自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用

• 作者: 周会群 尹宏伟 徐士进 徐芃
• 来源期刊: 高校地质学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 故障诊断 模式识别 自组织竞争神经网络 有杆抽油系统 示功图
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 其他来稿选登
• 页码范围: 266-270
• 页数: 5页
• 分类号: O157.5|P618.13
• 字数: 3957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7493.2006.02.015

摘要

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题.通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态.将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化.应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周会群	南京大学地球科学系	11	56	5.0	7.0
2	徐士进	南京大学地球科学系	71	699	14.0	21.0
3	尹宏伟	南京大学地球科学系	58	672	12.0	24.0
4	徐芃	南京大学地球科学系	5	66	4.0	5.0