【摘 要】
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为提高石油钻采装备外部故障检测能力,提出基于随机森林算法的监测方法。构建大数据采集模型,以石油钻采装备的异常振动数据为研究对象,进行故障特征提取和信息融合,构建故障工况下的信息融合和特征聚类模型,通过模糊C均值聚类进行故障特征的量化分解和分类识别,在随机森林学习算法下实现对故障检测和诊断的自适应寻优。仿真结果表明,采用该方法进行故障检测,可有效提高故障的自动监测能力,且准确性较高,实时性较好。
【机 构】
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中海油服油化事业部墨西哥作业公司,中海油服油化事业部
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为提高石油钻采装备外部故障检测能力,提出基于随机森林算法的监测方法。构建大数据采集模型,以石油钻采装备的异常振动数据为研究对象,进行故障特征提取和信息融合,构建故障工况下的信息融合和特征聚类模型,通过模糊C均值聚类进行故障特征的量化分解和分类识别,在随机森林学习算法下实现对故障检测和诊断的自适应寻优。仿真结果表明,采用该方法进行故障检测,可有效提高故障的自动监测能力,且准确性较高,实时性较好。
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