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基于灰度轮廓势能与支持向量机的抽油井故障诊断

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第7-10页
绪论第10-13页
    0.1 课题研究背景及意义第10页
    0.2 国内外研究现状第10-11页
    0.3 本文主要内容第11-13页
第一章 示功图理论及典型故障示功图分析第13-22页
    1.1 抽油井泵工作原理第13-14页
        1.1.1 有杆泵采油方式第13页
        1.1.2 抽油机工作原理第13-14页
    1.2 示功图第14-15页
        1.2.1 示功图的定义第14-15页
        1.2.2 理论示功图的形成第15页
    1.3 典型故障示功图分析第15-21页
    1.4 本章小结第21-22页
第二章 基于灰度图像势能的示功图特征提取第22-35页
    2.1 现场示功图的形成第22页
        2.1.1 现场示功图的形成第22页
        2.1.2 示功图的绘制第22页
    2.2 示功图的识别第22-24页
        2.2.1 灰度图像第22-23页
        2.2.2 示功图灰度处理第23-24页
    2.3 图像势能与轮廓势能第24-29页
        2.3.1 像素势能第25-26页
        2.3.2 累积势能第26-27页
        2.3.3 图像势能第27-29页
    2.4 基于图像势能的轮廓特征第29-34页
        2.4.1 改进的轮廓势能算法第30-33页
        2.4.2 统计特征值的计算第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 基于信息熵与灰关联的抽油井故障诊断第35-46页
    3.1 灰关联理论第35页
        3.1.1 理论介绍第35页
        3.1.2 影响灰色关联理论关联度的主要因素第35页
    3.2 典型关联度模型第35-37页
    3.3 灰色关联分析模型的建立第37-39页
        3.3.1 数据预处理第37-38页
        3.3.2 灰色关联度的计算第38-39页
        3.3.3 计算关联度第39页
        3.3.4 关联序第39页
    3.4 待诊断抽油井示功图灰关联计算第39-41页
    3.5 基于信息熵的灰关联改进算法第41-43页
        3.5.1 信息熵第41-42页
        3.5.2 基于信息熵灰关联的抽油井示功图故障诊断第42-43页
    3.6 结果分析第43-44页
    3.7 本章小结第44-46页
第四章 改进的模糊支持向量机抽油井故障诊断第46-65页
    4.1 支持向量机分类第46-49页
        4.1.1 最优分类超平面第46-47页
        4.1.2 线性支持向量机分类第47-48页
        4.1.3 非线性支持向量机第48-49页
    4.2 多分类支持向量机第49-51页
    4.3 模糊支持向量机第51-54页
        4.3.1 模糊支持向量机的建立第52-53页
        4.3.2 隶属度分析第53-54页
    4.4 改进的模糊支持向量机第54-61页
        4.4.1 混合分类模式第54-57页
        4.4.2 基于距离和样本密度的模糊隶属度第57-61页
    4.5 实例分析第61-64页
    4.6 本章小结第64-65页
结论第65-66页
参考文献第66-69页
发表文章目录第69-70页
致谢第70-71页
详细摘要第71-79页

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