【摘 要】
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针对目前抽油机示功图故障诊断人工分析方法效率低，而智能方法计算量大且识别类型少的问题，提出了抽油机故障智能诊断新方法，通过改进的自组织特征映射网络（SOM神经网络）对抽油机示功图进行故障诊断。对比了蚁群算法（ACO）、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）对SOM神经网络的改进效果，PSO算法的最优个体适应度值最小，且所需的迭代次数少，收敛速度快。同时对比了神经网络BP、LVQ、常规SOM和PSO
【机 构】
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中国石油大庆油田有限责任公司采油工程研究院
【基金项目】
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大庆油田有限责任公司项目“机采井工况分析及智能优化运行技术研究”（dqp-2019-cygc-ky-007）；
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针对目前抽油机示功图故障诊断人工分析方法效率低，而智能方法计算量大且识别类型少的问题，提出了抽油机故障智能诊断新方法，通过改进的自组织特征映射网络（SOM神经网络）对抽油机示功图进行故障诊断。对比了蚁群算法（ACO）、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）对SOM神经网络的改进效果，PSO算法的最优个体适应度值最小，且所需的迭代次数少，收敛速度快。同时对比了神经网络BP、LVQ、常规SOM和PSO-SOM诊断模型效果，PSO-SOM神经网络在识别时间、诊断准确率和诊断方差方面展现出了明显的优势。采用傅里叶描绘子和不变矩复合的形状识别方法提取抽油机样本示功图特征参数，利用PSO-SOM神经网络技术进行学习训练和仿真分析，实现了不同工况模式的分类以及待测示功图的工况诊断。研究表明：对于XX油田现场抽油机700井次的9种不同工况示功图，PSO-SOM方法有效识别正确率高达90.3%,是实现智能化高效诊断示功图的一种有效途径。
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