典型文献
抽油机故障音频智能诊断技术应用研究
文献摘要：
针对人工巡检的局限性,提出了一种基于大数据分析的抽油机故障音频智能诊断方法.首先利用抽油机音频智能采集器,采集抽油机的音频数字信号,而后通过音频特征值提取、数据降维与可视化,建立抽油机故障特征音频库;最后将监测抽油机音频进行数据可视化和自动分类分析,与特征音频库对比分析,对抽油机进行故障分类和故障报警.抽油机故障音频智能诊断技术在江苏油田现场应用112井次,发现故障58井次,经现场核实53井次诊断正确,故障诊断准确率达91.4％.应用表明:基于大数据分析的抽油机故障音频智能诊断方法能够准确、有效地识别抽油机故障类型,具有良好的应用前景.
文献关键词：
抽油机;音频信号;故障诊断;特征图像
中图分类号：
作者姓名：
司志梅;段志刚;赵庆婕
作者机构：
中国石化江苏油田分公司石油工程技术研究院,江苏扬州 225009
文献出处：
引用格式：
[1]司志梅;段志刚;赵庆婕-.抽油机故障音频智能诊断技术应用研究)[J].复杂油气藏,2022(04):113-116
A类：
抽油机音频
B类：
诊断技术,技术应用研究,人工巡检,智能诊断方法,智能采集,采集器,频数,数字信号,音频特征,特征值提取,数据降维,故障特征,数据可视化,自动分类,分类分析,故障分类,故障报警,江苏油田,现场应用,核实,故障诊断准确率,故障类型,音频信号,特征图像
AB值：
0.293933
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