基于改进ResNet的示功图分类算法研究

示功图是反映抽油机井工作状态的重要图示,通过分析示功图的闭合曲线形状,可以得出抽油机井的具体工作状态,从而可以判断出抽油机井是否发生故障以及具体的故障类型。随着深度学习的发展,基于深度神经网络的示功图分类也逐渐应用到了抽油机井工况检测当中。该文提出了基于改进ResNet的示功图分类算法,通过优化残差结构和引入SE子结构等措施,提高了分类准确性和鲁棒性。改进的残差结构嵌入了SE子结构,对输入特征进行降维的同时也减小了参数的数量,在降低计算量的同时也添加了更多非线性因素,通过不断增加有效特征的权重,不断减小无效特征的权重,进而完成了特征重标定,不仅起到加速网络收敛的作用,也使模型更加轻量化,从而提高了模型的性能。相较于其它模型,改进的ResNet模型可以更好地适应示功图分类任务,分类效果更好。实验结果表明,基于改进ResNet的示功图分类算法在精确率、召回率和F1值上均优于其它示功图分类算法。该研究为抽油机井工况检测系统提供了更好的理论支持。