改进PSO—BP网络在故障诊断中的应用

• 作 者: 段向军 韩满林
• 机 构: 南京信息职业技术学院机电分院
• 出 处: 机床与液压
• 发表日期: 2011年1期
• 关键词: PSO BP神经网络 抽油机 故障诊断 Particle swarm optimization BP neural network Pump-jack Faul

针对油田抽油机井故障诊断方法较落后的问题，提出一种基于改进PSO—BP网络的故障诊断系统。神经网络权值的训练采用改进的PSO算法，克服了BP学习算法收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点。将该网络用于抽油机井的故障诊断，并与传统BP模型的故障诊断结果进行比较。结果表明：基于改进PSO—BP的故障诊断方法正确率达96％以上，可以在更短的时间内、用更少的迭代次数达到精度要求，为设备检修提供了可靠的依据。