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题名基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断
被引量：8
- 1
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作者
任伟建
路阳
肖阔宪
董宏丽
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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
中交二公局第四工程有限公司软件开发中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期912-915,共4页
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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)
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文摘
在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。
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关键词
故障诊断
小波包分析
ELMAN神经网络
螺杆泵
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Keywords
fault diagnosis
wavelet analysis
Elman neural network
progressing cavity pump
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于数学形态学与PNN的螺杆泵井故障诊断
被引量：3
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作者
路阳
任伟建
韩正君
肖阔宪
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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
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第10期2314-2318,共5页
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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
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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。
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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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Keywords
fault diagnosis mathematical morphology dynamometer card probabihstic neural network
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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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