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摘要:
建立了基于电力线载波通信的井下多参数状态监测系统结构,提了基于RBF网络时序预测的传感器状态监测方法,引入最近邻聚类算法的思想,提出了一种K-均值聚类算法初始中心选取方法.该方法能够根据样本序列的变化,自动调整初始聚类中心半径的大小,保证精确度的同时可提高计算速度,提出了一种根据故障传感器输出特性参数的变化对井下传感器故障类型进行分类的新方法,对提出的状态监测系统及传感器监测方法及技术的有效性进行了实验研究.实验结果验证了所提出方法的有效性.
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文献信息
篇名 潜油电泵机组及井下传感器状态监测技术研究
来源期刊 电机与控制学报 学科 工学
关键词 潜油电泵 状态监测 RBF网络 K-均值算法
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 28-33
页数 6页 分类号 TU313
字数 5159字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-449X.2009.01.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 董振刚 哈尔滨工程大学机电工程学院 5 52 3.0 5.0
2 张铭钧 哈尔滨工程大学机电工程学院 84 939 18.0 23.0
3 张丙良 哈尔滨工程大学机电工程学院 1 10 1.0 1.0
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1962
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