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转子转速是影响螺杆泵寿命的关键。其关联制约因素取决于工况所涉及的物理及化学条件，包括螺杆泵两端的压差、原油的粘度、温度、含砂量、油气比、油水比等。以这些参数作为原始输入，通过两层神经网络确定转子转速与其关联影响因素之间的非线性映射关系，并设计基于人工神经网络的在线转子调速系统。采用这种控制方法有效地延缓了螺杆泵橡胶定子的磨损，保持了较高的容积效率，延长了其使用寿命，同时使螺杆泵的运行具有良好的稳定性、控制灵活性和控制精度。