用小波神经网络对油井传感器进行故障诊断

• 作者: 钟延峰
• 来源期刊: 油气田地面工程
• 关键词: 小波神经网络 故障诊断 传感器 算法
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 仪表电气
• 页码范围: 58-59
• 分类号: TP183|TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6896.2011.6.031

摘要

用小波函数作为BP神经网络的神经元函数，采用紧致型小波神经网络对油井传感器故障进行研究。通过仿真研究，提高了传感器故障判断的准确性，缩短了油井传感器和油井本身故障的发现时间。采用小波神经网络进行故障问题研究，克服了BP神经网络易陷入局部极小值及收敛速度慢的缺点，学习速度提高了50％。对小波神经网络进行测试表明，小波神经网络可以准确地诊断出传感器的故障。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟延峰		4	13	2.0	3.0