对传过程神经元网络在油井故障诊断中的应用

• 作者: 张强 李盼池 许少华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 对传过程神经网络 学习算法 示功图 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1204-0022

摘要

为更好解决抽油机井示功图模式诊断问题,依据示功图绘制原理,将示功图识别看作动态系统连续曲线(位移-时间曲线和载荷-时间曲线)的模式识别问题.利用过程神经元能同时处理时、空二维信息,可自动抽取时变函数样本的过程模式特征,在机制上对时变信号的分类问题具有较好的适应性,提出一种基于对传过程神经元网络诊断模型及其学习算法.以油井实测数据对模型进行训练和故障识别,取得了较好的应用效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	东北石油大学计算机与信息技术学院	52	329	11.0	15.0
2	李盼池	东北石油大学计算机与信息技术学院	93	344	9.0	11.0
3	张强	东北石油大学计算机与信息技术学院	89	201	7.0	10.0