[发明专利]故障诊断的方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种故障诊断的方法及装置、电子设备和存储介质涉及故障诊断技术领域，所述的故障诊断的方法，包括：获取载荷‑位移曲线二维图像；根据所述载荷‑位移曲线二维图像确定多个不变矩的矩特征序列；根据所述多个不变矩的矩特征序列确定示功图特征参数；基于所述示功图特征参数及预设分类模型完成故障诊断。本公开实施例可实现故障诊断。

技术领域

本公开涉及故障诊断技术领域，尤其涉及一种故障诊断的方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在目前人工智能、大数据、物联网等技术的推动下，自动化、数字化、智能化油田是未来油田发展的必然趋势。在智能采油技术研究方面，抽油机井的工况诊断成为了国内外石油学者研究的重点热门课题之一，在取得的用于抽油机示功图诊断成果中主要的故障诊断方法有五类：人工诊断分析法、专家系统、模糊理论法、灰色理论法和神经网络法。上述方法中人工诊断分析法易受到人工的经验、技术水平等主客观因素的限制；专家系统过分依赖知识库，知识库更新不及时，且并行工作能力匮乏，适用性差；模糊理论法所建立的特征提取隶属函数方法和理论未得到明确统一；灰色理论法所需计算量大耗时长，占用内存大，应用受到一定的限制；神经网络法目前应用较多，但个别所建立的神经网络模型对于非线性拟合预测能力差，识别类型少，需要做相应的改进。

现有的抽油机示功图诊断的人工分析法易受主客观因素的限制，目前的智能诊断模型存在的计算量大、识别类型少、结构需要改进等所存在的不足。

发明内容

本公开提出了一种故障诊断的方法及装置、电子设备和存储介质技术方案，可以基于抽油机的载荷-位移曲线二维图像，对抽油机进行故障诊断。

根据本公开的一方面，提供了一种故障诊断的方法，包括：

获取载荷-位移曲线二维图像；

根据所述载荷-位移曲线二维图像确定多个不变矩的矩特征序列；

根据所述多个不变矩的矩特征序列确定示功图特征参数；

基于所述示功图特征参数及预设分类模型完成故障诊断。

优选地，所述根据所述载荷-位移曲线二维图像确定多个不变矩的矩特征序列的方法，包括：

根据所述载荷-位移曲线二维图像确定所述载荷-位移曲线二维图像对应的多阶矩；

根据所述多阶矩确定所述载荷-位移曲线二维图像在水平方向的第一重心和垂直方向的第二重心；

根据所述载荷-位移曲线二维图像、所述第一重心及所述第二重心确定所述载荷-位移曲线二维图像对应的多阶中心矩；

基于所述中心矩确定所述多个不变矩的矩特征序列。

优选地，所述基于所述中心矩确定所述多个不变矩的矩特征序列的方法，包括：

对所述中心矩进行归一化处理，得到归一化的中心矩；

根据所述归一化的中心矩，确定所述载荷-位移曲线二维图像在方位、位置及尺度下稳定的多个不变矩的矩特征序列。

优选地，所述根据所述多个不变矩的矩特征序列确定示功图特征参数的方法，包括：

获取傅里叶描绘子；

分别根据所述傅里叶描绘子对所述多个不变矩的矩特征序列进行傅里叶变换，得到示功图特征参数。

优选地，在所述获取傅里叶描绘子之前，确定所述获取傅里叶描绘子，其方法，包括：

取所述载荷-位移曲线二维图像上一条闭合曲线，在曲线上任取一点作为起始点；

沿着顺时针或逆时针方向依次取多个点，得到表示所述闭合曲线的坐标；