基于壓縮感知的井下鉆具狀態(tài)預(yù)警方法研究

摘要： 在井下振動信號向高頻采集發(fā)展趨勢下，井下振動采集模塊需要存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量逐漸增大。為了解決井下數(shù)據(jù)存儲和上傳壓力大的問題，并對井下鉆具的運行狀態(tài)進行預(yù)警，提出了將壓縮感知理論和支持向量機(Support Vector Machine, SVM)模型融入于井下振動信號的存儲、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；建立了觀測矩陣將... （共9頁）