【摘 要】
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为提高抽油机的故障诊断性能、减少诊断模型的硬件存储,设计了基于轻量注意力卷积神经网络和示功图的故障诊断方法。首先,将示功图的位移−载荷数据转换为图像,诊断模型的基
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,东北石油大学石油与天然气工程博士后工作站,中国石油大学非常规油气研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502094,51774090,51104030),黑龙江省自然科学基金(LH2020F003)
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为提高抽油机的故障诊断性能、减少诊断模型的硬件存储,设计了基于轻量注意力卷积神经网络和示功图的故障诊断方法。首先,将示功图的位移−载荷数据转换为图像,诊断模型的基础结构采用深度分离卷积,提出一种可嵌入连续卷积层的正则化注意力模块,对每个卷积层的通道进行压缩、注意力计算,并根据注意力建立通道失活机制,输出具有特征抑制或加强的注意力特征图。其次,在模型学习算法上,提出注意力损失函数抑制易分样本对模型训练损失的贡献,使模型训练关注难分样本。最后通过仿真实验验证有效性,结果表明该模型硬件存储仅为5.4 MB,故障
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