基于自适应无迹Kalman滤波与RBF神经网络的抽油机故障诊断方法

摘要

本发明提供了一种基于自适应无迹Kalman滤波与RBF神经网络的抽油机故障诊断方法。首先，利用RBF神经网络对决策参数进行建模，然后，利用无迹Kalman卡尔曼滤波算法实时更新神经网络模型隐层的权值、中心及宽度，得到神经网络最优参数，最后，利用自适应滤波算法来提高模型稳定性，建立基于自适应无迹Kalman滤波与RBF神经网络相结合的抽油机故障诊断方法。本烦的显著效果是：无迹Kalman滤波具有实时更新性能，从而实现RBF神经网络的非线性动态建模，自适应滤波算法可以提高模型稳定性，满足复杂环境下对模型精度的要求。该方法提高了故障诊断的精确率，真正达到实时检测抽油机运行状况的目的。