基于BP神经网络的潜油电泵故障诊断

• 作者: 彭科翔
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 潜油电泵 电流卡片 BP神经网络 特征值 工况诊断
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 化工机械
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TE933+.3
• 字数: 3842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2016.01.015

摘要

电流卡片是电潜泵井故障诊断的主要依据,目前主要由技术人员人工完成对电泵井的诊断,难以实现快速大批量诊断;且诊断结果受工程师技术水平影响较大.因此提出了应用BP神经网络进行电潜泵故障的诊断,首先大量收集不同泵况的电流卡片,建立样本库;然后提取样本库中不同泵况电流卡片的特征值,按照一定的训练原则进行训练.训练完成后得到所需的权值矩阵,将要诊断的电流卡片特征值与权值矩阵进行计算得出相似度.通过计算机编程应用,证明该方法可以准确、快速地进行电泵诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭科翔	长江大学石油工程学院	5	11	2.0	3.0