнальные входы - амплитудо-модулированиые колебания, воспроизводящие запаздывающие на и М относительно начала координат равноамшш-тудные полиномы; б - сумматор, на «Ь>- е входы которого с выходов всех канальных амплитудных модуляторов непрерывно поступают запаздывающие на «АД» равноам-плитудные полиномы, амплитуды частотных компонентов которых подвергнуты масштабному преобразованию умножением их на соответствующее номеру канала

Относительная нестабильность несущей частоты АМ колебаний определяет добротность отдельного эквивалентного анализатора, соответствующего максимуму АЧХ анализирующего фильтра как

N

—«VI

п 2 Ма>0 , (14)

V« = => -

2Ла>и 2Дв>и

вследствии чего выигрыш фильтра по отношению сигнал/шум составляет

Таким образом, метод восстановления периодизированного сигнала по дискретным отсчетам основан на разложении восстанавливаемого сигнала в ряд по вза-нмно-ортогональным функциям, образующим «ядро Дирихле», что обеспечивает точное восстановление исходного сигнала при следовании отсчетов через интервал дискретизации, определяемый теоремой Ксггельникова.

Современные методы фильтрации и алгоритмы, их реализующие, предполагают использование процедуры интегрирования, которая снижает точность при работе в диапазоне частот, так как при скачке напряжения на входе и на выходе интегратора получаем экспоненциальное напряжение, характерное для обычной интегрирующей ЯС-цепи.

Показано, что для обеспечения замены идеального интегрирования суммированием длительность интервала заряда приближается по порядку величин (пикосе-кунды) к длительности импульсов, соответствующих понятию 5 - импульс (5 -функция) по соотношению их длительности т и частоты повторения Р, то есть меньше тР —> 0.

В четвертой главе рассмотрены вопросы синтеза структур устройств, обеспечивающих дискриминацию отклонений состояния 1ПНУ от «нормального»; имитацию «эталонных» технологических сигналов; диагностику состояния ШНУ, что позволяет синтезировать функциональную схему адаптивной АСУТП добычи нефти.

Так как для последующего (после изготовления) диагностирования ШНУ режимом калибровки является режим «нормальная работа», то оценка возможностей дискриминировали* отклонений от этого режима произведена на основе спектрального метода. Синтезирована структурная схема дискриминатора изменений амплитуды и длительности последовательностей импульсов формы, близкой к прямоугольной, соответствующей режиму «нормальная работа», который по уровням гармоник, обладающих максимальными чувствигельностями к изменениям этих параметров, обеспечивает идентификацию названного режима при поступлении на его вход технологического сигнала ШНУ и от имитатора «эталонного состояния». Структурная схема дискриминатора отклонения состояния ШНУ приведена на рисунке 3.

ем

1

4

3

Ж

10 Л

8

Т

12

14

11

13

15

16

Рисунок 3 - Структурная схема дискриминатора отклонения состояния ЦШУ

Здесь: 1 - дифференцирующий фильтр, обеспечивающий обогащение спектра динамограммы Рп*(0> 2 — неинвергирующий усилитель; 3 - инвертирующий усилитель; 4 и 5 — амплитудные выпрямители, обеспечивающие преобразование входного пере* менного напряжения в выходное постоянное, уровень которого пропорционален амплитуде переменного; 6 и 7 - пороговые устройства, которые переходят от уровня выходного напряжения 1/4>ышт к его уровню и,ЫХ7жа при достижении уровнем входного напряжения некоторого порогового значения и^щ^ а обратный переход в исходное состояние ивыхтт происходит при уменьшении уровня входного напряжения до значения, близкого к [/до/^ 8 — избирательная система, настроенная на гармонику частоты повторения импульсов, обладающею максимальной чувствительностью к изменениям амплитуды импульсов, соответствующих переднему фронту динамограммы. Рп*(0\ 9 — избирательная система, настроенная на гармонику частоты повторения импульсов, обладающую максимальной чувствительностью к изменениям амплитуды импульсов, соответствующих заднему фронту динамограммы Рт(0\ 10 - избирательная система, настроенная на гармонику частоты повторения импульсов, обладающую максимальной чувствительностью к изменениям длительности импульсов, соответствующих переднему фронту динамограммы РпяОХ 11 * избирательная система, настроенная на гармонику частоты повторения импульсов, обладающую максимальной чувствительностью к изменениям длительности импульсов, соответствующих заднему фронту ди-намограммы Р^); 12 и 13-дифференциальные усилители; 14 и 15-точные выпрямители; 16 — логическое устройство, обеспечивающее нулевой выходной эффект при совпадении параметров эталонной и «нормальной» рабочей динамограмм Ры(зт)(0 и

РПя(1Юры)(0 '

При отклонении параметров динамограммы Р^О) в нормальном рабочем режиме амплитуды гармоник избирательных систем 8-11 будут отличатся от эталонных значений, что вызовет различие уровней амплитуд гармонических колебаний на выходах дифференциальных усилителей и на выходах точных выпрямителей, следствием чего станет логический вывод о различии динамограмм.

Степень различия определяется эксплуатационниками и задается установкой критических уровней, превышение которых должно сопровождаться отклонением привода СК соответствующей регулировкой системы упрдоления.

Основу функционирования АСЭМ составляют эталошше модели, а потому для АСУТП добычи нефти должны быть синтезированы шесть эталонных моделей (имитаторов) типовых состояний IIIНУ, обеспечивающих непрерывное воспроизведение соответствующих динамограмм Рп,(0- Структурная схема устройства задания значений динамограмм Рщ(0 приведена па рисунке 4.

Т]+[ТТт>ПЛ-| _

^ I... , 1 и..__ I-^ ~

11 5 Зн.

/О

Рисунок 4 - Структурная схема устройства задания значений динамограмм Рт

Здесь: 1 — генератор гармонических колебаний частоты /м, на 1*2 порядка превышающей частоту периодизации динамограммы Рн,(0'> 2 — формирователь, преобразующий колебания частоты/я в последовательности прямоугольных импульсов; 30-3ы-] — масштабные преобразователи на основе операционных усилителей, переключением резисторов в цепях обратных связей которых обеспечивается изменение их коэффици-

ентов передачи К^О+К^-^О'у 4 - коммутатор, управляемый выходными импульсами формирователя 2 и обеспечивающий переключение резисторов масштабных преобразователей 30-3Н_|; 5 — источник стабилизированного постоянного напряжения обеспечивающий постоянство уровня динамограммы Рп*(0 в промежутках между моментами коммутации; 6 — сумматор, на «К»-е входы которого с выходов масштабных преобразователей Зо-Зы-1 непрерывно поступают запаздывающие на КЛ уровни постоянных напряжений.

Изменение формы Р^О в соответствии с характером воспроизводимого «эталонного» состояния (одного из шести характерных) достигается изменением номиналов переключаемых резисторов в цепях обратных связей операционных усилителей.

С учетом возможностей использования генераторов гармонических колебаний с нестабильностью частоты Д/^/ -ю"* -¡.ю-*' источников постоянного напряжения с

нестабильностью ЛС/0 / = ю~5 ]()-6» коммутаторов с относительной нестабильно-/^ч

стью коэффициентов передачи Коф+К^ф порядка 10"3 и сумматора с таким же уровнем относительной нестабильности выходного напряжения при неизменных уровнях входных напряжений среднеквадратичная погрешность задания эталонных значений динамограммы Рм(0 усреднением отсчетов может быть уменьшена до уровня десятых и сотых долей процента.

Изменением временного масштаба технологического процесса диагностирования ШНУ достигается уменьшение времени установления параметров информативных гармоник, т.е. повышается быстродействие функционирования аппаратуры при одновременном повышении точности, т.к. долговременные нестабильности элементной базы проявляются в области протяженных временных интервалов и существенно ос* лаблены в выбранном для работы диапазоне времени.

Синтез диагностирующих устройств АСУ добычи нефти возможен как при временном, так и при спектральном анализе процессов диагностирования.

Более точное и быстродействующее диагностирующее устройство обеспечено ранее проведенными расчетами и выводами, показавшими, что информативные изменения амплитуд гармоник В десятки Р33 пРевосх°Дят относительные

изменения длительности импульсов Дг/г. Структурная схема спектрально-импульсного диагностирующего устройства, функционирующего на основе изменения амплитуд гармоник при изменениях состояний ШНУ, приведена на рисунке 5.

Рисунок 5 - Структурная схема спектрально-импульсного диагностирующего устройства

В состав структурной схемы входят: 1 — датчик усилия P(t); 2 — датчик хода

S(t)'y 3 — дифференцирующее устройство ^^ ; 4 — измеритель нестабильности пе-

dt

риода СК; 5 - дискриминатор АТСК; 6 - привод ШНУ, останавливающий ее при нарушении работы диагностирующего устройства; 7 и 8 — фильтры, настроенные соответственно на гармонику максимальной чувствительности к изменениям длительности импульсов т и на гармонику минимальной чувствительности к изменениям длительности импульсов и воспринимающую изменения амплитуды импульсов; 9 и 10 - точные выпрямители, преобразующие амплитуды гармоник, подводимых к их входам, в соответствующих уровней постоянные напряжения; 11 — сравнивающее устройство отклонений длительности импульсов; 12 — сравнивающее устройство отклонений амплитуды импульсов; 13-схема«И»; 14 - индикатор состояния ШНУ.

Эффективность диагностирования состояния ШНУ определяется экстремаль* ной чувствительностью гармоник функции dP(t)/dt и превосходит в десятки раз чувствительность диагностирующего устройства, функционирующего во временной области.

Основой построения структурной схемы автоматизации диагностирования классов состояний ШНУ (рисунок 6) являются схемы имитаторов эталонных состояний и схемы спектрально-импульсных дискриминаторов отклонений состояния ШНУ и диагностирующих устройств, функционирующих на основе изменений амплитуд гармоник при изменениях состояния «нормальная работа» ШНУ.

Имитаторы эталонных состояний ШНУ идентичны по структуре и характеру преобразований для получения сигналов, периодическое повторение которых с заданной точностью воспроизводит поведение функции Pn,(t&) в отсчетные моменты времени соответствующего «эталонного» состояния ШНУ. При этом важно, что в реальных условиях для любого из 6 состояний ШНУ характерна одна и та же периодичность кривой P(tA), определяемая числом качаний балансира станка-качалки в зависимости от типа привода ШНУ. Для известных типов электроприводов период качаний станка-качалки Тск = 4 -5-12 с, а в структуре спектра кривой P„/t), снимаемой с

индуктивного датчика, содержится всего три гармоники. Поэтому при выборе элементов структурной схемы следует исходить из того, что согласно теореме Котельникова исходной функции Рпл(0 должны соответствовать ее отсчеты P^/iA) через интервалы I 1 т 1

времени д -----i£iL-t.с+2с для того, чтобы можно было в принципе

2/в 2-Ъ}Тск 63

восстановить непрерывную кривую P(t). Схема построения имитатора «эталонных» состояний представляет собой систему из N масштабных преобразователей на основе операционных усилителей, изменение коэффициагта передачи которых K^t^K^t) производится по закону одной из динамограмм Pm(t) для шести конкретных состояний и достигается переключением резисторов в цепях обратных связей операционных усилителей с последующим суммированием их выходных напряжений. Дифференцирующий фильтр вызывает обогащение спектра кривой Рм(0'- вместо трех гармоник, образующих периодически повторяемые зависимости Рпж(1), Для образования периодически повторяемых кривых dP„/t)/dt требуется более 30 гармоник (по уровню 5% энергии первой гармоники).

Фильтрами, настроенными соответственно на гармоники, обладающие максимальными чувствительносгями к изменениям длительности т или амплитуды Е вы-

ходных импульсов дифференцирующего фильтра, с последующим точным выпрямлением. Изменение длительности т или амплитуды Е импульсов кривой ¿Р^)/^ сопровождается изменением уровней выходных напряжений точных выпрямителей, что вызывает изменение исходного состояния сравнивающего устройства в соответствующем канале обработки <1Р„/{)/Ж. При нахождении длительности т и амплитуды Е кривой ЫР^ОУЛ (трапециидальной формы) в пределах допусков, установленных для режимов «нормальная работа», с выходов сравнивающих устройств на входы схемы «И» поступают уровни постоянных напряжений, и вызывающие изменения ее исходного состояния. При отклонении длительности или амплитуды импульсов кривой (¿Р^ОУЖ от установленных допусками значений состояния схемы «И» изменяется на противоположные, что вызывает переход состояния индикатора «Норма» тревожное состояние.

*** - те

Т» М1кТР

Эталон 'нормально* состоят«'

ТВГ

ф

и—

Эталон *Уте«ка*

- тц

_ ТВ{

©

? т

3"

Этолон 'низкая посадка*

Т-

твг

©

РСО

тв_

а™

сметчик памяти

±и

АЦП Т

кони» татоо

счет "«к , гюняти

ТВГ

Спн АЦТ1 ___ <олна- - ■

««а!-" е ТОТОР

норна льм. состояние*

'низкоя посадка*

'норна льн.

ГЖЙёЯвотор (соответствия

состояние^

ицеи^тчик пакятм

посадка

или

ОНО/Ы4ОТО0 степени различия

ь Л

5 а I о

ф ?8

пеиеод

дотцик

Рисунок 6 - Структурная схема адаптивной АСУТП добычи нефти

Генератор импульсов вырабатывает последовательности синхронизирующих импульсов и линейно изменяющееся напряжение, имитирующие изменение кривой хода во времени. Аналогично функционируют «эталоны» других важнейших состояний ШНУ, образуя обобщенною «эталонную» модель адаптивной АСУТП добычи нефти.

Основной контур управления АСУТП образуют датчик Р(0 дифференцирующий фильтр; фильтры, настроенные ~ на гармоники частоты повторения кривой йРпх(1)/М> обладающие соответственно максимальными чувствительностямн к изменениям длительности г, или амплитуды Е кривой ¿Рточные выпрямители и сравнивающие устройства.

Однако на входы сравнивающих устройств кроме постоянных напряжений с выходов точных выпрямителей поступают вместо постоянных опорных напряжений через соответствующие коммутаторы (т или £) в качестве управляющих напряжений 1/упр выходные напряжения точных выпрямителей (тили Е) каждого из «эталонных» состояний ШНУ («нормальная работа», утечка и т.д.). Выходные напряжения этих сравнивающих устройств преобразуются аналого-цифровыми преобразователями каждого из рассматриваемых каналов в числовые эквиваленты стороны и величины отклонений т или Е от их значений для каждого из возможных «эталонных» состояний ШНУ и через коммутаторы, работающие синхронно с коммутаторами «эталонов» состояния ШНУ записываются в счетчик «памяти» именно того состояния ШНУ, которое по результатам указанного сопоставления присваивается диагностирующим устройством анализируемому ШНУ, Лишь счетчики «памяти» канала «нормальное состояние» имеют связи с выходами дешифратора соответствия, выходные кодовые сигналы которого поступают на вход анализатора степени различия (дифференциация внутри состояния, нормальная работа) а выходной сигнал анализатора воздействует на систему управления приводом ШНУ, Заполнение счетчиков «памяти» других состояний ШНУ через схему «ИЛИ» выдает на схему управления приводом сигнал «Выключение».

Таким образом, структурная схема адаптивной АСУТП добычи нефти соответствует основным принципам построений адаптивных систем с эталонной моделью (АСЭМ) и позволяет решить главную задачу управления технологическими процессами - задачу слежения за эталонной моделью.

Основные результаты и выводы

1. В результате анализа работ по автоматизации диагностирования ШНУ доказаны преимущества спектрального метода, но практических реализаций на его основе нет. Поэтому для проведения исследований выбран спектральный метод, потенциально обеспечивающий минимум энергии ошибки аппроксимации параметров технологического процесса как объекта управления и изменение временного масштаба диагностирования ШНУ.

2. На основании предложенного модифицированного спектрального метода восстановления значений усилий на плунжере насоса в дискретные моменты времени создана возможность анализа связей состояния ШНУ с параметрами результата дифференцирования непрерывной временной зависимости усилия на плунжере насоса, что открывает возможность для управления технологическим процессом,

3. Разработанная методика определения параметров гармоник, обладающих максимальной чувствительностью к изменениям состояния ШНУ, позволяет на порядок повысить точность определения относительных изменений параметров дифферен-

цированной зависимости усилия на плунжере насоса, что повышает точность управления технологическим процессом.

4, Разработанные в рамках метода полиномиальной ортогонализации методики фильтрации информативных гармоник позволяют на порядок повысить точность и быстродействие регистрации изменений их параметров при отклонении параметров режима «нормальная работа» на ±5% разработанным имитатором состояния ШНУ, чем подтверждается состоятельность спектрального метода в решении задач управления.

5. Синтез структур спектрально-импульсных дискриминаторов отклонений состояния ШНУ и диагностирующего устройства обеспечивает повышение эффективности функционирования АСУТП добычи нефти.

Публикации по теме диссертации: 1- Гусаров, АЛ. Методы и алгоритмы диагностирования штанговых нефтяных установок: методическое пособие. - Оренбург : ОГУ, 2003. - 16 с.

2. Гусаров, A.A. Модифицированный спектральный метод диагностирования штанговых нефтяных установок: методические указания. - Оренбург : ОГУ» 2004. - 40 с.

3. Гусаров, A.A. Спектральная дискриминация изменений технологических параметров электротехнологического оборудования : материалы региональной научно-технической конференции «Проблемы электроэнергетики» / A.A. Гусаров, В.Д. Ше-веленко. -Оренбург : ОГУ, 2005. - С. 101-102.

4. Гусаров, A.A. Модель синусоидального равноамплитудного полинома: 10-ый форум «Радиоэлектроника и молодежь XXI века». / А.А.Гусаров, С.С.Фролов. - Харьков : ХНУРЭ, 2006. - С. 116-119.

5. Гусаров, A.A. Уточненный метод аппроксимации равноамплитудного полинома: сборник научных трудов. - Самара: СНЦРАН, 2006. - С. 18-19.

6. Гусаров, A.A. Восстановление исходного сигнала формированием ортогонализи-рующих полиномов : материалы межрегиональной научной конференции «Современные проблемы радиоэлектроники» / A.A. Гусаров, Н.З. Султанов. - Ростов на Дону : ЮРГУЭ, 2006. - С. 3-12.

7. Гусаров, A.A. Модифицированный спектральный метод восстановления значений усилия на плунжере насоса : материалы международной технологической конференции «Автоматизация технологических процессов и производственный контроль» /A.A. Гусаров, Н.З. Султанов. - Тольятти : ТГУ, 2006. - С. 134-135.

8. Гусаров, A.A. Повышение эффективности диагностирования штанговых насосных установок / A.A. Гусаров, В.И. Кутузов, В.Д. Шевеленко // Вестник Оренбургского государственного университета. -2006. - № 2. - С. 103-105.

9. Гусаров, A.A. Методика повышения быстродействия преобразователей формы технологических сигналов. - Оренбург: ОГУ, 2006. - 9 с. Деп. в ВИНИТИ 31.05.06, № 730-В2006

Лицензия № Л P0207IÓ от 02.11.98.

Подписано в печать 24.10.06 Формат 60x84 4W Бумага писчая. Усл.печ. листов 1,0. Тираж 100. Заказ 726.

ИПКГОУОГУ 460352, г. Оренбург; ГСП, пр. Победы 13, Государственное образовательное учреждение «Оренбургский государственный университет»

Введение.

1 Методы и алгоритмы диагностирования штанговых нефтяных установок АСУТП добычи нести.

1.1 Описание технологического процесса и методов получения диагностической информации, актуальность задачи.

1.2 Алгоритм реализации спектрального метода расчета плунжерных динамограмм.

1.3 Основные недостатки существующих алгоритмов диагностирования

1.4 Постановка задачи исследования.

Выводы по главе.

2. Разработка модифицированного спектрального метода и алгоритмов диагностирования ШНУ.

2.1 Формирование спектра при нарушении периодичности.

2.2 Модифицированный спектральный метод восстановления значений усилия на плунжере насоса в дискретные моменты времени.

2.3 Метод восстановления периодизированного сигнала по дискретным отсчетам.

2.4 Влияние состояний ШНУ на форму и параметры скорости усилия на плунжере.

2.5 Методика определения параметров гармоник, обладающих экстремальными чувствительностями к изменениям состояний ШНУ.

Выводы по главе.

3. Методы повышения быстродействия и точности регистрации относительных изменений параметров состояния ШНУ.

3.1 Метод группового преобразования Фурье как метод повышения быстродействия определения изменений параметров информативных гармоник.

3.2 Повышение точности восстановления исходных сигналов.

3.3 Замена интегрирования суммированием в процедурах фильтрации.

Выводы по главе.

4. Методы и средства идентификации состояния ШНУ и структуры диагностирующих устройств АСУ добычи нефти.

4.1 Дискриминатор отклонения состояния ШНУ от «нормального».

4.2 Имитатор «эталонных» технологических сигналов.

4.3 Средства (структуры) диагностирующих устройств АСУ добычи нефти

4.4 Структурная схема адаптивной АСУТП добычи нефти

Выводы по главе.

Основные результаты работы.

Актуальность проблемы. В России более 70% всего фонда нефтяных скважин эксплуатируется штанговыми нефтяными установками (ШНУ), в которых электродвигатель через редуктор и клиноременную передачу приводит в движение кривошипно-шатунный механизм, соединенный с балансиром, установленным на неподвижной стойке и сообщающим возвратно-поступательное движение колонне штанг, опущенных в скважину. Нижний конец колонны штанг соединен с поршнем двухклапанного нефтяного насоса.

Тяжелые условия эксплуатации штанговых насосов (высокие температура и давление, наличие песка, парафина или газа в откачиваемой жидкости), как правило вызывают неисправности в различных узлах ШНУ, приводящие к авариям.

В этих условиях интенсификация добычи нефти возможна созданием АСУТП, повышение быстродействия и точности которых достигается на основе совершенствования методов и алгоритмов диагностирования технологического оборудования, основой которого является ШНУ. Диагностирование ШНУ позволяет: уменьшить простой скважины до ремонта и время ее работы с неисправным оборудованием, прогнозировать состояние ШНУ по техническому состоянию в анализируемый момент времени, предсказывать неисправности в различных элементах ШНУ.

Повышение качественных показателей АСУТП тормозится недостаточной изученностью реальных условий их работы, что затрудняет объективную оценку методов и средств, используемых для диагностирования технологического оборудования вновь создаваемых систем. Так в нефтедобывающей отрасли серьезной проблемой является низкое быстродействие и недостаточно высокая точность диагностирования технологического оборудования из-за большой временной протяженности технологического цикла (от 4с до 12с в зависимости от типа привода). [10]

С точки зрения автоматического контроля ШНУ является сложным для диагностики объектом в силу непрерывного характера работы и необходимости диагностирования ШНУ в рабочем режиме, пространственной рассредоточенности объекта, значительного искажения поступающей на поверхность информации при прохождении по колонне штанг.

В связи с этим в настоящее время особую актуальность приобрели вопросы создания эффективных методов и средств технического диагностирования ШНУ с использованием «эталонных» моделей технологического процесса в составе адаптивных АСУТП.

Адаптивные системы с эталонной моделью (АСЭМ) состоит из основного контура управления, эталонной модели и устройства адаптации. Эталонная модель отражает требуемые статические и динамические свойства основного контура. Поведение замкнутого основного контура управления сравнивается с поведением эталонной модели, и задача устройства адаптации заключается в минимизации некоторой функции рассогласования их состояний (выходов) путем перестройки параметров основного контура (параметрическая адаптация) либо формирование дополнительного сигнала на его вход (сигнальная адаптация). Процесс адаптации необходим для компенсации параметрических и координатных возмущений (действующих) на объект управления (технологический процесс). С помощью АСЭМ удается решать многие задачи управления технологическими процессами и прежде всего - задачу слежения за эталонной моделью.

Информацию о техническом состоянии подземной части ШНУ получают в виде сигналов усилия P(t) и хода S(t) с выходов индуктивных датчиков, устанавливаемых на на балансире станка-качалки (СК). Форма замкнутой кривой P=f(S), представляющей собой зависимость усилия от перемещения точки подвеса штанг, так называемой динамограммы, соответствует определенному состоянию ШНУ, Однако из-за наличия колебательного процесса упругой системы «штанги-жидкость-трубы», интенсивность которого растет с увеличением глубины S спуска насоса и числа качаний п балансира форма динамограммы может искажаться, что затруданяет ее визуальную интерпретацию. Это заставляет использовать аналитические методы расчета динамограммы на плунжере насоса, т.к. они не подвержены влиянию колебательного процесса упругой системы «штанги-жидкость-трубы».

Наиболее предпочтительным из известных алгоритмов распознавания сложных динамограмм является спектральный, как обеспечивающий минимум среднеквадратичной погрешности аппроксимации и не требующий восстановления формы плунжерной динамограммы. Однако определение классификационных признаков амплитудного и фазового спектров требуют больших объемов вычислений, в связи с чем аппаратурная реализация спектрального алгоритма до настоящего времени не решена.

Таким образом, исследования в области диагностирования ШНУ являются актуальными. Работа выполнена в рамках госбюджетной темы «Разработка методов и средств реализации информационно-измерительных систем на основе использования особенностей спектров измерительных сигналов» (№ГР 01960005790), выполняемой на кафедре «Промышленной электроники и информационно-измерительной техники» Оренбургского государственного университета.

Предметом исследования данной работы являются математические модели и алгоритмы диагностирования ШНУ, основанные на теории фильтрации информативных гармоник параметров технологических сигналов.

Цель работы - повышение быстродействия и точности функционирования ШНУ путем использования алгоритмов диагностирования ШНУ, основанных на теории фильтрации информативных параметров технологических сигналов (как разности параметров текущего технологического процесса и «эталонного» технологического процесса дискретная запись которого хранится в памяти).

Задачи исследования.

1. Разработка математических моделей с использованием информативных гармоник для процесса идентификации результатов диагностирования ШНУ по динамограммам.

2. Определение зависимостей выходных параметров дефектоскопа от характера отклонений параметров рабочего технологического цикла от параметров «эталонного» технологического цикла.

3. Разработка имитатора «эталонного» технологического цикла и дефектоскопа контролируемых технологических параметров, а также функциональных схем автоматизации диагностирования состояния ШНУ.

4. Оценка быстродействия и точности функционирования ШНУ с учетом системы автоматизированного диагностирования.

5. Разработка методики технологического использования информационных гармоник в автоматизированных системах контроля и диагностики ШНУ.

Методы исследования.

При решении поставленных задач использованы теории и методы: автоматического управления и идентификации динамических систем; спектрального анализа и фильтрации методом полигармонической ортогонализации; диагностирования; математической статистики и моделирования; информационных технологий.

Научная новизна:

- предложена классификация отклонений формы динамограмм ШНУ от «эталонной» в параметрах спектральных составляющих (обладающих максимальной чувствительностью к изменениям контролируемого параметра);

- разработаны математические модели модуляционных процессов для оценки степени отклонения от «эталонности» (соотношение коэффициентов гармоник);

- предложена методика оценки отклонения технологических параметров от эталонных значений через параметры модулированных колебаний, образованных наиболее чувствительными гармоническими составляющими динамограммы ШНУ;

- разработаны идентификационные модели преобразования состояний ШНУ, отличных от «эталонного», в выходной сигнал в виде импульсных и частотных характеристик.

Практическая ценность:

- разработан инженерный метод использования идентификационных моделей для оценки отклонений технического состояния ШНУ от «эталонного».

- разработаны алгоритмы идентификации состояний ШНУ;

- разработана функциональная схема дефектоскопа контролируемых технологических параметров (отличных от «эталонных» диагностируемых);

- разработаны элементы функциональной схемы адаптивной АСУТП добычи нефти;

- на базе разработанных алгоритмов и элементов функциональных схем создана программа развития АСУТП добычи нефти на предприятиях отрасли;

- синтезированы структурные схемы адаптивной АСУТП добычи нефти, а также состояния ШНУ.

Реализация результатов работы

Результаты работы внедрены на предприятиях г. Оренбурга: ООО «Петрол-сервис», ООО «Брент» и приняты к внедрению, ООО «Петрол + », а так же используются в учебном процессе Оренбургского государственного университета.

Положения, выносимые а защиту:

1. Математические модели и алгоритмы диагностирования ШНУ, основанные на теории фильтрации информативных параметров технологических сигналов, отличающихся от «эталонных»;

2. Методика оценки технического состояния элементов и узлов ШНУ по характеру отличия технологических сигналов от «эталонных»;

3. Идентификационные модели преобразования состояний ШНУ, отличных от «эталонного» в выходной сигнал в виде передаточных функций и импульсных переходных характеристик (возможно частотных);

4. Алгоритмы управления процессом диагностирования и приближения контролируемых параметров к «эталонным» значениям.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников (110 наименований), содержит 106 страницы текста, 18 рисунков).

Основные результаты работы

1. В результате анализа работ по автоматизации диагностирования ШНУ доказаны преимущества спектрального метода, но практических реализаций на его основе нет. Поэтому для проведения исследований выбран спектральный метод, потенциально обеспечивающий минимум энергии ошибки аппроксимации параметров технологического процесса как объекта управления и изменение временного масштаба диагностирования ШНУ.

2. На основании предложенного модифицированного спектрального метода восстановления значений усилий на плунжере насоса в дискретные моменты времени создана возможность анализа связей состояния ШНУ с параметрами результата дифференцирования непрерывной временной зависимости усилия на плунжере насоса, что открывает возможность для управления технологическим процессом.

3. Разработанная методика определения параметров гармоник, обладающих максимальной чувствительностью к изменениям состояния ШНУ позволяет на порядок повысить точность определения относительных изменений параметров дифференцированной зависимости усилия на плунжере насоса, что повышает точность управления технологическим процессом.

4. Разработанные в рамках метода полиномиальной ортогонализации методики фильтрации информативных гармоник позволяют на порядок повысить точность и быстродействие регистрации изменений их параметров при отклонении параметров режима «нормальная работа» на ±5% разработанным имитатором состояния ШНУ, чем подтверждается состоятельность спектрального метода в решении задач управления.

5. Синтез структур спектрально-импульсных дискриминаторов отклонений состояния ШНУ и диагностирующего устройства обеспечивает повышение эффективности функционирования АСУТП добычи нефти.

1. Абдрахманов, Г.С. Контроль технологических процессов в бурении / Г.С. Абдрахманов. М.: Недра, 1974. - 376 с.

2. Автоматическое управление и вычислительная техника : сборник статей / под редакцией В.В. Солодовников. М.: Машиностроение, 1978. - 295 с.

3. Адонин, А.И. Добыча нефти штанговыми насосами / А.И.Адонин. М. : Недра, 1979.-218 с.

4. Акулич, H.JI. Математическое программирование в примерах и задачах: учебное пособие для вузов / И.Л. Акулич. М.: Высш. шк., 1986. - 320.

5. Алгоритмы и методы проектирования АСУП ред. Б.Б.Тимофеева. -Киев : Техника, 1976. 113 с

6. Алексенко, А.Г. Применение прецизионных аналоговых микросхем / А.Г.Алексенко, Г.А.Коломтет, Г.И.Стародуб. J1.: Энергоатомиздат, 1989. - 207с.

7. Аливердизаде, К.С. Балансирные индивидуальные приводы глубинно-насосной установки (станка-качалки) / К.С.Аливердизаде. JI. : Гос. науч.-тех. изд-во нефтяной и горно-топливный литературы., 1951. - 309 с.

8. Алиев, Р.А. Управление производством при нечеткой исходной информации / Р.А. Алиев, Э.А. Церковный, Г. А. Мамедова. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 240 с.

9. Ю.Алиев, Т.М. Приборы и аппаратура для технической диагностики оборудования глубиннонасосных нефтяных скважин / Т.М.Алиев, С.Я.Красюкова, А.А.Тер-Хачатуров. М.: Недра, 1978. - 60 с.

10. Н.Алиев, Т.М. Современное состояние проблемы автоматизациидиагностирования ШНУ / Т.М.Алиев, В.Р.Костанян, А.А.Тер-Хачатуров // Измерения, контроль, автоматизация. 1988. - № 4. - С.31-43.

11. Андриевский, Б.Р. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MatLab / Б.Р. Андриевский, A.JI. Фрадков. СПб. : Наука, 1999.-467 с.

12. Баскаков, С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: учеб. для вузов / С.И.Баскаков. М.: Высш. школа, 1988. - 448 с.

13. Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р.Беллман, Л.Заде. М.: Мир, 1976. - С. 172-215.

14. Беляев, Ю.К. Основные понятия и задачи математической статистики. Статистические данные конечного объема / Ю.К. Беляев, В.П. Носко. М. : Изд-во МГУ, 1998.- 191 с.

15. Болнокин, В.Е. Анализ и синтез систем автоматического управления на ЭВМ. Алгоритмы и программы / В.Е. Болнокин, П.И. Чинаев. -М.: Радио и связь, 1986.-248 с.

16. Бочаров П. П., Печинкин А. В. Теория вероятностей. Математическая статистика. М.: Гардарика, 1998. - 326 с.

17. Бражников, В. А. Информационное обеспечение оптимального управления бурением скважин / В.А. Бражников, А.А. Фурнэ. -М.: Недра, 1989. -205 с.

18. Бревдо, Г.Д. Проектирование режима бурения / Г.Д. Бревдо. -М. : Недра, 1988.-200 с.

19. Будинков, В.Ф. Диагностика и капитальный ремонт обсадных колонн в нефтяных и газовых скважинах / В.Ф.Будинков. М.: Недра, 1997. - 226 с.

20. Бурзоков, Б.В. Современные зарубежные буровые станки и установки / Б.В.Бурзоков. М.: Недра, 1976. - 248 с.

21. Бухаленко, Е.И. Монтаж, обслуживание и ремонт нефтепромыслогого оборудования / Е.И.Бухаленко, Ю.Г.Абдуллаев. М.: Недра, 1985. - 253 с.

22. Вадецкий, Ю.В. Бурение нефтяных и газовых скважин / Ю.В. Вадецкий. -М: Недра, 1985.- 107 с.

23. Ванько, В.И. Вариационное исчисление и оптимальное управление: Учеб. для вузов / В.И. Ванько, О.В. Ермошина, Г.Н. Кувыркин. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999.-488с.

24. Венцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С.Венцель. М.: Наука, 1969. -576с.

25. Виленчик, JI.C. О точности осциллографического метода измерений амплитуды прямоугольного импульса / Л.С.Виленчик // Измерительная техника. 1977. - № 1. - С.64-68.

26. Вирновский, А.С. Способы вычисления величин, характеризующих работу глубиннонасосной установки, по данным наземных измерений / А.С.Вирновский // Нефтяное хозяйство. 1972. - № 5. - С. 30-36.

27. Воздвиженский, В.И. Современные способы бурения скважин / Б.И. Воздвиженский, А.К. Сидоренко, А.Л. Скорняков. -М.: Недра, 1970. 352 с.

28. Воллернер, Н.Ф. Аппаратурный спектральный анализ сигналов / Н.Ф.Воллернер. М.: Сов. радио, 1977. - 342 с.

29. Габасов, Р. Основы динамического программирования / Р.Габасов, Ф.М. Кириллова. Минск : Изд-во БГУ, 1975. - 246 с.

30. Гмурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / В.Е. Гмурман. М.: Высш. шк., 1999. - 399 с.

31. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В.Е. Гмурман. М.: Высш. шк., 1977. - 480 с.

32. Гоноровский, И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. Часть 1 Сигналы. Линейные системы с постоянными и переменными параметрами / И.С.Гоноровский. М.: Советское радио, 1966. - 439 с. 30.

33. Гусаров, А.А. Формирование частотных характеристик фильтров длявыделения гармоник периодизированных процессов / А.А.Гусаров, В.И.Кутузов, В.Д.Шевеленко. // Измерения, контроль, автоматизация. 2003. - № 3. - С. 63-68.

34. Гутников, B.C. Интегральная электроника в измерительных устройствах / В.С.Гутников. JI.: Энергоатомиздат, 1988. - 304 с.

35. Гутников, B.C. Фильтрация измерительных сигналов / В.С.Гутников. JI. : Энергоатомиздат. Ленингр. отделение, 1990.-210 с.

36. Давиденко, К.Я. Технология программирования АСУТП / К.Я.Давиденко. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 184 с.

37. Двайт, Г.Б. Таблицы интегралов идругие математические формулы / Г.Б.Двайт; пер.с анг.; под ред. К.А.Семендяева. М.: Наука, 1977. - 244 с.

38. Дюбуа, Д. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике / Д. Дюбуа, А. Прад. М.: Радио и связь, 1990. - 288 с.

39. Егоров, СВ. Моделирование и оптимизация в АСУТП / СВ. Егоров, Д.А. Мирахмедов. Ташкент: Мехнат, 1987. - 200с.

40. Жимерин, Д.Г. Автоматизированные и автоматические системы управления / Д.Г. Жимерин, В.А. Мясников. -М.: Энергия, 1975. 681с.

41. Ивакин, Б.Н. Акустический метод исследования скважин / Б.Н.Ивакин. -М.: Недра, 1978.-320 с.

42. Калугин, И.Я. Обслуживание аппаратуры диспетчеризации бурения скважин / И.Я. Калугин, К.З. Уразаев. М.: Недра, 1978. - 72 с.

43. Карманов, В.Г. Математическое программирование / В.Г.Карманов.- 3-ие изд., перераб. и доп. -М.: Наука. Гл. ред.физ.-мат. лит., 1986. 288 с

44. Кафаров, В.В. Системный анализ процессов химической технологии / В.В.Кафаров, И.М.Дорохов. М.: Наука, 1976. - 498 с.

45. Квитек, Е.В. Восстановление исходного сигнала формированием ортогоналтзирующих полиномов / Е.В.Квитек, А.Т.Раимова, В.Д.Шевеленко // Радиотехника. 2003. - № 7. - С.3-7.

46. Кларк Ф. Оптимизация и негладкий анализ : пер. с англ. / Ф. Кларк. М.: Наука, 1988.-280 с.

47. Колмогоров, A.M. Элементы теории функций и функционального анализа / А.М.Колмогоров, С.В.Фомин. М.: Наука, 1972. - 104 с.

48. Корн, Г. Справочник по математике / Г.Корн, Т.Корн. М.: Наука, 1973. -160 с.

49. Кузнецов, Ю.Н. Математическое программирование Текст. : учеб. пособие для вузов / Ю.Н. Кузнецов, В.И. Кузубов, А.Б. Волощенко. -М. : Высш. шк., 1976.-352 с.

50. Кузьменков П.Г. Эксплуатация машин и оборудования для бурения скважин М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2002.

51. Кутузов, Б.Н. Теория, техника и технология буровых работ / Б.Н. Кутузов. М.: Недра, 1972. - 312 с.

52. Кучумов, P.P. Алгоритм выбора оптимальной стратегии организации и проведения технического обслуживания и ремонта на скважинах / Р.Р.Кучумов. // Модели технического обслуживания и ремонта нефтепромысловых систем. -Тюмень : Вектор Бук, 2000. С. 3-10.

53. Кучумов, P.P. Исследование коэффициента технической готовности скважин, оборудованных установками ШГН / Р.Р.Кучумов, Ю.В.Пчелинцев. // Модели технического обслуживания и ремонта нефтепромысловых систем. -Тюмень : Вектор Бук, 2000. С. 30-37.

54. Кучумов, P.P. Исследование эксплуатационной надежности работы глубинно-насосных установок в наклонно направленных скважинах / Р.Р.Кучумов, Ю.В.Пчелинцев. // Моделирование технологических процессов нефтедобычи. Тюмень : Вектор Бук, 1999. - С. 133-135.

55. Кучумов, P.P. Моделирование восстанавливаемости скважинного глубинно-насосного оборудования / Р.Р.Кучумов, Ю.В.Пчелинцев, А.Б.Тарахома.

56. Моделирование технологических процессов нефтедобычи. Тюмень : Вектор Бук, 1999.-С. 135-139.

57. Кучумов, P.P. Моделирование замены элементов нефтепромыслового оборудования при длительной эксплуатации / Р.Р.Кучумов, Ю.В.Пчелинцев,

58. A.Б.Тарахома. // Моделирование технологических процессов нефтедобычи. -Тюмень : Вектор Бук, 1999. С. 144-148.

59. Кучумов, P.P. Моделирование показателей надежности штанговых глубинно-насосных установок / Р.Р.Кучумов, Ю.В.Пчелинцев. // Модели технического обслуживания и ремонта нефтепромысловых систем. Тюмень : Вектор Бук, 2000. - С. 37-45.

60. Кучумов, P.P. Моделирование системы технического обслуживания и ремонта скважинного оборудования в осложненных условиях эксплуатации / Р.Р.Кучумов, Ю.В.Пчелинцев. Тюмень : Вектор Бук, 2000. - 100 с.

61. Кэмп, Г. Ловильные работы в нефтяных скважинах / Г.Кэмп ; пер. с англ. -М.: Недра, 1990.-274 с.

62. Литвинов, В.М. Повышение надежности нефтепромысловых насосов /

63. B.М.Литвинов. М.: Недра, 1978. - 192 с.

64. Ловочев, С.В. Буровые насосы с регулируемой подачей / С.В.Ловочев,

65. C.Л.Залкин. -М.: Недра, 1977.-270 с.

66. Маккрей, А.У. Технология бурения нефтяных скважин / А.У. Маккрей, Ф.У. Коле; Пер. с англ. И.А. Малькова, П.А. Палия. М.: Гостоптехиздат, 1963. -417 с.

67. Матханов, П.Н. Линейные цепи / П.Н.Матханов. М. : Высшая школа, 1972. - 336 с.

68. Матюшин, О.Т. Цифроаналоговое формирование радиосигналов / О.Т.Матюшин // Радиотехника. 1983. - № 6. - С. 29-37.

69. Махмумод, С.А. Монтаж, эксплуатация и ремонт скважинных штанговых насосных устоновок. / С.А.Махмумод. М.: Недра, 1987. - 328 с.

70. Мину, М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы / М. Мину. : пер. с франц. М.: Наука, 1990. - 488 с.

71. Мкрытычан, Я.С. Повышение эффективности буровых насосных установок / Я.С.Мкрытычан. М.: Недра, 1984. - 207 с.

72. Морозов, Ю.Т. Методика и техника направленного бурения скважин на твердые полезные ископаемые / Ю.Т. Морозов. СПб.: Недра, 1987. - 221 с.

73. Мухачева, Э.А. Математическое программирование / Э.А. Мухачева, Г.Ш.Рубинштейн.- 2-е изд., перераб. и доп. -Новосибирск : Наука, 1987.

74. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова.- М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 312 с.

75. Никаноров, С.П. Введение в концептуальное проектирование АСУ : анализ и синтез структур / С.П. Никаноров, Н.К. Никитина, А.Г. Теслинов. М.: Ракетные войска стратегического назначения, 1995. - 234 с.

76. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. / А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, и др. М.: Радио и связь, 1989. - 304с.

77. Организация взаимодействия человека с техническими средствами АСУ. /В.Н. Четверикова. М.: Высш. Шк., 1991.-387 с.

78. Основы управления технологическими процессами / Под редакцией Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1988.-440 с.

79. Персиянцев, М.Н. Добыча нефти в усложненных условиях / М.Н.Персиянцев. М.: Недра, 2000. - 653 с.

80. Персиянцев, М.Н. Повышение нефтеотдачи неоднородных пластов /

81. М.Н.Персиянцев, М.М.Кабиров, Л.Е.Ленченкова. Оренбург : Оренбург кн. изд-во, 1999.-224 с.

82. Петров, А.И. Методы и техника измерений при промысловых исследованиях скважин / А.И.Петров. М.: Недра, 1972. - 272 с.

83. Погарский, А.А. Автоматизация процесса бурения глубоких скважин / А.А. Погарский. М.: Недра, 1972. - 216 с.

84. Погарский, А.А. Оптимизация процессов глубокого бурения / А.А. Погарский, К.А. Чефранов, О.П. Шишкин. -М.: Недра, 1981. 296 с.

85. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. М.: Наука, 1986. - 282 с.

86. Прикладные нечеткие системы /Асаи К., Ватада Д., Иван С. и др. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. - 368 с.

87. Круглый стол 8 «Создание и сертификация нефтегазового оборудования» / Ю.В.Пчелинцев, А.Б.Тарахома; РГУ Москва : РГУ, 2000. - С. 54-55.

88. Раибман, Н.С. Дисперсионная идентификация / Н.С.Раибман, П.Варлаки, В.В.Капитоленко, Ф.А.Овсепян. М.: Наука, 1991. - 336 с.

89. Ришмюллер, Г. Добыча нефти глубинными штанговыми насосами / Г.Ришмюллер, Х.Майер ; пер.с нем. Терниц (Австрия), 1988. - 216 с.

90. Руководство по диагностированию эффективности применения химических методов ОПЗ на месторождениях ТПП «Когалымнефтегаз» : методическое руководство / М.Г.Вятчинин, М.Ф.Пустовалов. Когалым : ООО «ЛУКойл-Западная Сибирь», 2001. - 29 с.

91. Справочник по добычи нефти : справочник / В.В. Андреев М. : ООО Недрабизнесцентр, 2006. - 374 с.

92. Справочник по нефтепромысловому оборудованию : справочник / Под ред. Е.И. Бухаленко. М.: Недра, 1990. - 186 с.

93. Сыромятников, Е.С. Научно-технический прогресс в бурении нефтяных и газовых скважин / Е.С. Сыромятников, А.Ф. Андреев. М.: Недра, 1991. - 216с.

94. Терехов, Н.И. Автоматическое регулирование и управление режимами бурения / Н.И. Терехов. -М.: Недра, 1982. 205 с.

95. Технология бурения нефтяных и газовых скважин / М.Я. Беркович, М.Р. Мавлютов, А.И. Спивак; Под общ. ред. А.И. Спивака. -М.: Недра, 1969. 408 с.

96. Урясьев СП. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр / под редакцией Ю.М. Ермольева. М.: Наука, 1990. - 182 с.

97. Фролов С.С. Способы реализации равноамплитудных полиномов : материалы всероссийской научно-практической конференции «Совремееные информационные технологии в науке, образование и практики» / С.С.Фролов. -Оренбург, 2004.-С.166-175.

98. Харкевич, А.А. Спектры и анализ / А.А.Харкевич. М. : Гос. изд-во физ-мат. лит-ры, 1962. - 236 с.

99. Хаюстов, А.В. Концепция построения автоматизированной экспертно-информационной системы для руководителей организаций и предприятий / А.В.

100. Хаюстов. -М.: Недра, 1997. 84 с.

101. Храмов, Р.А. Разработка и эксплуатация нефтяных месторождений ОАО Оренбургнефть / Р.А.Храмов, М.М.Персиянцев. М. : ООО Недра-бизнесцентр, 1999. - 527 с.

102. Цыкин, А.Г. Математические формулы / А.Г.Цыкин. М. : Наука, 1985. -88 с.

103. Чичеров, JI.H. Нефтепромысловые машины и механизмы / Л.Н.Чичеров. -М.: Недра, 1983.-230 с.

104. Шамшев, Ф.А. Автоматизация и механизация производственных процессов при бурении геологоразведочных скважин / Ф.А. Шамшев, И.Г. Шелковников. М.: Недра, 1982. - 238 с.

105. Шевеленко, В.Д. Фильтрация измерительных сигналов формированием ортогонализириующих полиномов / В.Д.Шевеленко, В.И.Кутузов // Электромагнитные волны и электромагнитные системы. Т. 6. - 2001. - № 2. - С. 113-118.

106. Ядыкин, И.Б. Адаптивное управление сложными технологическими процессами / И.БДцыкин, В.Н.Афанасьев, А.Н.Данилина, А.Б.Данилин // Зарубежная радиоэлектроника. 1990. - № 8. - С.3-25.

107. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. / Н.Г. Ярушкина. -М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с.

108. Gibss S.G., Neely А.В. Computer diagnosis of down hole conditions is sucker rod rumoring weels / S.G. Gibss, A.B. Neely // Journal of Petroleum Technology. 1986. - N1. - P.91-98.