典型文献
神经网络预测算法在抽油机节能电机系统中的应用
文献摘要：
抽油机在工作时,每台电机的实际负载都是不相同的,如何根据工作过程中抽油机的实际负载来调整电机的实际输入电压对提高抽油机的效率有着明显的提升.本文采用了神经网络预测算法对电机实际输入电压进行预测,讨论了神经网络预测算法参数对预测结果的影响,并对神经网络预测算法获得的预测值与实测值进行了对比.结果表明本文提出的神经网络预测算法能够对电机最佳工作电压进行预测.
文献关键词：
节能电机;神经网络预测算法;算法参数;输入电压
中图分类号：
作者姓名：
王亚洲;曹旺国;向明;曹利钢;朱永红
作者机构：
中石化胜利油田分公司纯梁采油厂,山东东营 256504;景德镇市景德电机有限公司,江西 景德镇 333000;景德镇陶瓷大学机械电子与工程学院,江西景德镇 333001
文献出处：
引用格式：
[1]王亚洲;曹旺国;向明;曹利钢;朱永红-.神经网络预测算法在抽油机节能电机系统中的应用)[J].电机与控制应用,2022(06):98-102
A类：
B类：
神经网络预测算法,抽油机,节能电机,电机系统,台电,载来,输入电压,压进,算法参数,实测值,工作电压
AB值：
0.195003
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