【摘 要】
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以传统方法对有杆抽油泵系统进行故障诊断存在着很多缺陷,需要寻找可替代的诊断方法。基于人工智能领域中搜索推理技术的原理,分析了产生式规则系统的构架与工作机理。对示功
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以传统方法对有杆抽油泵系统进行故障诊断存在着很多缺陷,需要寻找可替代的诊断方法。基于人工智能领域中搜索推理技术的原理,分析了产生式规则系统的构架与工作机理。对示功图进行特征提取,将特征参数与抽油系统的抽汲参数、井况数据、故障代码、改进建议等存入总数据库。依据18种典型工况的示功图图谱,借助于领域知识与专家经验将计算所得的特征参数按各典型工况逐一比较匹配,制定推理机和产生式规则存入规则库,最终构造出产生式规则系统。从某油田随机抽取10口油井进行诊断测试,与利用BP神经网络的诊断结果对比表明,本文方法诊断结论
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