基于ECA改进1D-CNN的柱塞泵故障诊断

往复式柱塞泵是油田作业的关键设备,其健康状况直接影响作业区的生产运行效率。针对变工况柱塞泵的复杂振动特性,提出基于高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)的一维卷积神经网络(One-dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN)油田柱塞泵故障诊断方法。在油田柱塞泵体关键部位安装加速度传感器,并使用测振系统采集泵前轴承等关键部位振动信号;利用一维卷积神经网络对油田柱塞泵振动监测信号进行学习,以识别柱塞泵故障特征,通过高效通道注意力(ECA)机制实现减少特征维度损失同时捕获特征通道信息交互,以提高柱塞泵故障诊断精度;借助SoftMax分类器实现振动加速度信号分析的多故障诊断。现场数据采集及试验分析证明,提出的故障诊断模型具有较强的数据特征提取能力,并在油田实际运行数据分析中取得了高性能的诊断效果。验证结果表明,该技术在柱塞泵监测应用中具有较强的鲁棒性和准确性,与其他单一深度学习相比有显著的故障特征提取和诊断优势,能够为柱塞泵及类似设备的故障诊断提供理论依据和技术指导。