基于单分类支持向量机的潜油电泵工况及故障诊断

摘要：

利用单分类支持向量机(OCSVM)模型区分潜油电泵正常运行状态和异常运行状态,仅依托潜油电泵正常状态下的数据,通过OCSVM模型获得具备区分异常状态数据的能力.首先对潜油电泵电流数据进行预处理,筛选正常状态下的电流数据;然后根据潜油电泵特性及数据特点,提取6项相关数据特征,利用单分类支持向量机模型识别包含未知故障在内的异常状态,从而实现潜油电泵工况及故障诊断;最后利用实际生产数据对模型进行验证.结果表明,所提方法识别准确度高,模型泛化能力强,通过对潜油电泵日常运行数据进行实时分析,能够实现潜油电泵运行状态的实时监测及异常工况的识别预警.

关键词：潜油电泵;单分类支持向量机(OCSVM);特征提取;工况及故障诊断

所属期刊栏目：45

分类号：TE933(石油机械设备与自动化)

资助基金：山东省重点研发计划项目2019GHY112080

在线出版日期：2021-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：162-168