基于示功图分析的有杆泵抽油井故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-20页 |
| 第2章 有杆泵抽油原理 | 第20-30页 |
| 2.1 有杆泵及抽油原理 | 第20-22页 |
| 2.2 有杆泵抽油井井下主要故障 | 第22-23页 |
| 2.3 示功图 | 第23-26页 |
| 2.3.1 示功图的定义 | 第23-24页 |
| 2.3.2 理论示功图的形成 | 第24-25页 |
| 2.3.3 实测示功图 | 第25-26页 |
| 2.4 数字化采油监控系统平台 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 示功图特征提取方法 | 第30-44页 |
| 3.1 地面示功图与井下示功图 | 第30页 |
| 3.2 典型故障示功图 | 第30-34页 |
| 3.3 几何特征提取 | 第34-40页 |
| 3.3.1 区域边界的链码表示 | 第34-35页 |
| 3.3.2 示功图尺寸归一化 | 第35-36页 |
| 3.3.3 特征向量提取 | 第36-40页 |
| 3.4 实验分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 示功图几何特征的有训练分类 | 第44-54页 |
| 4.1 示功图特征向量与类别分析 | 第44-46页 |
| 4.2 典型故障分类 | 第46-53页 |
| 4.2.1 一维线性分类方法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 单故障分类 | 第48-51页 |
| 4.2.3 实验分析 | 第51-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 示功图几何特征的无监督学习方法 | 第54-76页 |
| 5.1 基于聚类分析的无监督学习方法 | 第54-61页 |
| 5.1.1 各类聚类算法概述 | 第55-61页 |
| 5.2 示功图几何特征聚类 | 第61-74页 |
| 5.2.1 单属性聚类 | 第62-63页 |
| 5.2.2 多属性聚类 | 第63页 |
| 5.2.3 实验分析 | 第63-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
