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基于MLP神经网络的海上固井泵故障诊断方法
文献摘要：
海上固井泵受到高温高盐环境因素影响,导致故障发生率较高,为了提高海上固井泵的故障检测诊断能力,提出基于MLP神经网络的海上固井泵故障诊断方法.构建海上固井泵的故障传感信息采集模型,采用相关性参数分析方法,进行海上固井泵故障数据特征融合和自适应参数解析,构建海上固井泵故障远程协作诊断的特征分析和数据分析模型,结合海上固井泵故障参数的多元耦合分析结果,通过关联规则挖掘的方法分析海上固井泵的故障特征量,采用MLP神经网络学习方法,实现海上固井泵振动传感信息融合及滤波成分分析,结合关联特征挖掘和模糊信息聚类,建立海上固井泵的故障类别参数融合和信息聚类模型,通过对海上固井泵的振动传感异常特征分析,采用MLP神经网络实现对海上固井泵的故障类型化参数跟踪识别,根据信息聚类结果,实现故障分类检测和诊断.仿真结果表明,采用该方法进行海上固井泵故障诊断的准确率较高,达到了0.97,时间开销平均为3.73 s,提高了海上固井泵的工况稳定性.
文献关键词：
MLP神经网络;海上固井泵;故障;诊断;关联特征挖掘;模糊聚类
中图分类号：
作者姓名：
张冉;赵琥;侯林;陈峰;邵振友;季威;蔡宝
作者机构：
中海油田服务股份有限公司,河北廊坊065201
文献出处：
引用格式：
[1]张冉;赵琥;侯林;陈峰;邵振友;季威;蔡宝-.基于MLP神经网络的海上固井泵故障诊断方法)[J].自动化与仪器仪表,2022(09):54-57
A类：
海上固井泵,关联特征挖掘
B类：
MLP,故障诊断方法,高温高盐,高盐环境,故障发生率,故障检测,检测诊断,诊断能力,信息采集,采集模型,参数分析,故障数据,数据特征,特征融合,自适应参数,远程协作,数据分析模型,多元耦合,耦合分析,过关,关联规则挖掘,故障特征,特征量,神经网络学习,振动传感,信息融合,模糊信息,参数融合,聚类模型,异常特征,故障类型,类型化,故障分类,分类检测,开销,工况稳定,模糊聚类
AB值：
0.27027
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