基于壓縮感知的井下鉆具狀態(tài)預(yù)警方法研究

摘要： 在井下振動(dòng)信號(hào)向高頻采集發(fā)展趨勢(shì)下，井下振動(dòng)采集模塊需要存儲(chǔ)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量逐漸增大。為了解決井下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和上傳壓力大的問(wèn)題，并對(duì)井下鉆具的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警，提出了將壓縮感知理論和支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)模型融入于井下振動(dòng)信號(hào)的存儲(chǔ)、傳輸和狀態(tài)預(yù)警中。研究了一種原子數(shù)自適應(yīng)的稀疏字典建立方法，用少量稀疏特征表達(dá)完整信號(hào)；建立了觀測(cè)矩陣將... （共9頁(yè)）