RL模糊神经网络及其在采油控制中的应用

• 作者: 丁宝 孙立峰 张延丽
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 模糊规则 模糊Takagi-Sugeno模型 再励学习 抽油机
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 智能控制
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TE93
• 字数: 1890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2002.06.018

摘要

针对石油开采中"电动机长期处于相对轻载状态"的问题,提出了规则自调整的RL模糊神经网络模型,并将其应用于抽油机的间歇控制中.该模型具有良好的自适应性能,在不断向环境学习的过程中,自动调节自身参数及结构,实现了模糊推理和模糊规则的构建.基于该模型开发的抽油机节电控制器已在大庆、胜利等采油厂投入使用.实践表明,抽油机启停时间合理,在保证采油量的前提下,节电率达30%以上,有效地解决了抽油机"相对轻载"的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁宝	哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院	30	269	10.0	15.0
2	孙立峰		3	41	3.0	3.0
3	张延丽	哈尔滨工业大学机电工程学院	4	67	3.0	4.0