摘要
本发明涉及分类或异常检测技术领域,提供了一种工业油井设备故障诊断方法、系统、设备及介质。工业油井设备故障诊断方法,包括:获取工业油井设备数据进行特征提取,并结合工业油井设备的运行状态信息,自动选择并调整特征的权重;针对特征的类型,进行智能采样处理;基于智能采样处理后的特征,分别采用多种分类模型进行故障分类,得到多种故障分类结果;对多种故障分类结果进行融合,并动态调整每种分类结果的权重,得到故障结果;本发明为抽油机井的故障诊断提供合理准确的预测和决策支持。
技术关键词
油井设备
故障诊断方法
工业
支持向量机
样本
数据
随机森林
可读存储介质
邻近算法
动态
异常检测技术
皮尔逊相关系数
故障诊断系统
故障诊断模块
生成对抗网络
电流
载荷特征
邻居
特征提取模块
粒子群算法
系统为您推荐了相关专利信息
新能源逆变器
动力电机
动力电池
决策
电池储能模组
预训练方法
文本编码器
标记特征
视觉特征
注意力模型
模型机车
异常检测方法
传感器
训练样本集
数据预处理方法