СЛАЙД №3

СЛАЙД №1.

Добрый день уважаемые члены приемной комиссии. Позвольте представить Вам работу на тему магистерского исследования «Интеллектуальная система диагностики погружного электрооборудования на основе вейвлет-преобразования с использованием правил вывода по прецедентам».

СЛАЙД №2.

На современном этапе развития нефтедобывающей отрасли большое внимание уделяется контролю и мониторингу состояния погружного оборудования. Это объясняется большими материальными затратами при отказе оборудования в процессе эксплуатации.

Практика эксплуатации погружного электрооборудования показывает, что повышение срока службы, надежности и межремонтного периода за счет своевременной диагностики дает значительно больший эффект, чем улучшение других показателей. В связи с этим, растет интерес к системам и методам диагностики, позволяющим оценить техническое его состояние на всех этапах его жизненного цикла.

СЛАЙД №3.

В последнее время предпочтение отдается методам вибродиагностики, поскольку уровень вибрации является наиболее информативным параметром, позволяющим судить о характере дефекта и степени его развития, а также локализовать место возникновения дефекта до того, как он начинает приобретать разрушительный характер. Учитывая, что процессы, протекающие в погружном электрооборудовании, носят существенно нестационарный характер, для обработки сигналов вибрации приходится использовать методы, способные анализировать их как в частотной, так и во временной области. К числу таких методов относится вейвлет-преобразование. Однако результатами такого преобразования являются многомерные зависимости со сложной топологией, что требует разработки специальной методики интеллектуального анализа с целью извлечения необходимой диагностической информации.