一种基于ECAV_Former的抽油机示功图分类方法

针对现有抽油机示功图分类方法中精度低及样本不平衡的难题，本发明提供一种基于ECAV_Former的抽油机示功图分类方法，步骤如下：(1)对原始示功图数据进行预处理，统一图像尺寸并按照7：3划分为训练集和验证集。(2)依据硬件设备性能合理设置训练参数。(3)研究实现ECAV_Former模型并加载预训练权重。(4)通过Adam优化器和Focal‑Loss损失函数训练模型，并利用余弦退火算法动态调整学习率。(5)通过准确率、宏召回率、宏F1分数等指标全面评估模型性能。经实施例验证，本发明能有效提升示功图分类的准确率，为抽油机故障诊断提供了可靠的技术支撑，具有极高的应用价值。