吉林大学学报(工学版)

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基于神经网络和遗传算法的采油控制系统

李英,李元春   

  1. 吉林大学 通信工程学院, 长春 130022
  • 收稿日期:2005-06-07 修回日期:2005-09-04 出版日期:2006-01-01 发布日期:2006-01-01
  • 通讯作者: 李元春

Oil Pumping Control System Based on Neural Network and Genetic Algorithm

Li Ying,Li Yuanchun   

  1. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022,China
  • Received:2005-06-07 Revised:2005-09-04 Online:2006-01-01 Published:2006-01-01
  • Contact: Li Yuanchun

摘要: 为了解决部分抽油机“长期相对轻载”和“空抽”的问题,采用抽油机间歇采油控制方法对采油控制系统进行了设计。利用非线性规范化方法的非线性同伦BP神经网络对采油模型进行辨识,采用遗传算法优化停机时间。该控制系统在油田中的实验结果表明,在保证了采油量的前提下,节电率达30%以上,实现了抽油机采油的智能控制。

关键词: 自动控制技术, 非线性同伦, 神经网络, 遗传算法, 采油控制系统

Abstract: In order to solve the problems of longterm lightload and idle pumping that many oil wells faced, a control system to operate the oil pump intermittently was developed. It is based on nonlinear homotopic BP neural network with nonlinear normalization method to identify the oil pumping model, and the genetic algorithm to optimize the downtime. The spot test of the control system showed that up to 30% of the energy-saving rate was achieved under the guaranteed oil output and the intelligent control of the oil pumping was realized.

Key words: automatic control technology, nonlinear homotopy, neural network, genetic algorithm, oil pumping control system

中图分类号: 

  • TP273
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