声明
第1章 绪论
1.1 课题背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 抽油机故障诊断方法研究现状
1.2.2 极限学习机研究现状
1.2.3 半监督学习方法研究现状
1.3 目前研究中存在的问题分析
1.4 论文主要内容与结构
第2章 抽油机运行原理分析与过程数据特征提取
2.1 游梁式抽油机结构及运行原理
2.2 常见故障分析
2. 理论示功图分析
2.3 基于小波包的特征提取
2.3.1 小波包变换
2.3.2 小波包能量法在抽油机运行信号特征提取中的应用
2.4 本章小结
第3章 极限学习机及其改进算法的研究
3.1 极限学习机
3.2 差分进化极限学习机
3.2.1 差分进化算法
3.2.2 差分进化极限学习机
3.3 自适应差分进化极限学习机
3.4 仿真分析
3.5 本章小结
第4章 基于Tri-SaDE-ELM的半监督分类算法
4.1 协同训练概述
(1) 自学习算法
(2)Co-Training算法
(3)Tri-Training算法
4.2 基于Tri-Traning的Tri-SaDE-ELM算法
4.3 仿真分析
4.4 本章小结
第5章 基于油区现场数据的方法应用分析
5.1 油区现场数据采集及整理
5.1.1 位移载荷数据采集
5.1.2 电功率采集
5.1.3 抽油机实测数据整理
5.2 抽油机故障诊断应用分析
(1) 监督算法与半监督算法故障诊断性能比较
(2) 半监督算法故障诊断性能比较
(3) Tri-SaDE-ELM算法在不同数据集诊断性能比较
(4) Tri-SaDE-ELM算法在固定标记数据集时的故障诊断性能
(5) Tri-SaDE-ELM算法运用于总数据集的类别识别率
5.3 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的学术成果
致谢