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基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断

         

摘要

针对油田抽油机井故障的特点,提出了基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断方法.即将神经网络的学习能力引入到模糊系统中,将模糊系统的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经网络来表示,从而提高系统的学习能力和表达能力.提出了基于LM优化的BP算法以提高网络收敛速度,利用MATLAB神经网络工具箱建立模糊神经网络诊断模型,经仿真测试表明,所提出的故障诊断方法能有效地对抽油机故障识别,正确率较高、效果较稳定,可提高网络训练及诊断速度.

著录项

  • 来源
    《系统仿真技术》 |2013年第2期|141-146|共6页
  • 作者单位

    东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318;

    东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318;

    四川工商职业技术学院,四川都江堰611830;

    东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318;

    东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP277.3;TP273.4;
  • 关键词

    模糊神经网络; 抽油机; 故障诊断;

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