基于卷积神经网络的抽油机故障诊断

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：抽油机故障诊断对于保障油气田的稳定运行至关重要。针对已有基于深度学习的故障诊断模型参数量大导致应用范围受限的问题，提出一种基于空洞卷积和惩罚机制的卷积神经网络模型。该模型在浅层神经网络部署不同空洞卷积率的空洞残差模块，高效获取示功图轮廓特征的同时降低了模型参数量。其次，将惩罚机制融入Softmax损失函数，增强模型诊断气体影响等难分样本的故障准确率。（剩余14508字）

试读结束

目录
monitor