示功图特征提取选择在油井故障诊断中的研究应用
시공도특정제취선택재유정고장진단중적연구응용
The research and application of the eigenvalue extraction and selection in oilfield fault diagnosis
  • 万方数据
    电子设计工程 전자설계공정
    ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING
    2014年 17期 148-150 ,共3页

    丁漪%李训铭

    정의%리훈명

    神经网络%故障诊断%示功图%特征值提取%灰度矩阵 神經網絡%故障診斷%示功圖%特徵值提取%灰度矩陣
    신경망락%고장진단%시공도%특정치제취%회도구진
    neural network%fault diagnosis%the indicator diagram%eigenvalue extraction%gray-level matrix
    示功图特征值提取是在功图数据中挑选具有代表性的数据,经过计算处理得到最有效的特征值,作为故障诊断系统中神经网络的输入.本文用了几何参数法、灰度矩阵法来获取示功图的特征值,减小了神经网络的输入规模,使特征值更具有针对性,提高了神经网络的训练速度,从而使诊断的准确性更高.该方法已在江苏油田的实际应用中取得了良好的效果.
    시공도특정치제취시재공도수거중도선구유대표성적수거,경과계산처리득도최유효적특정치,작위고장진단계통중신경망락적수입.본문용료궤하삼수법、회도구진법래획취시공도적특정치,감소료신경망락적수입규모,사특정치경구유침대성,제고료신경망락적훈련속도,종이사진단적준학성경고.해방법이재강소유전적실제응용중취득료량호적효과.
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