【摘 要】
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示功图分析是目前比较常用的油井故障诊断方法,基于神经网络的示功图分类识别要求准确地提取示功图的特征值,特征值的质量直接关系到示功图识别的效率和可靠性。传统的示功图
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61003311);安徽省高校省级自然科学基金资助项目(KJ2011A040)
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示功图分析是目前比较常用的油井故障诊断方法,基于神经网络的示功图分类识别要求准确地提取示功图的特征值,特征值的质量直接关系到示功图识别的效率和可靠性。传统的示功图特征值提取方法计算量很大,与油井现场的实时性要求相悖。为了解决这一问题,提出了用Freeman链码来表达示功图特征,对示功图的识别进行研究。分析了示功图Freeman链码的提取方法以及典型工况链码特征,建立示功图链码特征样本库,给出了示功图识别的方法步骤,在MATLAB下进行仿真验证。结果表明,Freeman链码特征值能够有效地分类出各种典型工况示功图,神经网络具有更快的收敛速度和更高的识别效率。
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