基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法

    公开(公告)号:CN107165615A

    公开(公告)日:2017-09-15

    申请号:CN201710326671.0

    申请日:2017-05-10

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法,步骤为:获取多个示功图数据作为训练样本;将多个示功图转化为井下泵功图,再将每个泵功图转化为灰度图像;对每个泵功图进行曲波变换得到系数矩阵;将全部有标签的泵功图的特征向量作为字典,对每个未标记泵功图特征向量求稀疏系数;利用稀疏系数计算每个无标签泵功图的虚拟标签;将训练样本中所有泵功图的特征向量作为字典;对每一个待诊断的测试样本计算其特征向量求得稀疏系数;利用稀疏系数计算待诊断样本的虚拟标签,断故障类型。本发明能精确的描述出泵功图的特征,基于核方法的半监督稀疏表达分类器不仅可以有效的利用未标记数据的信息,而且对有标记的样本数量要求不高。

    基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法

    公开(公告)号:CN107165615B

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201710326671.0

    申请日:2017-05-10

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法,步骤为:获取多个示功图数据作为训练样本;将多个示功图转化为井下泵功图,再将每个泵功图转化为灰度图像;对每个泵功图进行曲波变换得到系数矩阵;将全部有标签的泵功图的特征向量作为字典,对每个未标记泵功图特征向量求稀疏系数;利用稀疏系数计算每个无标签泵功图的虚拟标签;将训练样本中所有泵功图的特征向量作为字典;对每一个待诊断的测试样本计算其特征向量求得稀疏系数;利用稀疏系数计算待诊断样本的虚拟标签,断故障类型。本发明能精确的描述出泵功图的特征,基于核方法的半监督稀疏表达分类器不仅可以有效的利用未标记数据的信息,而且对有标记的样本数量要求不高。

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