基于大数据和人工智能的抽油机传动软连接故障诊断方法

本发明公开了一种基于大数据和人工智能的抽油机传动软连接故障诊断方法，依次包括如下步骤：S1、收集与抽油机传动软连接相关的监测数据；S2、对收集的监测数据进行预处理；S3、融合传统机器学习方法和深度学习技术，创建抽油机传动软连接故障预警模型；S4、利用故障预警模型对软连接的实时监测数据进行分析，快速判定其中的异常情况，并制作故障预警及分析报告，提供给管理人员；S5、对预警模型进行持续监测和优化。本故障诊断方法通过数据管理、智能算法和模型分析，实时监测抽油机传动软连接状态，提前预测和诊断潜在的故障，在抽油机皮带断或悬绳器钢丝绳断时及时进行报警，从而提高油井生产的效率和安全性，助力智慧油田的建设。