基于改进 VAE 和 MobileNetV2 的抽油机电参数反演与故障诊断

来源：机械与电子杂志2025年第08期北京时间：

作者：王立杰;冯爽;王婷婷

单位：东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江 大庆 163318

摘要：针对抽油机示功图反演及故障诊断中参数测量复杂、成本高和误差较大的问题,提出一种基于改进变分自编码器( VAE )网络的低运算力高精度反演方法。将轻量级神经网络架构( MobileNetV2 )的轻量化特性与 SE 注意力机制模块的特征选择能力结合,使网络在不显著增加计算量的情况下,具有更强的特征表达能力,能够提升诊断精度与增强全局信息建模能力。通过改进变分自编码器与多种反演算法对比,生成的数据符合率达到了 97% ,较之前提升了 4.1 百分点。 SEMobileNetV2 同 5 类常见的故障分类网络对比,训练用时较少且精度最高达到了 96.4% 。通过实验证明了反演与分类改进网络的优越性。

关键词：电参数反演;变分自编码器;线性回归网络; MobileNetV2 ;故障诊断

基金资助：国家自然科学基金资助项目( 52474036 )