摘要
本发明提供了一种基于动态聚类的电功图工况分析方法,属于抽油机工况诊断技术领域。方法通过采集抽油机的实测电功图数据,对实测电功图数据进行预处理,并依据预处理后的电功图数据绘制出电功图;分别对电功图进行时域分析和频域分析,从电功图中提取出时域特征向量S和频域特征向量P;将时域特征向量S和频域特征向量P组合得到工况识别特征向量,利用预设动态聚类方法对工况识别特征向量进行动态聚类,得到抽油机工况的诊断结果,并基于预设动态聚类方法构建电功图工况识别模型。本发明通过对电功图的频域和时域分析相结合,丰富了特征提取方法,提高了工况识别准确率,突破了电参数工况识别的技术瓶颈,工程实用性强,系统研发成本低。
技术关键词
动态聚类方法
分析方法
抽油机工作
抽油机工况
序列二次规划算法
因子
数据
计数器
抽油机光杆
特征提取方法
频率
容许误差
波形
信号值
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多源融合
三维网格模型
网格特征
分层特征
时序特征
敏感性分析方法
综合效能
标定技术
ESC系统
指数
定量鉴别方法
Bayes判别模型
碳酸盐
地震
敏感性特征
联合分析方法
原始测序数据
DNA序列特征
基因
因子