基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的游梁式抽油機示功圖軟測量研究
[Abstract]:The indicator diagram of beam pumping unit is the relation diagram between suspension load and suspension displacement, which can diagnose the working condition of oil well. Up to now, there is no effective method to measure indicator diagram in real time, mainly due to the easy aging of load sensor and short service life. In order to solve the problem of real-time measurement of indicator diagram of beam pumping unit, this paper summarizes the existing indirect measurement methods of indicator diagram, and puts forward a soft measurement method of indicator diagram based on neural network. The core of this method is to measure the relative physical parameters of beam pumping unit in real time, such as motor power, swing angle of walking beam, and forecast the suspended point load of pumping unit by using the nonlinear approximation function of neural network. Through the means of data communication, the relevant field data are transmitted to the data center. The measuring unit of the indicator diagram of the data center predicts the suspension load and the displacement of the suspension point of the pumping unit by the neural network, and obtains the indicator power chart of the pumping unit. The simulation results show that the soft sensor method based on neural network is feasible and worth popularizing.
【作者單位】: 沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:遼寧省自然科學(xué)基金(20072049)
【分類號】:TE933.1
【參考文獻】
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【共引文獻】
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本文編號:2306387
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