Multiple fault diagnosis of down-hole conditions of sucker-rod pumping wells based on Freeman chain code and DCA

It is important to achieve continuous, stable and efficient pumping well operation in actual oilfield operation. Down-hole pumping well working conditions can be monitored in real-time and a reasonable production scheme can be designed when computer diagnosis is used. However, it is difficult to make a comprehensive analysis to supply efficient technical guidance for operation of the pumping well with multiple faults of down-hole conditions, which cannot be effectively dealt with by the common methods. To solve this problem, a method based on designated component analysis （DCA） is used in this paper. Freeman chain code is used to represent the down-hole dynamometer card whose important characteristics are extracted to construct a designated mode set. A control chart is used as a basis for fault detection. The upper and lower control lines on the control chart are determined from standard samples in normal working conditions. In an incompletely orthogonal mode, the designated mode set could be divided into some subsets in which the modes are completely orthogonal. The observed data is projected into each designated mode to realize fault detection according to the upper and lower control lines. The examples show that the proposed method can effectively diagnose multiple faults of down-hole conditions.

基于Canny、Sobel及其改进模板算子融合的Freeman链码边缘点提取算法

针对传统边缘点提取算法过程复杂、计算困难的问题,设计了一种融合Canny、Sobel及其改进算子和Freeman链码的图像边缘点提取算法（简称CS-F法）.即先将Canny算法、改进Sobel算法融合处理,进行边缘提取,再采用阈值分割方法,接着使用Freeman链码,确认边界的具体位置,使图案轮廓更加接近真实轮廓且更直观.实验表明,在一定的精度范围内（单位像素内允许是：0.045 7~0.05 mm）,融合算法性能稳定,所提取的轮廓定位准确,而且能提取目标边缘有序的坐标点,解决了有些轮廓最后需要矢量化的繁琐过程.

Freeman链码描述的曲线匹配方法

针对普通曲线匹配算法不能处理旋转和缩放曲线的不足,提出Freeman链码描述的曲线匹配方法。该方法为Freeman链码设计一种基于差别累加值及链码差的拐角点快速检测算法,能够快速地检测出曲线拐角点;通过计算曲线起点和曲线方向,得到不随曲线旋转、平移和尺度变化的标准拐角点序列;根据拐角点的长度序列和夹角序列进行相似判断实现曲线匹配。Freeman链码描述的曲线匹配方法不受曲线旋转和缩放的影响,计算量小,易于实现,仿真实验证明该算法合理有效。

改进的Freeman链码在边缘跟踪及直线提取中的应用研究

针对传统链码用于边缘跟踪过程中易产生边缘断裂,提出一种改进的Freeman链码用于边缘跟踪及直线提取。该算法在链码跟踪过程中,记录链码起点,优先跟踪位于边缘方向上的点。对当前点,先进行基于Freeman链码八邻域内跟踪,在八邻域内没有边缘点的情况下,再进行八邻域外链码跟踪。然后对跟踪后得到的边缘链码进行分裂提取直线链码。实验结果表明,该算法不仅能有效提取直线,而且能提取曲线边缘,并且保持完好的边缘连续性,避免后续直线合并。

基于Freeman链码的圆识别方法

在研究圆的Freeman链码性质并得出圆的Freeman链码与其对称链码的关系后,提出了一种基于Freeman链码性质的圆识别方法,通过圆的Freeman链码与其对称链码的相似度和奇偶码值出现的次数对圆进行识别。实验结果表明,该方法识别准确、效率高。

Freeman四方向链码压缩率提高的方法研究

文中通过大量的实验,在研究现有的基于Freeman方向链码的方法的基础上,对提高Freeman四方向链码压缩率的方法进行了深入的研究。从改变码值含义定义并对码值进行Huffman编码,进而对出现频率最高的码值进行计算编码等不同角度,进行大量的实验、比较与分析。提出了一个Freeman四方向链码新方法:计算编码不等长相对四方向Freeman链码———AVRF4。实验结果表明,其链码压缩率比Freeman八方向链码提高了26%,而比原始Freeman四方向链码提高了15%。

基于Freeman链码的图像中多个区域面积的计算方法

在进行图像处理时,经常需要求图像中的多个区域的面积。对同时求取一幅图像中多个区域的面积的方法进行了研究。首先利用Freeman链码方式对目标区域求取边界链码,然后基于边界链码及制定的上边界和下边界的判定规则表,求取各区域的面积。该方法具有简单快速的特点。

一种基于Freeman差分码的双目立体匹配算法研究

分析了双目视觉中立体匹配的难点问题及关键要素,提出了一种基于Freeman链码表示的多特征(包括点、直线及曲线)边缘匹配算法,并对其中具体的原理进行了探讨.

改进的Freeman链码进行人民币的面额识别

针对尺寸法进行人民币的面额识别中,使用Freeman链码进行纸币边界曲线跟踪时出现的断点、漏点、错点及处理数据量大、速度慢的问题,提出一种新的链码定位边界法。首先通过统计纸币轮廓点的横、纵坐标值出现的频率确定链码起始点;然后定义一种新的多方向链码以解决图像边界点的间断问题;最后利用之前链码预测之后链码以减少漏点、错点,减少噪声对曲线跟踪的影响。实验结果表明,该方法用于纸币识别,识别率达到了96.159%以上,计算复杂度降低,识别速度提高,是一种有效的图像边界提取方法。

基于PNN网络和Freeman链码的抽油机井工况诊断

利用概率神经网络(PNN)对抽油机井工况进行诊断,建立了抽油机井工况诊断的概率神经网络模型;对示功图提取特征值的质量好坏直接影响识别效率和可靠性,提出了用Freeman链码对等效的电流示功图提取特征参数,进行预处理,建立抽油机典型工况的链码特征样本库;将Freeman链码作为特征向量,利用MATLAB对网络进行训练;结果表明,Freeman链码能够有效地识别各种典型工况示功图,并且该概率神经网络学习速度快、诊断准确率高,可用于抽油机井工况的实时监测和诊断。

基于相对链码和改进LCS算法的图形匹配实现

研究相对链码和字符串的匹配算法,采用相对链码和改进的LCS算法实现图形的轮廓匹配。首先通过轮廓提取算法得到图形的轮廓,再通过轮廓跟踪算法得到轮廓的链码,由链码计算得到图形的相对链码,最后采用改进的最大公共子串算法计算两图形的相似度。该图形轮廓匹配算法具有计算量小,平移、旋转的不变性等优点。在Android系统上进行实验,实验结果表明该算法计算速度快,与人的视觉相吻合。

基于Freeman链码特征值的示功图分类识别研究

示功图分析是目前比较常用的油井故障诊断方法,基于神经网络的示功图分类识别要求准确地提取示功图的特征值,特征值的质量直接关系到示功图识别的效率和可靠性。传统的示功图特征值提取方法计算量很大,与油井现场的实时性要求相悖。为了解决这一问题,提出了用Freeman链码来表达示功图特征,对示功图的识别进行研究。分析了示功图Freeman链码的提取方法以及典型工况链码特征,建立示功图链码特征样本库,给出了示功图识别的方法步骤,在MATLAB下进行仿真验证。结果表明,Freeman链码特征值能够有效地分类出各种典型工况示功图,神经网络具有更快的收敛速度和更高的识别效率。

基于Freeman链码连通体边界检测及其在坭兴陶图像中的应用

Freeman链码分为八方向和四方向。介绍Freeman链码的原理、记录方式、链码的获取并给出链码的核心代码。对图像采用八方向的链码方法记录图像的边界,实验结果表面采用八方向链码的方式提取图像的边界特征效果较好,并应用到坭兴陶图像中。

基于Harris度量的轮廓尖锐度CDA优化算法

为了进一步提高工业现场中工件自动测量的精度,在详细分析了目前工业检测过程中角点提取准确度低、检测时间长等问题产生原因的基础上,提出了一种基于Harris度量的轮廓尖锐度工件图像角点检测优化算法。首先利用Freeman链码法提取工件图像的轮廓,通过计算轮廓尖锐度获取轮廓上的候选角点,然后针对两种不同类型的伪角点,分别采用Harris度量窗口和支撑区域自适应算法进行优化,最终得到工件图像的真实角点。将算法应用到了实际工件的尺寸测量中。相对于传统的角点检测算法,所提出的基于Harris度量的轮廓尖锐度CDA优化算法具有较好的准确性。

基于极大自正交码的S-链构造

研究了码长n满足11≤n≤19的二元不可分解极大自正交码的对偶距离最优或拟最优的子码,以及由对偶距离最优或拟最优自正交码构造出的S-链,应用所得到的S-链构造出一些较好的量子纠错码。

一种基于Freeman链码描述及其应用的快速图象复原算法

描述了一种快速的图象复原算法 .该图象由记录图象轮廓的链码所描述 .首先使用链码描述对图象的轮廓进行跟踪并对其进行平滑 ,从而产生平滑后的图象的链码 .

一种基于点特征与Freeman链码的红外与微光图像配准算法研究

由于红外与微光图像成像原理的不同,成像特征的巨大差异,研究提出了一种基于点特征与Freeman链码的红外与微光图像配准算法。目的是解决红外与微光图像配准中特征点提取较复杂、特征匹配难的问题;采用优化的Harris角点检测算法进行特征点提取,结合环形灰度区域、RSTC不变矩和Freeman链码对红外与微光图像进行特征点匹配。实验结果表明该算法能够提取出有效的匹配点,能够有效地解决红外与微光图像配准中遇到的视场不统一、旋转、平移问题。

基于三个自对偶码的S-链和量子码构造

用随机搜索算法和典型群理论,研究了双循环形自对偶码D3,D4和D5的对偶距离d⊥满足3≤d⊥≤7的子码,确立了这些子码构成的自正交子码链及它们的对偶构成的S-链。利用得到的S-链,由Steane构造法构造出新的量子纠错码。

基于自对偶码的S-链构造

研究具有某种最优性质的码的存在性、结构和构造是编码研究的中心问题,为构造量子纠错码开始研究具有特定对偶距离的二元自正交码。研究了码长n满足12≤n≤20的二元不可分解自对偶码B12、D14、E16、F16、H18、I18、J20、K20、L20、M20和S20的两类子码,即对偶距离最优或对偶距离拟最优的子码,以及相应的S-链的构造。依据不可分解自对偶码的生成矩阵,利用组合方法构造出对偶距离为2、3和4的对偶距离最优或拟最优的子码生成矩阵。在此基础上研究了这些子码构成的子码链,以及由它们的对偶构成的S-链。最后,利用得到的S-链构造出好的量子纠错码,这些量子码都是给定码长和维数时距离达到最大值的量子码。

基于Freeman链码的自由曲线直线逼近算法

提出一种简单而有效的直线逼近自由曲线算法。自由曲线轮廓采用Freeman链码描述,提出快速分割链码算法,得出逼近节点,从而准确地实现对曲线的逼近。此外,该方法不仅适用于直线、圆弧和非圆曲线,而且还适用于形状复杂,不能用初等解析函数直接表示的自由曲线。实验结果表明,该算法简单、快速、准确,并对自由曲线具有较好的逼近效果。