本文關(guān)鍵詞：基于多示例多標記的抽油機故障診斷

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【摘要】：針對抽油機工況數(shù)據(jù)可從位移、載荷、電流等多個方面進行描述,若僅僅使用一個特征向量來描述抽油機工況數(shù)據(jù)會使其信息過于簡化,丟失一部分有效信息的問題,以及工況數(shù)據(jù)具有多義性的特征,提出基于多示例多標記的抽油機故障診斷.該學習方法中,用抽油機的位移、載荷、電流數(shù)據(jù)作為抽油機工況樣本包的多個示例,使用k-medoids聚類算法對樣本包進行聚類,將多個樣本包轉(zhuǎn)換為若干示例,新示例的每一維表示樣本包到樣本各聚類中心的距離,再利用MLSVM算法對轉(zhuǎn)換后的多標記問題進行求解.實驗結(jié)果表明,多示例多標記學習能夠及時、準確地診斷出抽油機故障問題.
【作者單位】： 東北石油大學計算機與信息技術(shù)學院;山東科技大學信息科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 多示例多標記 抽油機 故障診斷
【分類號】：TE933.1
【正文快照】： 1引言在現(xiàn)代采油工藝技術(shù)中,油井停止自噴后通常使用機械采油方式進行采油,螺桿泵便是眾多機械采油方式中應(yīng)用最為普遍的一種[1].而油井所處地理環(huán)境惡劣、井下條件復雜、不明因素眾多,這些不利因素導致無法實時判斷抽油機運行狀態(tài),從而不能及時進行故障診斷和處理,嚴重影響了

【相似文獻】

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4 李t，

本文編號：594317