利用加速度信號測量位移是油田抽油井光桿位移測量的主要方法，而加速度信號的隨機噪聲和趨勢項是影響測量精度的主要因素，本文提出了一種基于學習的實時消噪和剔除趨勢項方法。學習時先獲取一段時間的加速度信號，再通過時間序列分析技術得出ARIMA模型及其參數，最后基于FFT變換的Rife-Jane頻率估計方法求出加速度信號的周期；在線實時消噪和剔除趨勢項方法是基于學習階段所得模型參數，運用卡爾曼濾波技術消除加速度信號隨機噪聲；按周期兩次積分得到光桿位移，用加窗遞推最小二乘法在線消除趨勢項。通過抽油機半實物仿真平臺測試和分析加速度信號，結果表明，該方法有效地去除了加速度信號中的噪聲和趨勢項，極大地提高了位移的測量精度。
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上傳時間： 2013-04-15
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上傳時間： 2016-01-05
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上傳時間： 2014-01-07
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上傳時間： 2014-10-26
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上傳時間： 2014-01-02
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上傳時間： 2013-04-15
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