郭苗苗
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：河南科技大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 石油生产中有杆抽油机故障诊断研究被引量：10
- 2016年
- 及时发现并排除抽油机故障对于降低生产成本、提高油井产量具有重要作用。由于抽油机故障种类多,测量的悬点示功图形态多样且容易受环境噪声的影响,测量数据的区分性特征难以提取,造成通过传统神经网络进行故障诊断时的准确率较低。为提高抽油机故障诊断的精度,提出一种基于深度信念网(DBN)和支持向量机(SVM)混合模型的抽油机故障诊断方法。采用深度信念网从样本示功图图像中学习特征,支持向量机根据特征判断抽油机的故障类别。深度信念网和支持向量机的结构参数均使用网格寻优的方法进行优化。实验结果表明,DBN和SVM方法避免了复杂的人工提取数据特征的过程且具有较高的识别准确率和识别速度,同时与其它方法相比具有更好的性能。
- 仲志丹李鹏辉郭苗苗王劲松
- 关键词：故障诊断
- 基于PNN网络的油井功图识别方法
- 2015年
- 油井功图是油井工况诊断的重要依据,快速准确地识别油井功图对于提高油田作业效率具有重要意义。传统的人工相面法识别示功图无法实现油井工况的实时在线诊断,而BP神经网络法识别准确率较低,因此提出一种基于概率神经网络的油井功图识别方法。该方法通过提取功图数据的面积特征、特征向量和载荷曲线的傅里叶逼近特征作为油井功图的特征值,PNN网络用特征值作为输入对油井工况进行诊断。实验结果表明与BP网络相比使用PNN网络根据功图提取特征进行油井功图识别时能够达到更高的识别效率。
- 仲志丹李鹏辉郭苗苗王劲松
- 关键词：概率神经网络特征提取故障诊断模式识别
- 油井抽油机位移加速度信号优化控制被引量：2
- 2016年
- 研究抽油机位移加速度信号优化问题。在抽油机抽油过程中,悬点位移难以直接获取。利用位移和加速度之间的关系,采取中值滤波、低通和带通滤波对加速度信号进行处理,再利用加速度积分算法得到位移。仿真验证上述方法能够很好地去除噪声和积分趋势项,对比了不同噪声强度下时域积分、时频域积分、频域积分所得位移和理想位移的标准差,得出在噪声较小时,时域积分效果较好,噪声较大时,时频域积分效果较好的结论,为以提高对位移加速度信号控制的性能。
- 仲志丹郭苗苗马利丹赵斐
- 关键词：加速度优化控制
