一种基于ART2的抽油机示功图识别方法

摘要

本发明公开了一种基于ART2的抽油机示功图识别方法，通过对抽油机载荷和悬点位移信号的采集，以光杆位移信号为横坐标，载荷信号为纵坐标，绘制在一个抽汲周期内随时间变化构成的封闭曲线，得到抽油机示功图样本。对于采集到的抽油机示功图样本，如果样本的类别数是已知的，采用有监督模式识别的识别方式。如果预先不知道样本类别，采用无监督模式识别的识别方式。由ART2神经网络对抽油机示功图的样本进行识别，并根据识别结果对对抽油机进行故障诊断和井下工况判断，并显示判断结果。本发明的基于ART2的抽油机示功图识别方法，具有可对抽油机进行故障诊断和井下工况判断，实现了示功图的稳定、高效、准确识别等优点。

主权项

一种基于ART2的抽油机示功图识别方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：绘制抽油机的理论示功图，得到抽油机示功图的样本；步骤2：对步骤1获得的抽油机示功图的样本进行数据预处理；步骤3：对步骤2的经过数据预处理的抽油机示功图的样本进行特征提取；步骤4：如果步骤1获得的抽油机示功图的样本的类别数是已知的，先用一组已知类别的集合作为训练集对ART2神经网络进行训练，建立判别模型，再用建立的模型根据相似性原则来对未知样本进行识别； 如果步骤1获得的抽油机示功图的样本的类别数是未知的，则依靠样本自然特性进行直接识别；识别时，将抽油机示功图的样本输入预先设定的ART2神经网络；步骤5：由ART2神经网络对抽油机示功图的样本进行识别，并根据识别结果对对抽油机进行故障诊断和井下工况判断，并显示判断结果。