【摘 要】
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本文分析常见的九种抽油机工况的示功图,通过采用了Alex Net和Goog Le Net两种深度学习模型对示功图图片数据集进行分类诊断,两种模型分别达到了98.5%和98.8%的准确度。本文使用了深度可分离卷积和8比特量化模型的方式优化了现有模型,并对比了实验结果。现场采集的示功图有效数据为驴头位移和悬点载荷数据,使用示功图图片进行分类增加了处理流程,浪费计算资源。本文针对嵌入式平台提出了一种新的
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本文分析常见的九种抽油机工况的示功图,通过采用了Alex Net和Goog Le Net两种深度学习模型对示功图图片数据集进行分类诊断,两种模型分别达到了98.5%和98.8%的准确度。本文使用了深度可分离卷积和8比特量化模型的方式优化了现有模型,并对比了实验结果。现场采集的示功图有效数据为驴头位移和悬点载荷数据,使用示功图图片进行分类增加了处理流程,浪费计算资源。本文针对嵌入式平台提出了一种新的示功图诊断方法:使用CNN-LSTM神经网络模型,将位移-载荷时间序列数据作为输入,经过下采样、归一化等操作后传入模型进行训练。同时提出了载荷-位移数据相位归一化概念,实验表明该方法能够有效地增加输入数据的一致性,更好地提取抽油机的工况特征。与同类型其他网络对比,该模型的计算精度上具有更大的优势。相较于DSC-Alex Net等进行图片识别的模型,该模型大小减小了93%,精度增加了2.3%,能够更好地应用于嵌入式设备端上。本文设计了一种进行抽油机工况神经网络诊断的嵌入式系统,并对嵌入式系统的硬件和软件进行了分析,对设备的使用进行了测试和验证。现场测试结果表明,设备能够稳定采集数据,诊断工况结果有效。
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