计量学报

作者：韩东颖, 朱志洲, 葛子轩, 时培明

关键词：力学计量,故障诊断,抽油机,示功图,多尺度特征提取,ResNet-Transformer模型

基金：河北省高等教育科研项目(CXZX2025024)

提出了一种多尺度特征提取与ResNet-Transformer算法用于抽油机故障诊断。首先，利用深度残差网络ResNet-34的局部特征提取能力捕获示功图空间细节，并借助Transformer编码器上下文建模能力获取全局特征，构建了端到端的抽油机故障诊断框架；其次，引入多尺度特征提取模块，通过1×1、3×3和5×5卷积核并行提取不同尺度的特征信息，增强对示功图细节的感知能力；最后，设计了特征融合注意力机制，自适应地整合多尺度特征和全局语义信息。在包含7种典型工况的示功图数据集上进行实验，结果表明，该算法在故障诊断任务中取得了94%准确率，验证了所提算法的有效性。

来源：2026年第1期

《计量学报》期刊编辑部

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