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针对抽油机井故障特点．构造了三层小波神经网络．采用带有动量项且学习速率自适应调整的BP算法训练小波神经网络；利用与学习样本和激励函数相联系的方法设置了网络参数的初值，研究了基于小波神经网络的抽油机井故障诊断方法．应用此方法．对某厂的30口故障抽油机井的进行诊断，正确率在95％以上．
小波神经网络在抽油机井故障诊断中的应用
【摘 要】
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针对抽油机井故障特点．构造了三层小波神经网络．采用带有动量项且学习速率自适应调整的BP算法训练小波神经网络；利用与学习样本和激励函数相联系的方法设置了网络参数的初值，研究
【机 构】
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大庆油田有限责任公司第三采油厂,大庆石油管理局物资装备总公司,大庆石油学院电气信息工程学院
【出 处】
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大庆石油学院学报
【发表日期】
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2004年5期
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