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El método de medición del desplazamiento basado en la aceleración se utiliza a menudo para medir el desplazamiento de la barra de pulido en el pozo de bombeo de los yacimientos petrolíferos. Los ruidos aleatorios y los términos de tendencia de las señales del acelerómetro son los principales factores que afectan a la precisión de la medición. En este trabajo, se propone un algoritmo de aprendizaje en línea eficiente para mejorar la precisión de la medición del desplazamiento de la barra de pulido en el pozo de bombeo de yacimientos petrolíferos. Para eliminar los ruidos aleatorios y eliminar el término de tendencia de las señales del acelerómetro, el modelo ARIMA y sus parámetros se derivan en primer lugar utilizando los datos obtenidos de las series temporales de las señales del sensor de aceleración. En segundo lugar, se estima el periodo de las señales de los acelerómetros mediante el método de estimación de frecuencias de Rife-Jane basado en la transformada rápida de Fourier. Con el modelo y los parámetros obtenidos, se eliminan los ruidos aleatorios empleando el algoritmo de filtrado de Kalman. La integración cuadrática del periodo se calcula para obtener el desplazamiento de la barra pulida. Además, se aplica el algoritmo de mínimos cuadrados recursivos con ventanas para eliminar los términos de tendencia. Los resultados de la simulación demuestran que el algoritmo de aprendizaje en línea propuesto es capaz de eliminar eficazmente los ruidos aleatorios y los términos de tendencia y mejora considerablemente la precisión de la medición del desplazamiento.
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