傅立叶描述子与RBF神经网络在示功图识别中的应用

本文主要探讨了基于PSO-RBF神经网络的示功图识别技术，针对有杆抽油机故障率高的问题，提出了一种结合傅立叶描述子和径向基函数(RBF)神经网络的算法，用于判断抽油机的工作状况。傅立叶描述子被用来提取示功图的低频区几何特征，这些特征参数与上下冲程的载荷变化量结合，形成12个综合特征参数，进一步构建RBF神经网络识别模型。通过MATLAB仿真平台验证了该方法的有效性，并在实际油田生产中表现出良好的准确性。 抽油机在石油开采中的重要作用不言而喻，然而其工作环境恶劣，容易出现各种故障。传统的故障诊断方法依赖于经验丰富的技术人员，存在主观性和效率问题。因此，发展智能化的故障诊断技术是提高油田产量和延长设备寿命的关键。 文章首先介绍了示功图的背景，它是反映抽油机悬点载荷随位移变化的重要图形。傅里叶描述子是一种常用的图像特征提取方法，能够有效地捕捉示功图的周期性和形状信息。在抽油机示功图中，通过提取低频区的傅立叶描述子，可以捕获其主要的工况变化特征。 接下来，文章提到了结合上、下冲程的载荷变化量来增强特征参数的代表性。这些参数可以更全面地反映出抽油机的工作状态，有助于提高故障识别的准确性。RBF神经网络因其快速学习和高精度识别能力，常被用于模式识别和分类问题。在本文中，通过粒子群优化(PSO)改进的RBF神经网络模型，可以更有效地进行网络训练和参数调整，以适应抽油机示功图的复杂性。 PSO是一种全局优化算法，能帮助寻找RBF神经网络的最佳中心和宽度参数，从而提高网络的泛化能力和识别性能。在MATLAB环境中进行的仿真验证显示，这种方法在示功图识别上表现良好，这表明该算法具有在实际油田应用的潜力。 最后，文章总结了仿真结果，强调了所提出的傅立叶描述子和RBF神经网络结合方法在抽油机故障诊断中的优势。这一技术不仅能够提高故障检测的效率，还能减少对专业技术人员的依赖，有助于提升油田的自动化水平和生产效率。 关键词：示功图；傅立叶描述子；RBF神经网络；粒子群优化；故障诊断