孪生神经网络在抽油系统故障诊断中的应用

人工智能诊断技术可在不同的数据和环境下进行自适应，从而大大提高故障诊断效率。由此提出了一种智能故障诊断方法，用于油田抽油系统的故障检测。现有的方法多采用神经网络技术，通过分析油井示功图来实现诊断。然而，实际采集到的油井示功图数据非常有限且类别不平衡，导致深度卷积神经网络容易出现过拟合。为了解决这个问题，提出采用预训练孪生神经网络方法。在一个较大的数据集上训练一个比较模型，用于判断图像之间的相似度。这个模型能够输出不同图片之间的相似度。利用预训练好的模型，在功图识别任务上进行微调，通过提取和融合2张图片的特征向量，输出它们之间的相似度。研究结果表明，预训练孪生网络模型能够很好地解决小样本问题，特别适用于功图识别这类任务。试验结果显示，该方法在小样本量功图识别任务上表现出色，具有高精度的故障诊断能力，满足抽油系统智能故障诊断要求。预训练孪生网络模型在小样本量功图识别任务上表现良好，为油田抽油系统的智能故障诊断提供了有效的解决方案。