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Adaptive fault diagnosis of sucker rod pump systems based on optimal perceptron and simulation data

Petroleum Science 2022年第2期19卷 743-760页

作者： Xiao-Xiao Lv Han-Xiang Wang Zhang Xin Yan-Xin Liu Peng-Cheng Zhao College of Mechanical and Electrical Engineering China University of PetroleumQingdao266580China

A highly precise and timely diagnosis technology can help effectively monitor and adjust the sucker rod production system(SRPS)used in oil wells to ensure a safe and efficient *** current diagnosis method is pattern recognition of a dynamometer card(DC)based on feature extraction and *** premise of this method is that the training and target data have the same ***,the training data are collected from a field SRPS with different system parameters designed to adapt to production conditions,which may significantly affect the diagnostic *** address this issue,in this study,an improved model of the sucker rod string(SRS)is derived by adding faultparameter dimensions,with which DCs under 16 working conditions could be *** an adaptive diagnosis method is proposed by taking simulated DCs generated near the working point of the target SRPS as training ***,to further improve the accuracy of the proposed method,the DC features are improved by relative normalization and using additional features of the DC position to increase the distance between different types of *** parameters of the perceptron are optimized to promote its ***,the accuracy and real-time performance of the proposed adaptive diagnosis method are validated using field data.

关键词： Sucker rod pump Dynamometer card Adaptive fault diagnosis Sucker rod dynamics output metering

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