[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

摘要

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六个统计特征；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。本发明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。

主权项

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；上述方法中，生成抽油井泵一个冲程内完整的示功图的具体方法是，对上位机传回的全部数据进行无量纲归一尺度的处理，根据处理后的数据绘制示功图；上述方法中，对示功图轮廓数据矩阵进行填充的具体步骤如下：步骤401：将二值矩阵进行预处理，将其中的像素值为0的元素替换为100；步骤402：定义一个nw矩阵，同标准示功图灰度矩阵同样大小，用来标记标准示功图灰度矩阵各个像素的位置信息，当nw为0时表示该像素点为示功图曲线上的像素点，也就 是所说的轮廓点，对于封闭示功图外侧的像素点，将nw赋值为‑1，对于封闭示功图内部的像素点，赋值为1；步骤403：初始化变量；步骤404：进行势能赋值；步骤405：更改赋值点；步骤406：对赋值点的元素值自加；步骤407：对赋值点的元素进行判断；步骤408：当赋值点的元素为0时，返回步骤405，重新进行赋值；步骤409：当赋值点的元素不为0时，该赋值点赋值结束。