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基于改进布谷鸟搜索优化RBF神经网络的抽油机故障诊断
被引量:
3
1
作者
李博文
宋文广
徐加军
《中国工程机械学报》
北大核心
2023年第6期624-628,共5页
针对目前油田抽油机故障诊断存在耗时低效、无普适性等问题,提出通过动态自适应布谷鸟搜索(PSCS),优化径向基函数(RBF)神经网络的诊断方法。首先对示功图进行特征提取,作为RBF神经网络的输入层信息;接着引入动态发现概率和自适应步长,...
针对目前油田抽油机故障诊断存在耗时低效、无普适性等问题,提出通过动态自适应布谷鸟搜索(PSCS),优化径向基函数(RBF)神经网络的诊断方法。首先对示功图进行特征提取,作为RBF神经网络的输入层信息;接着引入动态发现概率和自适应步长,令布谷鸟搜索根据目标函数的收敛速度自动调整步长,确保不同搜索阶段的效率和精度保持平衡;最后改进的布谷鸟搜索优化RBF神经网络,获取其宽度、权值等最优相关参数,建立PSCS-RBF故障诊断模型。将模型应用于抽油机不同故障类型的诊断,并与当前主流的5种方法比较,所提出的PSCS-RBF故障诊断方法的平均检测精度达到95.9%,精度最高且耗时最短,验证了其实用性和优越性。
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关键词
抽油机故障诊断
动态发现概率
自适应步长
布谷鸟搜索
RBF神经网络
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职称材料
基于全局与局部特征结合的抽油机故障诊断
2
作者
赵新语
樊军
+1 位作者
何方
唐丽雯
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1286-1292,共7页
为了准确及时地判断抽油机故障位置,改变低效的人工故障诊断模式,提出了一种基于马田系统的抽油机故障识别方法。首先,分析示功图的几何特征和形状特征;其次,利用全局与局部特征相结合的方式,对示功图进行特征提取;然后,以马氏距离作为...
为了准确及时地判断抽油机故障位置,改变低效的人工故障诊断模式,提出了一种基于马田系统的抽油机故障识别方法。首先,分析示功图的几何特征和形状特征;其次,利用全局与局部特征相结合的方式,对示功图进行特征提取;然后,以马氏距离作为度量指标,通过构建和修正特征子集,筛选出各故障的敏感特征变量;最后,建立多分类马田系统实现故障识别,并与传统人工识别方法对比,以克拉玛依石西作业区的油井数据为例,验证方法的可行性和有效性。
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关键词
全局特征
局部特征
抽油机故障诊断
示功图
马田系统
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职称材料
题名
基于改进布谷鸟搜索优化RBF神经网络的抽油机故障诊断
被引量:
3
1
作者
李博文
宋文广
徐加军
机构
长江大学计算机科学学院
中石化胜利油田分公司胜利采油厂
出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2023年第6期624-628,共5页
基金
国家科技重大专项(2021DJ1006)
新疆维吾尔自治区创新人才建设专项自然科学计划(自然科学基金)(2020D01A132)。
文摘
针对目前油田抽油机故障诊断存在耗时低效、无普适性等问题,提出通过动态自适应布谷鸟搜索(PSCS),优化径向基函数(RBF)神经网络的诊断方法。首先对示功图进行特征提取,作为RBF神经网络的输入层信息;接着引入动态发现概率和自适应步长,令布谷鸟搜索根据目标函数的收敛速度自动调整步长,确保不同搜索阶段的效率和精度保持平衡;最后改进的布谷鸟搜索优化RBF神经网络,获取其宽度、权值等最优相关参数,建立PSCS-RBF故障诊断模型。将模型应用于抽油机不同故障类型的诊断,并与当前主流的5种方法比较,所提出的PSCS-RBF故障诊断方法的平均检测精度达到95.9%,精度最高且耗时最短,验证了其实用性和优越性。
关键词
抽油机故障诊断
动态发现概率
自适应步长
布谷鸟搜索
RBF神经网络
Keywords
pumping machine fault diagnosis
dynamic discovery probability
daptive step size
cuckoo search
radial basis function(RBF)neural network
分类号
TP306.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于全局与局部特征结合的抽油机故障诊断
2
作者
赵新语
樊军
何方
唐丽雯
机构
新疆大学机械工程学院
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1286-1292,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11462021)资助。
文摘
为了准确及时地判断抽油机故障位置,改变低效的人工故障诊断模式,提出了一种基于马田系统的抽油机故障识别方法。首先,分析示功图的几何特征和形状特征;其次,利用全局与局部特征相结合的方式,对示功图进行特征提取;然后,以马氏距离作为度量指标,通过构建和修正特征子集,筛选出各故障的敏感特征变量;最后,建立多分类马田系统实现故障识别,并与传统人工识别方法对比,以克拉玛依石西作业区的油井数据为例,验证方法的可行性和有效性。
关键词
全局特征
局部特征
抽油机故障诊断
示功图
马田系统
Keywords
Global features
Local features
Fault diagnosis of pumping unit
Indicator diagram
Mahalanobis Taguchi system
分类号
TE938 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进布谷鸟搜索优化RBF神经网络的抽油机故障诊断
李博文
宋文广
徐加军
《中国工程机械学报》
北大核心
2023
3
在线阅读
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职称材料
2
基于全局与局部特征结合的抽油机故障诊断
赵新语
樊军
何方
唐丽雯
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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