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题名基于BP神经网络的充放电机故障诊断
被引量：3
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作者
朱金大
陈良亮
张卫国
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机构
国网电力科学研究院
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出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2015年第10期1-3,共3页
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基金
国家863项目(2011AA05A110)~~
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文摘
为了能够准确地判断出充放电机故障类型,找出其故障原因,提出利用BP神经网络识别故障类型的思路,并对此进行了分析和研究。获取故障类型所对应的特征参数;对特征参数归一化处理,并用BP网络对其进行训练。运用MATLAB软件进行仿真。实验结果表明,建立的BP神经网络对检测的效果准确可靠,可以用来模拟人工对充放电机故障做出正确的判断,同时也验证了BP网络的优越性和可行性。
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关键词
电动汽车
充放电机
故障诊断:bp神经网络
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Keywords
electric vehicle
charging and discharging machine
fault diagnosis
bp neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM910.6
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于BP神经网络的螺杆泵井故障诊断技术研究
被引量：6
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作者
薛建泉
李敏慧
张国栋
岳广韬
蒋女曼
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机构
中国石油大学(华东)石油工程学院
中石化胜利油田有限公司采油工艺研究院
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出处
《西安石油大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第3期74-77,共4页
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基金
国家重大专项课题(编号:2011ZX05011-003)
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文摘
提出了基于BP神经网络和专家系统的螺杆泵井故障诊断方法:将螺杆泵井工况类型细分为10类,选取表征油井生产状态的7个特征参数作为输入量,采用Active X技术,借助VB调用Mat-lab人工神经网络工具箱函数,构建和训练网络模型.用该方法对新疆油田吉7井区吉101井和吉002井进行实例分析,验证了模型的正确性.
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关键词
螺杆泵井
故障诊断bp神经网络
专家系统
ACTIVEX
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Keywords
screw pump well
fault diagnosis
bp neural network
expert system
Active X
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分类号
TE355.5
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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