基于改进型模糊神经网络的抽油机节能控制器

【摘要】：为了解决抽油机拖动电动机长期处于“相对轻载状态” 的问题,采用电动机启停间歇控制方案,并提出了改进型模糊神经网络模型。该模型利用神经网络的学习功能划分输入空间,抽取删除置信度低的语言变量值和规则,确定模糊规则后件结构,不断增添、修改、删除知识数据库中的控制规则,使系统具有很强的自适应能力。将此模型及其学习算法合理简化后,主要利用微处理芯片的精简指令所编制的软件来加以实现。基于该思想开发的抽油机节能控制器在国内各大油田使用表明,控制系统工作可靠,抽油机启停时间合理,在保证采油量的前提下,节电率达30％以上,实现了控制的智能化。 【作者单位】： 哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院 哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院 北京威英智通科技有限公司
【关键词】： 模糊神经网络 模型 抽油机 电动机 节能 控制器
【分类号】：TE933.1
【正文快照】： 引言 石油开采过程中,抽油机的抽取容量往往大于油井的实际负荷[‘一’」,工作中存在不同程度的“泵空”和“干抽”情况,使电动机长期处于相对轻载的状态,功率因数低下,抽油泵无效行程增加,电能大量浪费。为此,人们尝试了以下解决方案: (l)采用小功率电动机拖动,提高电动机效

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