基于改进残差网络的抽油机故障诊断研究

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摘要： 针对抽油机故障诊断的传统图像识别方法识别率高但速率较慢， 或训练速度适宜但识别率较低等问题，提出一种基于改进残差网络模型的示功图图像识别算法。改进策略包括替换模型第1 层卷积核， 由更小卷积核代替; 改变残差模块排列顺序; 将传统ResNet50（残差网络）模型的全连接层替换成径向基函数（RBF： RadialBasis Function）网络作为额外的分类器; 采用数据增强方式对数据集进行扩充， 并利用迁移学习在改进的ResNet50鄄RBF 模型得到ImageNet 上预训练好的权重参数后进行训练。（剩余7546字）