一种提升采油机故障诊断精度方法
公开
摘要
本发明公开了一种提升采油机故障诊断精度方法，该方法设计非方的卷积核构建残差块，采用不同卷积核的残差块交替堆叠的方式搭建深度学习网络模型，对搭建的模型进行训练，并使用训练得到的模型对采油过程中生成的示功图进行特征提取。根据提取的特征向量建立了工况特征向量检索库，与实时采集数据特征向量进行相似度计算，再根据计算结果，返回最相似的故障类型或更新故障库。该方法设计的卷积结构，能够提取更有效示功图特征，以达到在不增加大量训练时间成本和存储资源消耗的基础上，提升诊断精度，增强了对采油机设备工况监测、诊断的管控能力。
基本信息
专利标题 ：
一种提升采油机故障诊断精度方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596445A
申请号 ：
CN202210080811.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈夕松钱帅康夏峰姜磊卜禹
申请人 ：
南京富岛油气智控科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市浦口区江北新区桐雨路6号2号楼2层A座
代理机构 ：
南京天华专利代理有限责任公司
代理人 ：
刘畅
优先权 ：
CN202210080811.1
主分类号 ：
G06V10/44
IPC分类号 ：
G06V10/44 G06V10/75 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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