基于支持向量机的有杆抽油系统工况监测与诊断的研究.pdf

分类号 TE933 号学 2009002013
级密
硕士学位论文
目题基于支持向量机的有杆抽油系统
工况监测与诊断研究
作者姓名孟阳杨
指导教师姓名、职称吴伟教授魏航信副教授
专业领域机械电子工程
提交论文日期 2012 年 5 月 20 日
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论文作者签名:____________ 日期:____________
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论文作者签名:__________ 日期:__________
导师签名:__________ 日期:__________
I
中文摘要
论文题目:基于支持向量机的有杆抽油系统工况监测与诊断研究
专业:机械电子工程
硕士生:孟阳杨(签名)
指导教师:吴伟(签名)
魏航信(签名)
摘要
在当前世界石油生产中,特别是在油田开发的中后期,有杆泵采油方式占有很大比
例。及时了解和掌握采油系统的工况,实现有杆抽油系统的自动化监控和科学管理,对
提高油田采油效率和经济效益具有重要意义。本文采用支持向量机技术,利用其对小样
本事件的高度识别能力实现了有杆抽油系统的故障诊断研究。
(1)以有杆抽油井的故障诊断系统为研究对象,深入分析有杆抽油系统的工作原理
以及示功图像的形成原理,对故障示功图的图形特点和形成原因做了重点讨论。
(2)针对示功图的特点,对其进行预处理和归一化之后,采用两种算法提取特征向
量,即基于不变矩的特征向量和基于小波包能量熵的特征向量,将提取出来的特征向量
分别作为有杆抽油系统故障诊断的依据。
(3)深入讨论统计学****理论与支持向量机,包括 VC 维,推广性的界和结构风险最
小化原则等重要理论;同时研究了线性和非线性支持向量机以及用于分类的支持向量机
中比较常用的算法。
(4)在上述基础之上研究了基于支持向量机的示功图分类识别方法,分析不同的归
一化方法,不同的核函数选择以及不同的参数组合对最终实验结果的影响。最终选取[0,1]
的归一化方式,径向基核函数和最佳的参数<c, g>组合建立模型,分类准确度可以达到
98%以上。
理论分析和实验仿真表明,支持向量机方法在有杆抽油系统的故障诊断中有着较好
的识别能力,具有良好的可行性。
关键词:示功图不变矩能量熵支持向量机故障诊断
论文类型:应用研究
II
英文摘要
Subject : A Study on Condition Monitoring and Diagnosis of Sucker-rod Pumping
System Based on SVM
Speciality:Mechinery and Electronics Engineering
Name : Meng yangyang (signature)
Instructor:Wu Wei (signature)
Wei Hangxin (signature)
ABSTRACT
Sucker-rod pumping system dominates the main position in the petroleum production of
the current world, especially during the tail development of oilfields, to understand and master
working-pump’s condition of oilfields plays an important role in the exploit oil well. This
paper introduces a fault diagnosis method based on support vector machine (SVM), using its
good recog