徐芃
- 作品数：4 被引量：44H指数：3
- 供职机构：南京大学地球科学与工程学院地球环境计算工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术建筑科学理学更多>>
- 有杆抽油系统故障诊断的人工神经网络方法被引量：36
- 2006年
- 将人工神经网络用于有杆抽油系统故障的自动识别。对江苏油田的实测示功图数据进行了预处理,利用Matlab6.5进行编程,应用相同的数据对BP神经网络模型和自组织竞争神经网络模型的识别效率进行了对比。结果表明,由自组织竞争神经网络建立的模型对测试数据的正确识别率更高,识别效果稳定。因此,将自组织竞争神经网络应用于示功图的自动识别问题对实现有杆抽油系统故障诊断的自动化以及实现真正意义上的数字油田提供了一种有效途径。
- 徐芃徐士进尹宏伟
- 关键词：有杆抽油系统示功图BP神经网络自组织竞争神经网络
- 有杆抽油故障智能诊断系统的研究及应用
- 故障诊断实质上是一类模式分类问题。传统的诊断技术已经不能适应社会的发展，而以专家系统和人工神经网络为代表的智能诊断方法正在被广泛和深入地研究，此类方法不需要建立系统及设备的模型，而是将故障诊断归结为模式聚类问题来解决。
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- 徐芃
- 关键词：有杆抽油系统智能故障诊断示功图自组织竞争神经网络智能诊断
- 文献传递
- 基于自组织竞争人工神经网络的抽油系统故障诊断被引量：5
- 2006年
- 抽油系统的故障诊断技术一直是采油工程的一个重要研究课题。本文将自组织竞争神经网络应用于抽油系统的故障诊断中来实现示功图的自动聚类。自组织竞争神经网络具有良好的可训练性和分类能力,理想的泛化性能,是一种快速有效的分类方法,可用于抽油系统故障的实时诊断。
- 徐芃徐士进周会群尹宏伟
- 关键词：故障诊断有杆抽油系统示功图模式识别
- 自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用被引量：4
- 2006年
- 有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。
- 徐芃徐士进尹宏伟周会群
- 关键词：故障诊断模式识别自组织竞争神经网络有杆抽油系统示功图
