公开(公告)号：CN109057776A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810717992.8

申请日：2018-07-03

Applicant: 东北大学

Inventor： 高宪文 ,  王佳运 ,  魏晶亮 ,  李翔宇 ,  郑博元 ,  王明顺

IPC: E21B47/009 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: E21B47/0008 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0445 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种基于改进鱼群算法的抽油井故障诊断方法，属于抽油井故障诊断领域。用已知故障类型的有杆泵抽油机井示功图进行预处理，将预处理后的示功图用深度信念网络方法提取特征，用支持向量机的分类函数，对深度信念网络方法提取的特征进行分类，计算出已知故障类型的分类函数值，并用改进的鱼群算法对支持向量机分类函数的参数进行优化，根据支持向量机对深度信念网络提取的特征进行分类计算，得到待诊断故障类型的示功图针对每种故障的分类函数值，分类函数值最大的，则待诊断故障类型的示功图就分到哪一种故障中，本发明避免了人工权值、偏置预设时的不确定性，有利于提高对深度信念网络提取特征进行分类的准确性，并提高了收敛的速度。