【摘 要】
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在解决抽油机电力故障诊断问题的过程中,为提高知识表达的准确率和推理精度,首先,定义生产异常规则结构（PAC结构）,并改进动量法,采用BP神经网络实现对特征变化趋势和规律的描述
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金面上项目（编号：F2015020）,大庆市指导性科技计划项目（编号：zd-2016-010）资助
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在解决抽油机电力故障诊断问题的过程中,为提高知识表达的准确率和推理精度,首先,定义生产异常规则结构（PAC结构）,并改进动量法,采用BP神经网络实现对特征变化趋势和规律的描述;其次,采用规则-知识衍生方式,提出多级框架结构,设计抽油机电力故障知识库结构;最后,采用正向推理方式,提出逆向定位算法,应用论据累积的贝叶斯方法实现冲突消解,完成基于混合智能技术的抽油机电力故障诊断方法（Him F方法）的研究,以此达到精确描述抽油机电力故障原因,扩展知识表达方式,提高故障诊断速度和准确率的目的。最后结合油井生产开发
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