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基于人工神经网络和灰度矩阵的泵功图诊断

西安石油大学学报（自然科学版） 2007年第3期22卷 119-121页

作者：吴伟陈国定何焱西北工业大学机电学院陕西西安710072 西安石油大学机械工程学院陕西西安710065

为了有效利用泵功图技术改善机械有杆采油系统采收率,对抽油泵不同工况所具有的不同泵功图进行图形特征分析,并利用改进算法的神经网络完成泵功图工况诊断.实例诊断结果与实际测试结果吻合,证明改进后的神经网络能够对不同工况的泵功图... 详细信息

为了有效利用泵功图技术改善机械有杆采油系统采收率,对抽油泵不同工况所具有的不同泵功图进行图形特征分析,并利用改进算法的神经网络完成泵功图工况诊断.实例诊断结果与实际测试结果吻合,证明改进后的神经网络能够对不同工况的泵功图进行准确有效的特征聚类和模式识别.该方法具有工程应用价值.

关键词： BP神经网络泵功图灰度矩阵故障诊断模式识别

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灰度矩阵在碎纸片拼接复原中的应用研究

许昌学院学报 2020年第2期39卷 10-13页

作者：唐江花潘娟娟安徽新华学院通识教育部安徽合肥230088

利用Matlab算法对碎纸片进行处理并得出其灰度矩阵,通过分析矩阵间的关系,利用Matlab编程并建立数学模型,对具有轮廓形状规则、字符颜色相同、字符间距和行间距相同的碎纸片进行自动拼接复原.该方法能有效减少拼接错误的概率以及拼接过... 详细信息

利用Matlab算法对碎纸片进行处理并得出其灰度矩阵,通过分析矩阵间的关系,利用Matlab编程并建立数学模型,对具有轮廓形状规则、字符颜色相同、字符间距和行间距相同的碎纸片进行自动拼接复原.该方法能有效减少拼接错误的概率以及拼接过程中的人工干预,提高碎纸片拼接复原的效率.

关键词：碎纸片拼接复原灰度矩阵二值化处理人工干预

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磁致液面变形及其光学测量

四川大学学报（工程科学版） 2010年第1期42卷 206-210页

作者：赵文杰靳奋安兰州交通大学数理与软件工程学院甘肃兰州730070

为获取磁场中气液界面的特性参数,提出基于镜面反射成像与结构照明相结合的方法对磁致液面变形进行测量。根据图像映射和条纹灰度矩阵提取条纹图的相位差进行液面变形量的计算,并重建三维变形液面。得到了结论:液体表面附近处的梯度磁... 详细信息

为获取磁场中气液界面的特性参数,提出基于镜面反射成像与结构照明相结合的方法对磁致液面变形进行测量。根据图像映射和条纹灰度矩阵提取条纹图的相位差进行液面变形量的计算,并重建三维变形液面。得到了结论:液体表面附近处的梯度磁场将引起表面张力的不均匀而使其发生变形,变形量及方向与磁场强度和梯度的空间分布有直接关系,为浮力-热毛细对流的相关研究提供一种新的途径。

关键词：梯度磁场液面变形结构照明镜面反射成像灰度矩阵相位展开

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基于GM-ELM的有杆泵抽油井故障诊断

东北大学学报（自然科学版） 2019年第12期40卷 1673-1678页

作者：侯延彬陈炳均高宪文东北大学信息科学与工程学院

为了解决有杆泵抽油井故障诊断问题,提出了基于灰度矩阵极限学习机(gray matrix-extreme learning machine,GM-ELM)故障诊断方法.首先用灰度矩阵对有杆泵抽油井进行故障特征提取;然后用数理统计的方法建立灰度矩阵的特征向量,将故障特... 详细信息

为了解决有杆泵抽油井故障诊断问题,提出了基于灰度矩阵极限学习机(gray matrix-extreme learning machine,GM-ELM)故障诊断方法.首先用灰度矩阵对有杆泵抽油井进行故障特征提取;然后用数理统计的方法建立灰度矩阵的特征向量,将故障特征向量作为故障诊断模型的输入值;最后建立GM-ELM模型对有杆泵抽油井故障进行诊断.仿真结果表明该方法与GRNN(general regression neural network)方法、LS-SVM(least squares support vector machine)方法、BPNN(back propagation neural network)方法相比具有更高的故障诊断准确率.

关键词： ELM 特征提取故障诊断灰度矩阵示功图

一种Linux下的PCL Filter的设计与实现

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计算机应用研究 2003年第8期20卷 154-155,160页

作者：汤晓军金莉周宁梁峰西安交通大学人工智能与机器人研究所陕西西安710049

Linux是一种日益广泛使用的操作系统,由于其灵活性、稳定性和开放性,已有取代Windows操作系统的趋势。但Linux下的打印不像Windows那么方便。设计了一个系统,可以简单有效地完成Linux下BMP图像的打印。

关键词：过滤器 PCL 打印灰度矩阵

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基于Elman神经网络的示功图诊断研究

基于Elman神经网络的示功图诊断研究

作者：胡锦安徽工业大学

学位级别：硕士

当前在抽油机井的开采过程中，及时地了解和掌握抽油机井下的工作状况，实现整个采油系统的自动监控，是整个石油行业迫切需要解决的课题。由于抽油机井下环境比较复杂，抽油设备经常会遭受到无故的损坏，会严重影响石油的产量和经济效... 详细信息

当前在抽油机井的开采过程中，及时地了解和掌握抽油机井下的工作状况，实现整个采油系统的自动监控，是整个石油行业迫切需要解决的课题。由于抽油机井下环境比较复杂，抽油设备经常会遭受到无故的损坏，会严重影响石油的产量和经济效益。因此，本文在传统的工况故障诊断上研究了抽油机井的智能诊断技术。传统上，油井工作人员通过实测地面示功图来判断抽油机井下的工作状况，但是由于抽油机杆柱的变型、杆柱粘滞阻力、振动和惯性等其它因素的影响，地面示功图很难对井下泵的工作状况做出正确地判断。因此本文通过研究井下泵的电流变化规律来反应泵的工作情况，这种方法被称为电流法。然后应用此原理建立了以井下泵电流随时间变化的示功图诊断模型。接着本文详细的阐述了示功图的图形形成过程和特点，并对这些示功图进行预处理和示功图尺寸归一化，建立了示功图故障样本集。通过对示功图的形状特征的研究，依据图像处理原理，将示功图灰度矩阵化，然后提取出了基于示功图灰度矩阵的六个特征参数，把这六个参数构成分类特征向量。研究了BP神经网络和Elman神经网络的基本结构、网络的集成、网络的参数配置。比较BP神经网络和Elman神网络的优缺点，最后选用Elman神经网络建立了抽油机井下故障智能分类模型，将分类特征向量作为网络的输入，将故障的类型模式作为输出，经过Elman神经网络对大量样本的学习，最后把学习的知识以权值和阈值的形式存储在网络中。本文利用Matlab编写出了示功图图形特征提取模块和Elman神经网络分类模块，将所训练好的网络应用于仿真测试，给出了仿真结果。测试结果表明这种方法切实可行，具有一定的理论意义和实践价值。

关键词：抽油机井故障诊断示功图电流法灰度矩阵 Elman神经网络

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大数据背景下抽油系统的故障诊断

大数据背景下抽油系统的故障诊断

作者：刘斌西安石油大学

学位级别：硕士

在大数据的时代背景下,数字化油田故障诊断的智能化对油田现场检测到的海量数据处理具有重要意义。本文结合大数据背景对RBF神经网络中的网络参数进行优化提高故障识别准确率、加快识别速度;并以此为算法核心,研发智能抽油机故障诊断系... 详细信息

在大数据的时代背景下,数字化油田故障诊断的智能化对油田现场检测到的海量数据处理具有重要意义。本文结合大数据背景对RBF神经网络中的网络参数进行优化提高故障识别准确率、加快识别速度;并以此为算法核心,研发智能抽油机故障诊断系统。首先,本文对已采集到的示功图数据为研究对象,在特征提取前对示功图进行灰度修正和图像分割的预处理。采用基于灰度矩阵的特征提取方法,使用广度搜索算法和深度搜索算法计算出灰度矩阵,并以矩阵统计特征作为图像特征数据。该提取方法运算量较小,并且对于图像的旋转、尺度变换、平移的不变性表现良好。其次,利用神经网络进行大数据处理。以PSO算法对RBF神经网络中连接权值和宽度寻优,并考虑到RBF神经网络中的中心值问题,运用的FCM算法对其优化。而采用的PSO算法中加速因子使用动态下降法,FCM算法则以加入惩函数对初始值敏感问题进行优化。经过优化后的RBF神经网络与传统RBF神经网络、PSO-RBF神经网络相对比,实验结果证明经过优化后网络误差率低于其于两个网络,而准确率分别高于19%和5%。最后,以优化后的RBF神经网络为算法核心,搭建抽油机故障诊断系统。通过实例验证,该系统能够实现快速、准确地识别抽油机故障,并给出相应处理意见。本论文丰富了抽油机示功图提取方法,并结合大数据背景下将改进FCM算法和改进PSO算法运用至RBF神经网络中,丰富了现有诊断方法。

关键词：故障诊断抽油系统灰度矩阵 RBF神经网络 FCM算法

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智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现

智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现

作者：王森中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

计算机网络的发展推动了油田智能化的进程。油井多分布于荒凉偏远地区,依靠人工的方式对抽油机运行状态进行监测比较困难且实时性较差。因此,实现采油井自动化监控已是采油井科学管理的必然趋势。示功图分析法是油井工况分析的常用方法... 详细信息

计算机网络的发展推动了油田智能化的进程。油井多分布于荒凉偏远地区,依靠人工的方式对抽油机运行状态进行监测比较困难且实时性较差。因此,实现采油井自动化监控已是采油井科学管理的必然趋势。示功图分析法是油井工况分析的常用方法。智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现,设计并实现了一整套集数据采集、数据管理、故障诊断和数据展示的智能系统。本文首先对石油行业的发展现状和抽油机故障诊断研究现状进行了分析,进而表明本文所设计的智能系统对于石油生产的重要意义。然后详细介绍了系统的核心算法:基于灰度矩阵的示功图特征提取算法。从理论角度剖析了算法应用的可行性。详细阐述了算法的实现步骤以及特征提取过程中应用的算法思想。最终给出了通过算法提取的典型故障示功图各特征值,这些特征值是故障识别应用的依据。以特征提取算法为核心,设计了一套具有数据管理与故障诊断功能的软件平台。该平台应用Spring、Spring MVC、My Batis架构搭建,具备用户及权限管理、参数汇总、报表查询、曲线分析以及作业区管理等5个核心功能模块,能够满足油田生产数据自动化管理的需求。同时能够对故障进行初步的判断,对于及时了解油井工况起着重要作用。远程终端单元是软件平台的数据来源,采集数据的准确性决定算法诊断的准确性。本文介绍了远程终端单元应用程序设计。最后,针对系统中算法的执行中遇到的问题进行优化,并对软件平台和远程终端单元分别进行可用性和稳定性测试。测试结果证明,算法识别成功率较高,系统运行流畅稳定。

关键词：故障诊断灰度矩阵功图法 SSM RTU

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基于纹理特征的玉米苗期田间杂草识别

江苏农业科学 2014年第7期42卷 143-145页

作者：王怀宇李景丽保定学院信息技术系河北保定071000

对玉米常见杂草进行灰度化、图像滤波等图像预处理,对多个图像纹理特征进行筛选。以支持向量机进行分类识别,分别进行基于灰度矩阵、统计矩的识别以及二者结合的识别。结果表明,综合了灰度矩阵与统计矩的纹理特征识别精度最高,可满足田... 详细信息

对玉米常见杂草进行灰度化、图像滤波等图像预处理,对多个图像纹理特征进行筛选。以支持向量机进行分类识别,分别进行基于灰度矩阵、统计矩的识别以及二者结合的识别。结果表明,综合了灰度矩阵与统计矩的纹理特征识别精度最高,可满足田间杂草识别要求。

关键词：玉米杂草识别纹理特征灰度矩阵统计矩