有杆抽油系统泵功图计算的一种快速递推法

在抽油杆柱波动方程分离变量法的基础上 ,将矩阵递推技术与三角级数递推技术相结合 ,提出了有杆抽油系统故障诊断技术中计算泵功图的一种快速算法 ,这种方法不仅适用于单级抽油杆采油系统 ,同时也适用于不同材质、不同杆径抽油杆组成的抽油系统。这种方法利用三角级数递推技术解决了用分离变量法求解过程中反复调用三角函数占用较多计算机时间的问题 ,把调用三角级数的次数降到了最低 ,节省了运算时间 ;利用矩阵递推技术解决了级次抽油杆不同杆材或不同杆径抽油杆联结处的力与位移的连续条件问题 ,同时简化了运算过程中大量中间参数的计算 ,并使整个方法的推导过程简便直观。为批量进行有杆抽油系统故障诊断的泵功图计算提供了技术途径。经“有杆泵抽油系统工况自动诊断软件”在新疆油田实际应用表明 ,该方法的运算速度快于目前的其他算法。

归一化互相关中计算基准子图能量的快速递推

景象匹配对匹配算法的运行速度和内存占用均要求较高。为提升归一化互相关算法的运行速度并降低其内存占用率,本文重点对其中的基准子图能量计算步骤进行了加速研究。经过详细分析,积分图法具有灵活、快速的优点,但缺陷为其在快速计算的同时需花费较大内存,并不适合直接应用在嵌入式系统中。本文提出了一种快速递推算法。该算法利用相邻像素值的能量进行连续递推,计算时可以不必像积分图法那样给所有的图像能量都分配空间,只需预留1行的像素空间便能完成整个能量计算过程。实验结果表明:在时间花费方面,快速递推法具有和积分图法相当的运算速度,耗时均只为传统归一化互相关算法的1/2;在内存占用率方面,快速递推法约为积分图法的1/3以下,且实时图尺寸越大,快速递推法占用的内存越小。综上所述,在归一化互相关算法中利用经典积分图法和本文提出的快速递推法计算基准子图能量,均较传统NCC算法有所加速,两种算法各具优点,经典积分图法快速、灵活,适用于对速度要求高,但对内存占用率要求不太高的应用场景;而快速递推法快速、省内存,更适用于嵌入式系统的应用。