Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps
The main ideas of this paper are that only some from more than 10 MATLAB Adaptive Methods library may be useful and can be recommended to filter out High-Noises in similar Control Telemetry Channels of Electric Power Components like ESP Systems: only four of applied have shown successfully good resu...
Збережено в:
Дата: | 2015 |
---|---|
Автори: | , , , |
Формат: | Стаття |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2015
|
Назва видання: | Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/133715 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Цитувати: | Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps / O. Ustun, M. Yilmaz, P. Ali Zada, R.N. Tuncay // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2015. — Вип. 12. — С. 116-124. — Бібліогр.: 23 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraineid |
irk-123456789-133715 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
irk-123456789-1337152018-06-06T03:03:45Z Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps Ustun, O. Yilmaz, M. Ali Zada, P. Tuncay, R.N. The main ideas of this paper are that only some from more than 10 MATLAB Adaptive Methods library may be useful and can be recommended to filter out High-Noises in similar Control Telemetry Channels of Electric Power Components like ESP Systems: only four of applied have shown successfully good results in the early prediction of the ESP motor real insulation disruption (like Signerror, Sign-data and Sign-sign filters). The best among the ten analyzed adaptive filter algorithms was recognized to be, The Normalized LMS FIR filter algorithm — adaptfilt.nlms. Основная идея этой работы заключается в выборе наиболее эффективных адаптивных методов фильтрации сигналов, которые реализованы в MATLAB (из числа более десяти). Сигналы характеризуются высоким содержанием шумов, поскольку они передаются по каналам электропитания погружных электронасосов ПЭД. Исследования показали эффективность применения четырех библиотек адаптивных методов при решении задач прогнозирования состояния изоляции двигателя с целью предотвращения возможных разрушений. Наиболее эффективным адаптивным алгоритмом фильтрации для рассматриваемых задач является Normalized LMS FIR filter algorithm — adaptfilt.nlms. 2015 Article Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps / O. Ustun, M. Yilmaz, P. Ali Zada, R.N. Tuncay // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2015. — Вип. 12. — С. 116-124. — Бібліогр.: 23 назв. — англ. 2308-5916 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/133715 en Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
collection |
DSpace DC |
language |
English |
description |
The main ideas of this paper are that only some from more than 10 MATLAB Adaptive Methods library may be useful and can be recommended to filter out High-Noises in similar Control Telemetry Channels of Electric Power Components like ESP Systems: only four of applied have shown successfully good results in the early prediction of the ESP motor real insulation disruption (like Signerror, Sign-data and Sign-sign filters). The best among the ten analyzed adaptive filter algorithms was recognized to be, The Normalized LMS FIR filter algorithm — adaptfilt.nlms. |
format |
Article |
author |
Ustun, O. Yilmaz, M. Ali Zada, P. Tuncay, R.N. |
spellingShingle |
Ustun, O. Yilmaz, M. Ali Zada, P. Tuncay, R.N. Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |
author_facet |
Ustun, O. Yilmaz, M. Ali Zada, P. Tuncay, R.N. |
author_sort |
Ustun, O. |
title |
Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps |
title_short |
Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps |
title_full |
Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps |
title_fullStr |
Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps |
title_full_unstemmed |
Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps |
title_sort |
noises cancelling adaptive methods in control telemetry systems of oil electrical submersible pumps |
publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
publishDate |
2015 |
url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/133715 |
citation_txt |
Noises Cancelling Adaptive Methods in Control Telemetry Systems of Oil Electrical Submersible Pumps / O. Ustun, M. Yilmaz, P. Ali Zada, R.N. Tuncay // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2015. — Вип. 12. — С. 116-124. — Бібліогр.: 23 назв. — англ. |
series |
Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |
work_keys_str_mv |
AT ustuno noisescancellingadaptivemethodsincontroltelemetrysystemsofoilelectricalsubmersiblepumps AT yilmazm noisescancellingadaptivemethodsincontroltelemetrysystemsofoilelectricalsubmersiblepumps AT alizadap noisescancellingadaptivemethodsincontroltelemetrysystemsofoilelectricalsubmersiblepumps AT tuncayrn noisescancellingadaptivemethodsincontroltelemetrysystemsofoilelectricalsubmersiblepumps |
first_indexed |
2023-10-18T21:06:28Z |
last_indexed |
2023-10-18T21:06:28Z |
_version_ |
1796151943008092160 |