国家自然科学基金(50906022)
- 作品数：16 被引量：53H指数：3
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- 相关机构：河南科技大学洛阳乾禾仪器有限公司中国人民解放军信息工程大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信石油与天然气工程更多>>
- 基于多传感器融合的抽油机运动周期的研究被引量：1
- 2017年
- 对油井示功图的分析是评定深井泵、抽油机与抽油杆工作状态的重要手段。抽油机运动周期作为示功图的重要参数,其准确性直接影响示功图的精度。针对采用单一悬点加速度的方法确定的抽油机运动周期误差较大等缺点,提出一种多传感器融合的抽油机运动周期的计算方法。首先对不同传感器采集的同周期的悬点加速度、悬点载荷、电动机电功率3种信号进行卡尔曼滤波,消除干扰噪声;其次对滤波后的信号分别从时域和频域计算出周期值;最后对3种信号周期值进行加权融合,确定最优周期值。实验表明:多传感器融合的方法比单一加速度法所确定的抽油机运动周期具有更高的准确度。
- 仲志丹马利丹
- 关键词：抽油机卡尔曼滤波多传感器
- 质子交换膜燃料电池空压机系统与能流分析被引量：2
- 2012年
- 首先,从质子交换膜燃料电池电堆阴极的需求对空压机出口压力、流量进行理论分析;然后,根据能量守恒原则从整体上对质子交换膜燃料电池供气系统中双螺杆压缩机的能流进行分析。通过分析可知:空气供给系统电机的控制与电机特性、压缩机特性、电机的转速、电堆控制输出对象均密切相关。
- 杨晴霞仲志丹张洛平
- 关键词：质子交换膜燃料电池能量守恒电机控制
- 基于栈式稀疏自编码器的抽油机故障诊断研究被引量：3
- 2019年
- 为了及时发现抽油机故障,减少生产成本,提高生产效率,通过分析不同形状的抽油机示功图来及时准确地判断抽油机工作状况很有必要。传统人工识别方法不能实现抽油机工况实时诊断,而传统智能算法识别准确度低,故提出一种基于栈式稀疏自编码器的抽油机示功图识别方法,用于抽油机故障诊断。该方法通过栈式稀疏自编码器自动提取示功图数据深层可分性特征,然后利用学习到的特征结合对应的样本标签通过支持向量机进行有监督训练与分类。将采集的中原油田实测示功图对该方法进行实验,结果表明该方法具有较高的示功图识别速度和识别准确度。该方法为快速准确地进行抽油机故障诊断提供了参考。
- 樊浩杰仲志丹李鹏辉
- 关键词：支持向量机故障诊断
- 基于电磁场的PEMFC电流分布实时非接触测量研究被引量：3
- 2014年
- 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)内部电流密度分布不易被检测到的问题,提出一种基于检测电池外部磁感应强度并对检测数据运用奇异值分解进行处理分析从而得到电池内部电流分布的实时非接触测量方法。对有效反应面积为80mm?80mm的质子交换膜燃料电池建立单体数学模型,分别对电流均匀分布以及局部电流过低两种情况下的电池模型进行了外部磁场仿真分析,并利用仿真所得磁场检测点数据对电池内部电流分布进行计算。计算结果表明,在PEMFC电流均匀分布,或在电池局部电流过低的情况下,该算法得到的计算结果与仿真磁场的电流设定值相符合。
- 仲志丹王冰雪杨晴霞党国辉李鹏辉
- 关键词：燃料电池缺氧磁场电流分布
- 基于稀疏自编码神经网络的抽油机井故障诊断被引量：11
- 2018年
- 针对传统示功图识别方法对抽油机井进行故障诊断存在人工选取示功图几何特征,识别准确度低等问题,提出一种基于稀疏自编码神经网络的示功图智能识别模型。采用无监督学习方式的稀疏自编码器构建特征学习网络自动提取无标签示功图训练集图像特征,然后采用有标签示功图训练集对softmax分类器进行有监督训练,最后通过稀疏自编码神经网络对学习到的有标签示功图测试集特征进行分类并给出故障诊断结果。结果表明,将稀疏自编码神经网络应用于示功图识别,测试准确度能够达到99.44%,优于其它分类模型。稀疏自编码神经网络直接从像素层面提取所需要的特征,不需要人为选定设计特征,为提高示功图识别准确度提供了帮助,进而解决了抽油机井故障难以准确诊断的难题。
- 仲志丹樊浩杰李鹏辉
- 关键词：故障诊断无监督学习
- PEMFC电流分布对外部磁场影响的研究被引量：3
- 2014年
- 提出一种基于PEMFC外部磁场分布判断内部电流密度分布的非接触测量方法。首先从PEMFC数学模型出发,以过氧量为例讨论了电流密度分布和工作状态之间的关系。然后采用ANSOFT/MAXWELL 2D静磁场对燃料电池内部电流分布与周围磁场分布的关系进行仿真,最后利用仿真结果判断得到电池内部电流分布情况。结果表明,PEMFC外部磁场分布与电池内部电流密度分布直接相关,由外部磁场的分布可以判断得到内部电流密度分布情况,从而掌握电池工作状态,且不会对电池内部工作产生干扰。
- 仲志丹王冰雪杨晴霞党国辉李鹏辉
- 关键词：燃料电池缺氧磁场电流分布
- 油井抽油机悬点位移测量创新研究
- 2018年
- 在油井抽油机位移测量系统中,加速度信号中的噪声和趋势项是影响悬点位移测量精度的重要因素。针对传统位移测量方法噪声明显、测量误差较大等问题,提出了一种新型的位移测量方法:运用复合滤波法消除加速度信号中的随机噪声和脉冲干扰,改进周期提取算法以优化加速度的测量周期,利用高效的经验模态分解法(EMD)去除积分趋势项。将该方法用于某油田的实测数据分析,结果表明:干扰噪声、直流分量、趋势项均明显减少,位移测量精度高达92.74%,为其他滤波方法的噪声消除奠定了良好的基础,对油井抽油机的位移测量研究具有重要的意义。
- 仲志丹张玮琪
- 关键词：经验模态分解
- 石油生产中有杆抽油机故障诊断研究被引量：10
- 2016年
- 及时发现并排除抽油机故障对于降低生产成本、提高油井产量具有重要作用。由于抽油机故障种类多,测量的悬点示功图形态多样且容易受环境噪声的影响,测量数据的区分性特征难以提取,造成通过传统神经网络进行故障诊断时的准确率较低。为提高抽油机故障诊断的精度,提出一种基于深度信念网(DBN)和支持向量机(SVM)混合模型的抽油机故障诊断方法。采用深度信念网从样本示功图图像中学习特征,支持向量机根据特征判断抽油机的故障类别。深度信念网和支持向量机的结构参数均使用网格寻优的方法进行优化。实验结果表明,DBN和SVM方法避免了复杂的人工提取数据特征的过程且具有较高的识别准确率和识别速度,同时与其它方法相比具有更好的性能。
- 仲志丹李鹏辉郭苗苗王劲松
- 关键词：故障诊断
- 基于CMAES算法的加速度计多位置新型标定方法被引量：3
- 2018年
- 针对粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)在加速度计标定优化后期出现早熟、陷入局部最优,以及在设计与应用过程中存在的缺陷,将自适应协方差矩阵进化策略(CMAES)算法应用于加速度计的快速标定:采用具有不同函数特征的Sphere、Rastrigin和Rosen三个基准函数对比测试CMAES算法的总体性能;以模观测标定方法为基础建立加速度计标定模型,选取加速度计的24个位置进行仿真观测。实验结果表明:CMAES算法在收敛速度、收敛精度、全局搜索等方面性能优异,将加速度计的标定精度提升了12个数量级,为其它算法标定加速度计奠定了良好基础,对位移系统测量研究具有重要意义。
- 仲志丹张玮琪杜慧颖
- 关键词：遗传算法
- 复杂设备的网络化远程监控及故障诊断系统被引量：10
- 2010年
- 复杂设备由于其系统组成的复杂性,其故障诊断往往需要多方面技术人员协同工作来完成,诊断时间长、误诊率高一直是复杂设备诊断和维修的瓶颈问题。为解决这一问题,本文提出了一种C/S和B/S混合结构模式的网络化分布式远程监控与故障诊断系统的解决方案,该方案将嵌入式技术和网络技术相结合,实现对复杂设备的状态监控、故障预警和多级故障诊断,系统具有高效性、灵活性等优点。
- 张书涛刘延斌贾晨辉仲志丹
- 关键词：远程监控故障诊断专家系统B/S结构C/S结构
