| 基于PNN网络和Freeman链码的抽油机井工况诊断 |
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| 引用本文： | 肖维民,梁波. 基于PNN网络和Freeman链码的抽油机井工况诊断[J]. 计算机测量与控制, 2015, 23(6) |
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| 作者姓名： | 肖维民 梁波 |
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| 作者单位： | 安徽工业大学 计算机学院,安徽马鞍山,243000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，安徽省高校省级自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 利用概率神经网络(PNN)对抽油机井工况进行诊断,建立了抽油机井工况诊断的概率神经网络模型;对示功图提取特征值的质量好坏直接影响识别效率和可靠性,提出了用Freeman链码对等效的电流示功图提取特征参数,进行预处理,建立抽油机典型工况的链码特征样本库;将Freeman链码作为特征向量,利用MATLAB对网络进行训练;结果表明,Freeman链码能够有效地识别各种典型工况示功图,并且该概率神经网络学习速度快、诊断准确率高,可用于抽油机井工况的实时监测和诊断.
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| 关 键 词： | 概率神经网络 工况诊断 示功图 Freeman链码 MATLAB |
Working Condition Diagnosis of Pumping Unit Based on PNN and Freeman Chain Code |
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| Xiao Weimin,Liang Bo. Working Condition Diagnosis of Pumping Unit Based on PNN and Freeman Chain Code[J]. Computer Measurement & Control, 2015, 23(6) |
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| Authors: | Xiao Weimin Liang Bo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | probabilistic neural network working condition diagnosis indicator diagram Freeman chain-code Matlab |
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