南京航空航天大学学报

作者：汪敏，周磊，闵帆，张响，沈佳园，韩菲

单位：西南石油大学电气信息学院,成都610500；,西南石油大学电气信息学院,成都610500；,西南石油大学计算机科学学院,成都610500；,浙江浙能天然气运行有限公司,杭州310052；,浙江浙能天然气运行有限公司,杭州310052；,新疆油田公司风城油田,克拉玛依834000；

关键词：示功图诊断;代价敏感;主动学习;长尾分布;小类别工况识别

基金：国家自然科学基金（62006200）；四川省科技计划支持项目（2020YFQ0038，22ZDYF2733）。

抽油机示功图直观显示了抽油机工作情况，但实际工况情况呈现典型的长尾分布特性，类别严重不平衡。传统方法无法准确识别小类别工况，也无法获得井下工作状态准确识别。针对这一问题，提出一种基于分布驱动的多类别长尾数据代价敏感主动学习算法（Cost-sensitive active learning algorithm based on distribution -driven multi-class long-tailed data， CALA）。首先，考虑数据分布特性，以最小化代价为优化目标确定数据的最佳聚类簇数；其次，通过加入预分类误差代价来更新之前得到的最佳聚类簇数；然后，构建集成分类模型作为分类器；最后，通过迭代来平衡数据分布。采用某油田真实的示功图数据进行测试，显著性实验分析证明CALA在小类别工况诊断上具有更好的性能。

来源：2022年第3期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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