论文部分内容阅读
潜油螺杆泵采油（ESPCP）系统的最优输出转速是考虑多种因素交互耦合作用的结果,是典型的非线性优化问题.应用人工神经网络技术,以MATLAB软件为平台,建立了原油粘度、泵端压差以及定转子间过盈量3个因素与输出转速之间的遗传神经网络模型.该模型运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,有效提高了网络的收敛性和预测的准确率.通过数据样本学习与部分现场监测数据相结合进行模拟,研究表明预测数据与实测结果基本吻合,取得了较好的效果.为考虑更多因素时优化ESPCP系统的输出转速提供了新的思路和方法.