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基于PNN网络的油井功图识别方法
引用本文:仲志丹,李鹏辉,郭苗苗,王劲松.基于PNN网络的油井功图识别方法[J].价值工程,2015(13):118-120.
作者姓名:仲志丹  李鹏辉  郭苗苗  王劲松
作者单位:河南科技大学机电工程学院,洛阳,471003
摘    要:油井功图是油井工况诊断的重要依据,快速准确地识别油井功图对于提高油田作业效率具有重要意义。传统的人工相面法识别示功图无法实现油井工况的实时在线诊断,而BP神经网络法识别准确率较低,因此提出一种基于概率神经网络的油井功图识别方法。该方法通过提取功图数据的面积特征、特征向量和载荷曲线的傅里叶逼近特征作为油井功图的特征值,PNN网络用特征值作为输入对油井工况进行诊断。实验结果表明与BP网络相比使用PNN网络根据功图提取特征进行油井功图识别时能够达到更高的识别效率。

关 键 词:概率神经网络  特征提取  故障诊断  模式识别

Pumping Diagram Identification Based on PNN
ZHONG Zhi-dan,LI Peng-hui,GUO Miao-miao,WANG Jin-song.Pumping Diagram Identification Based on PNN[J].Value Engineering,2015(13):118-120.
Authors:ZHONG Zhi-dan  LI Peng-hui  GUO Miao-miao  WANG Jin-song
Abstract:
Keywords:probabilistic neural network  feature extraction  fault diagnosis  pattern recognition
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