【摘 要】
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针对潜油柱塞泵无法使用传统地面示功图方法进行故障诊断的问题,提出了一种适用于该抽油机的故障诊断方法.该方法首先利用多变异位自适应遗传算法(MMAGA)对RBF神经网络进行参
【机 构】
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哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,大庆油田采油工程研究院,哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
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针对潜油柱塞泵无法使用传统地面示功图方法进行故障诊断的问题,提出了一种适用于该抽油机的故障诊断方法.该方法首先利用多变异位自适应遗传算法(MMAGA)对RBF神经网络进行参数寻优,然后从潜油直线电机的运行参数和油井井口的仪表参数等综合数据中,提取出反映油泵运行状态的特征参数,并将其作为故障诊断模型的输入向量,从而实现潜油柱塞泵故障工况的诊断.结果表明:MMAGA-RBF故障诊断方法能够在较少的训练样本下达到较高的综合诊断准确率,在训练样本集达到1 000组以上时,其综合误判率可低于4%,相对于普通遗传算法
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