中国石油和化工
中國石油和化工
중국석유화화공
CHINA PETROLEUM AND CHEMICAL INDUSTRY
2009年
8期
50-52
,共3页
周自阳%姜凤廷%孟祥芹%张雪松
週自暘%薑鳳廷%孟祥芹%張雪鬆
주자양%강봉정%맹상근%장설송
故障诊断%示功图%BP神经网络%抽油系统
故障診斷%示功圖%BP神經網絡%抽油繫統
고장진단%시공도%BP신경망락%추유계통
利用人工神经网络方法对抽油机井示功图进行分类识别,对油田实测的示功图数据进行了预处理,然后利用MATLAB神经网络工具箱进行数学处理,建立人工神经网络方法诊断模型.经过测试结果表明,本文建立的神经网络模型对故障识别正确率高,识别效果稳定.将人工神经网络用于示功图的自动识别,为实现抽油系统故障诊断的自动化开辟了新的道路.
利用人工神經網絡方法對抽油機井示功圖進行分類識彆,對油田實測的示功圖數據進行瞭預處理,然後利用MATLAB神經網絡工具箱進行數學處理,建立人工神經網絡方法診斷模型.經過測試結果錶明,本文建立的神經網絡模型對故障識彆正確率高,識彆效果穩定.將人工神經網絡用于示功圖的自動識彆,為實現抽油繫統故障診斷的自動化開闢瞭新的道路.
이용인공신경망락방법대추유궤정시공도진행분류식별,대유전실측적시공도수거진행료예처리,연후이용MATLAB신경망락공구상진행수학처리,건립인공신경망락방법진단모형.경과측시결과표명,본문건립적신경망락모형대고장식별정학솔고,식별효과은정.장인공신경망락용우시공도적자동식별,위실현추유계통고장진단적자동화개벽료신적도로.
