基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

• 作者: 任伟建 肖阔宪 董宏丽 路阳
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 小波包分析 Elman神经网络 螺杆泵
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真技术应用
• 页码范围: 912-915
• 分类号: TP183|TP206.3
• 语种: 中文

摘要

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任伟建	东北石油大学电气信息工程学院	112	448	11.0	17.0
2	董宏丽	东北石油大学电气信息工程学院	12	14	2.0	3.0
3	肖阔宪	中交二公局第四工程有限公司软件开发中心	3	13	2.0	3.0