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一种基于卷积神经网络的电潜泵井工况智能诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的电潜泵井工况智能诊断方法,具有如下步骤:a、基于卷积神经网络,搭建电潜泵井工况智能诊断系统;b、将电潜泵井生产现场采集到的电流卡片输入工况智能诊断系统,应用搭建好的卷积神经网络诊断工况;c、电潜泵井工况诊断卷积神经网络的强化学习与更新,根据诊断结果更新卷积神经网络诊断方法。本发明基于当前图像智能识别领域,构建一种基于卷积神经网络的电潜泵井工况智能诊断方法,以解决传统电流卡片分析法受主观因素影响,容易造成误判,提取故障特征损失大量有效的信息,增加判断误差的问题,以此避免特征提取过程损失的大量有效信息和人的主观判断对诊断结果的影响。

著录项

  • 公开/公告号CN109360120A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 常州大学;

    申请/专利号CN201811226477.6

  • 申请日2018-10-22

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 213164 江苏省常州市武进区滆湖路1号

  • 入库时间 2024-02-19 06:55:08

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q50/06 申请日:20181022

    实质审查的生效

  • 2019-02-19

    公开

    公开

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