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将神经网络应用于抽油系统的故障诊断，根据泵功图的几何特征提取特征值作为BP神经网络的输入信号，利用其自适应能力与非线性映射能力，建立起抽油系统的故障信息与输出模式之间的映射。通过对大量故障样本的学习将知识以权值和阈值的形式存储于网格中，最终输出抽油系统的故障类型。通过实例分析，基于神经网络的故障诊断模型具有较高的可行性与准确性。