基于改进TCN的上扣扭矩序列数据分类

来源：电子测量技术杂志2024年第18期北京时间：

作者：邓智，王正勇，何小海，滕奇志，何海波

单位：1.四川大学电子信息学院 成都 610065; 2.成都西图科技有限公司 成都 610024

摘要：在油气开发领域，油套管安装后的密封性能检测尤为重要。其中，上扣过程中产生的扭矩序列数据可以作为油套管密封性的评判依据，用来判断上扣是否合格。为了利用上扣扭矩序列数据信息进行油套管密封性的识别分类，首先基于TCN网络模型结构，再融入位置编码机制和自注意力机制，搭建了一种新的网络模型，即PSE-TCN网络。通过比较不同策略下的结果准确率，展示了模型学习的过程，通过与其他网络模型进行对比，验证了本方法的有效性。实验结果表明，PSE-TCN相较于其他经典网络模型和一些改进后的TCN网络模型，扭矩序列识别精度有较大提升，在自制UCR_whorl数据集上，模型识别准确率达到93.41%。

关键词：上扣扭矩;时间序列分类;位置编码;时间卷积网络;自注意力机制;下采样

基金资助：国家自然科学基金(62071315)项目资助