基于栈式稀疏自编码器的抽油机故障诊断研究

基于栈式稀疏自编码器的抽油机故障诊断研究

论文摘要

为了及时发现抽油机故障,减少生产成本,提高生产效率,通过分析不同形状的抽油机示功图来及时准确地判断抽油机工作状况很有必要。传统人工识别方法不能实现抽油机工况实时诊断,而传统智能算法识别准确度低,故提出一种基于栈式稀疏自编码器的抽油机示功图识别方法,用于抽油机故障诊断。该方法通过栈式稀疏自编码器自动提取示功图数据深层可分性特征,然后利用学习到的特征结合对应的样本标签通过支持向量机进行有监督训练与分类。将采集的中原油田实测示功图对该方法进行实验,结果表明该方法具有较高的示功图识别速度和识别准确度。该方法为快速准确地进行抽油机故障诊断提供了参考。

论文目录

  • 0前言
  • 1 栈式稀疏自编码器和SVM分类器
  •   1.1 栈式稀疏自编码器算法原理
  •   1.2 SVM分类器
  • 2 示功图实验样本
  •   2.1 获取示功图数据
  •   2.2 示功图数据预处理
  •   2.3 选择示功图样本
  •   2.4 确定示功图样本标签
  • 3 示功图识别流程
  • 4 实验
  •   4.1 模型参数选择与调节
  •   4.2 实验结果分析
  •     4.2.1 训练速度与识别速度比较
  •     4.2.2 各种模型识别准确度比较
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 樊浩杰,仲志丹,李鹏辉

    关键词: 栈式稀疏自编码器,支持向量机,示功图识别,故障诊断,特征学习

    来源: 机床与液压 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

    专业: 石油天然气工业

    单位: 河南科技大学机电工程学院

    基金: 河南省高等学校重点科研项目(15A460023),国家自然科学基金项目(50906022)

    分类号: TE933.1

    页码: 157-161

    总页数: 5

    文件大小: 1377K

    下载量: 149

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