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专利号 2022103624707 申请日 2022-04-08 专利名称 一种基于生成式对抗神经网络的示功图故障诊断方法
授权日 2022-07-22 专利权人 中国石油大学(华东) 发明人 张凯;尹承哲;曹晨;张黎明;张华清;严侠;刘丕养;杨勇飞;孙海;姚军;樊灵
主分类号 G06K9/62 关键词 应用领域
摘要 本发明公开了一种基于生成式对抗神经网络的示功图故障诊断方法,属于采油故障诊断技术领域,包括如下步骤:对示功图样本库数据进行数据清洗;基于采油工程理论及典型示功图特性,对示功图数据点进行特征提取;对数量较少的故障类别样本采用生成式对抗神经网络进行生成,生成过程中对生成器网络的输出进行条件约束;基于原始样本及生成样本,将数据划分为训练集、验证集、测试集;采用Xgboost分类算法对样本进行分类;利用准确率和召回率对故障诊断结果进行综合评估;利用训练完成后的分类模型对故障进行实时监测诊断,实时判断故障类型。本发明能够显著提高分类模型对故障样本的特异识别能力,降低故障的误报/漏报率。
创新点
技术分类 标 签 战兴产业 新一代信息技术    人工智能
运营方式 合作方式
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【关 闭】