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基于数学形态学与PNN的螺杆泵井故障诊断
被引量：
3
1
作者
路阳
任伟建
+1 位作者
韩正君
肖阔宪
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第10期2314-2318,共5页
针对螺杆泵井泵功图图形信息一直没有得到充分利用,在一定程度上影响诊断技术的推广和利用的问题,研究直接提取泵功图状态参数形状特征信息的方法,提出基于数学形态学的泵功图图形特征提取方法。采用开闭组合的数学形态学算子实现泵功...
针对螺杆泵井泵功图图形信息一直没有得到充分利用,在一定程度上影响诊断技术的推广和利用的问题,研究直接提取泵功图状态参数形状特征信息的方法,提出基于数学形态学的泵功图图形特征提取方法。采用开闭组合的数学形态学算子实现泵功图边缘纹理特征提取,对提取的特征数字化后,使用PNN(概率神经网络)进行故障识别。实际应用证明,识别准确率达到90%以上。
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关键词
故障诊断
数学形态学
概率神经网络
泵功图
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职称材料
题名
基于数学形态学与PNN的螺杆泵井故障诊断
被引量：
3
1
作者
路阳
任伟建
韩正君
肖阔宪
机构
东北石油大学电气信息工程学院
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
中国移动通信集团北京有限公司
中交二公局第四工程有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第10期2314-2318,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61004067)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511014)资助
文摘
针对螺杆泵井泵功图图形信息一直没有得到充分利用,在一定程度上影响诊断技术的推广和利用的问题,研究直接提取泵功图状态参数形状特征信息的方法,提出基于数学形态学的泵功图图形特征提取方法。采用开闭组合的数学形态学算子实现泵功图边缘纹理特征提取,对提取的特征数字化后,使用PNN(概率神经网络)进行故障识别。实际应用证明,识别准确率达到90%以上。
关键词
故障诊断
数学形态学
概率神经网络
泵功图
Keywords
fault diagnosis mathematical morphology dynamometer card probabihstic neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数学形态学与PNN的螺杆泵井故障诊断
路阳
任伟建
韩正君
肖阔宪
《科学技术与工程》
北大核心
2012
3
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