[发明专利]用信息熵结合灰度关联矩阵实现油田抽油机井故障诊断的方法

说明书

技术领域：

本发明涉及信号处理及自动控制技术领域，尤其是指一种用信息熵结合灰度关联矩阵实现油田抽油机井故障诊断的方法。

背景技术：

随着人们对石油资源需求量的逐年增长，石油成为了关乎生活质量的资源，而抽油机井系统结构庞大，工作环境复杂，同时抽油井泵自身价格昂贵，如若不能及时发现故障，处理故障信息，也将给油田带来经济损失，实时准确的抽油井故障诊断在油田生产中有着至关重要的作用。目前应用较广的抽油机井故障诊断系统，以智能算法为主，这些算法均较为复杂，同时抽油机井正常运行的情况要远大于发生故障的情况，做到实时复杂的故障诊断，对于计算机系统有较大的挑战。

发明内容：

本发明提供了一种用信息熵结合灰度关联矩阵实现油田抽油机井故障诊断的方法。

本发明的技术方案为：一种用信息熵结合灰度关联矩阵实现油田抽油机井故障诊断的方法，包括如下步骤：生成抽油井泵一个冲程内完整的示功图；根据示功图生成标准示功图灰度矩阵；利用图像势能对标准示功图灰度矩阵进行轮廓识别，计算示功图轮廓势能并填充势能数据矩阵，生成基于图像势能的轮廓特征；计算轮廓数据矩阵的的六个统计特征，包括灰度均值、灰度方差、灰度偏度、灰度峰度、灰度能量、灰度熵；采用区间法进行数据预处理；计算结合信息熵的灰色关联度；故障类型诊断。

所述的生成标准示功图灰度矩阵的具体过程是，调用示功图，对示功图进行灰度处理，利用外接矩形的方法生成与示功图曲线四边相切的示功图满图像，去除非示功图图像部分给灰度矩阵带来的冗余，得到初步示功图灰度矩阵；将灰度处理得到的矩阵进行二值化处理，形成原始示功图灰度矩阵；将该灰度矩阵进行压缩处理，搜索该新矩阵中非0元素中相邻的8个值均为0的值，将其替换为0；将得到的矩阵进行二值化处理，得到标准示功图灰度矩阵。

所述的计算示功图轮廓势能的具体过程是，定义示功图轮廓为势能零点，示功图轮廓内部像素由势能零点开始势能逐渐增大，示功图轮廓外部像素从势能零点开始势能逐渐减少，对各元素进行势能赋值，直到标准灰度矩阵的每一个元素均被遍历。

本发明的有益效果是：本发明代替了现有的复杂的智能算法，利用信息熵来计算每个特征因子所包含的信息量，根据在关联过程中每个特征因子的贡献的大小来确定它的权重值。该灰关联故障诊断方法能够明显减少带故障运行却不被识别的误判，提高诊断的精确度，大大减小了抽油井泵带病运行的危险系数。

附图说明：

图1为本发明提供的实施例的示功图；

图2为本发明提供的实施例的生成标准示功图矩阵部分流程图；

图3为本发明提供的实施例的示功图轮廓识别结果图；

图4为本发明提供的实施例的示功图势能数据填充部分流程图；

图5为本发明提供的实施例的示功图势能数据矩阵填充结果图。

具体实施方式：

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的具体实施步骤为：

一、生成抽油井泵的实测示功图：

由于抽油井泵的工作环境、工作过程具有一定的复杂性和不可预见性，因此，传感器传回数据的数量、尺度、量纲等方面存在差异，为了保持示功图的特征，不对上位机传回的数据个数进行取舍，并进行无量纲归一尺度的处理，减少地理位置和测量工具不同所带来的误差。根据处理后的数据绘制示功图，如图1所示。该抽油井实际故障为供液不足。

二、生成示功图的标准灰度矩阵，具体步骤如图2所示：

步骤201：进行行压缩。设原始灰度矩阵为M′×N′，将每列中依次M′/32个矩阵单元值之和放于新64×32矩阵中。

步骤202：进行列压缩。类似于行压缩，区别在于依次对每行进行。

步骤203：舍弃无法与其它元素形成闭合曲线的非0元素。搜索该新矩阵中非0元素中相邻的8个值均为0的值，将其替换为0，因为这样的矩阵元素不能与其他矩阵元素形成封闭曲线，故舍弃这样的值，同理舍弃其它这样无法与其他非0矩阵元素形成闭合曲线的值。

步骤204：对得到的矩阵进行二值化处理。

步骤205：生成标准示功图灰度矩阵。