基于卷积神经网络的抽油机井故障诊断研究

针对抽油机井示功图故障诊断问题,提出基于轻型卷积神经网络,并引入注意力机制,以提高在参数量、计算量减少的情况下的网络诊断性能。网络基础结构采用MobileNet-V2,并将ECA(Efficient Channel Attention Module)模块嵌入MobileNet-V2的倒残差模块中。倒残差模块中,ECA对特征图从通道维度,将生成的通道注意力重标定权重与输入特征图进行相应通道相乘,最后获取经过注意力加权处理的特征图。基于提出的方法,在保证模型诊断准确性的前提下,降低了网络模型结构的复杂性。实验结果表明,改进后的MobileNet-V2的诊断准确率达到97.60%,满足油田实际生产需求。

基于模糊神经网络的钻速预测方法

为解决钻井可控因素之间由于复杂的耦合关系造成模型拟合效果不佳的问题,提出了一种基于模糊神经网络的机械钻速预测模型,应用模糊控制的思想解决参数耦合问题并进行预测。利用聚类算法将相似度高的数据划分为一个模糊集,作为模糊神经网络第2层的初始化参数。以某油田为背景进行仿真,结果表明模糊神经网络提取出的经验知识符合该油田钻井可控参数之间的耦合关系,且适用于该地区大部分钻井作业,证明该模型具有良好的预测能力,并验证了模型的可行性以及适用性,这对提高钻井效率,节约成本具有重要意义。

太阳能电池片缺陷检测方法综述

随着太阳能利用技术的不断发展,对太阳能电池片的质量要求也越来越高。然而,目前我国大多数太阳能硅片制造企业,对硅片质量的控制主要依赖于人工检测,其必然存在许多问题。因此,需设计出高效、高速和高灵敏度的太阳能缺陷检测方案,用于克服人工检测的诸多问题。

基于2.4G无线通信技术的课堂指纹考勤系统

大学的学习环境比初高中宽松很多,离开了高中之后,大学的生活就显得比较自由,大学生有了很多时间去安排自己的生活。然而,旷课也成了很多大学生的家常便饭。大学课堂的特点是:人员较多、记录考勤比较困难。上课点名签到成了一种让老师感到很棘手又很无奈的问题。有时上课有一百多人,挨个儿点名需要花掉半个小时的时间,还常有代替未到同学答到的情况。于是,智能课堂考勤系统应运而生,其改变了传统的点名或者刷校园卡的答到方式,吸取了传统固定式考勤机和无线通信的优点,开发了一套全新的考勤系统,且该系统深度开发了上位机数据库,通过系统自带算法,在学期末可自动对学生成绩做出考核。