基于灰度轮廓势能与支持向量机的抽油井故障诊断



基于灰度轮廓势能与支持向量机的抽油井故障诊断

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基于灰度轮廓势能与支持向量机的抽油井故障诊断

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
创新点摘要	第7-10页
绪论	第10-13页
· 课题研究背景及意义	第10页
· 国内外研究现状	第10-11页
· 本文主要内容	第11-13页
第一章示功图理论及典型故障示功图分析	第13-22页
· 抽油井泵工作原理	第13-14页
· 有杆泵采油方式	第13页
· 抽油机工作原理	第13-14页
· 示功图	第14-15页
· 示功图的定义	第14-15页
· 理论示功图的形成	第15页
· 典型故障示功图分析	第15-21页
· 本章小结	第21-22页
第二章基于灰度图像势能的示功图特征提取	第22-35页
· 现场示功图的形成	第22页
· 现场示功图的形成	第22页
· 示功图的绘制	第22页
· 示功图的识别	第22-24页
· 灰度图像	第22-23页
· 示功图灰度处理	第23-24页
· 图像势能与轮廓势能	第24-29页
· 像素势能	第25-26页
· 累积势能	第26-27页
· 图像势能	第27-29页
· 基于图像势能的轮廓特征	第29-34页
· 改进的轮廓势能算法	第30-33页
· 统计特征值的计算	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第三章基于信息熵与灰关联的抽油井故障诊断	第35-46页
· 灰关联理论	第35页
· 理论介绍	第35页
· 影响灰色关联理论关联度的主要因素	第35页
· 典型关联度模型	第35-37页
· 灰色关联分析模型的建立	第37-39页
· 数据预处理	第37-38页
· 灰色关联度的计算	第38-39页
· 计算关联度	第39页
· 关联序	第39页
· 待诊断抽油井示功图灰关联计算	第39-41页
· 基于信息熵的灰关联改进算法	第41-43页
· 信息熵	第41-42页
· 基于信息熵灰关联的抽油井示功图故障诊断	第42-43页
· 结果分析	第43-44页
· 本章小结	第44-46页
第四章改进的模糊支持向量机抽油井故障诊断	第46-65页
· 支持向量机分类	第46-49页
· 最优分类超平面	第46-47页
· 线性支持向量机分类	第47-48页
· 非线性支持向量机	第48-49页
· 多分类支持向量机	第49-51页
· 模糊支持向量机	第51-54页
· 模糊支持向量机的建立	第52-53页
· 隶属度分析	第53-54页
· 改进的模糊支持向量机	第54-61页
· 混合分类模式	第54-57页
· 基于距离和样本密度的模糊隶属度	第57-61页
· 实例分析	第61-64页
· 本章小结	第64-65页
结论	第65-66页
参考文献	第66-69页
发表文章目录	第69-70页
致谢	第70-71页
详细摘要	第71-79 页

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