基于BP神经网络和不变矩特征的泵功图诊断方法研究  

Method of fault diagnosis for pump dynamograph based on BP neural network and invariant moment features

作　　者：刘卓[1] 罗明良[1] 刘飞[1] 高遵美[1] 

机构地区：[1]中国石油大学(华东)石油工程学院,青岛266580

出　　处：《制造业自动化》2013年第19期7-9,共3页Manufacturing Automation

基　　金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2012HZ029);山东省自然科学基金(ZR2012EEM001);中国石油大学(华东)自主创新科研计划项目(14CX06029A)

摘　　要：针对传统诊断技术的局限性,建立了一种有杆抽油系统泵功图诊断方法,并借助功能强大的MATLAB语言系统及其工具箱实现悬点示功图与泵功图的转化,然后应用不变矩特征法提取泵功图的7个不变矩特征并将不变矩矢量标准化,并应用BP神经网络实现对不同故障类型的识别。实例诊断结果与实际测试结果吻合,证明该方法对不同工况的泵功图能够进行快速、准确有效的特征聚类和模式识别,具有一定工程应用价值。

关 键 词：BP神经网络 不变矩特征 泵功图 故障诊断 模式识别 

分 类 号：TP249[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]