一种基于大数据的石油设备故障预测方法及系统
技术特征：
1.一种基于大数据的石油设备故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的石油设备故障预测方法，其特征在于，所述s4具体为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的石油设备故障预测方法，其特征在于，所述s5具体为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的石油设备故障预测方法，其特征在于，所述s6具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的石油设备故障预测方法，其特征在于，所述第一卷积核的尺寸为7×1，所述第二卷积核的尺寸为5×1，所述第三卷积核的尺寸为3×1。
6.根据权利要求4所述的基于大数据的石油设备故障预测方法，其特征在于，所述s602具体为：
7.根据权利要求4所述的基于大数据的石油设备故障预测方法，其特征在于，所述s602具体包括：
8.一种基于大数据的石油设备故障预测系统，其特征在于，包括：存储器和处理器；
技术总结
本发明涉及一种基于大数据的石油设备故障预测方法及系统，属于数据处理领域，包括：获取石油设备的传感器数据；分别确定各个时刻振动传感器数据、电流传感器数据以及温度传感器数据的异常因子；根据异常因子，判断传感器数据是否存在异常；若是，进入下一步；否则，返回继续监测；对振动传感器数据、电流传感器数据以及温度传感器数据进行二维映射，形成二维的振动信号图、电流信号图以及温度信号图；对振动信号图、电流信号图以及温度信号图进行融合处理，得到融合信号图；通过多尺度卷积神经网络，根据融合信号图，进行故障预测，预测石油设备是否存在故障；若是，输出故障预测结果；否则，返回继续监测。
技术研发人员：王建刚
受保护的技术使用者：西安石油大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/2
文档序号 :
【 40201387 】
技术研发人员：王建刚
技术所有人：西安石油大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：王建刚
技术所有人：西安石油大学
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