本文關鍵詞：基于布谷鳥搜索算法的神經(jīng)網(wǎng)絡在抽油機故障診斷中的應用

  更多相關文章： 布谷鳥搜索算法 神經(jīng)網(wǎng)絡 自適應步長 抽油機故障診斷

【摘要】：石油在國民經(jīng)濟發(fā)展中的地位越來越高,抽油機是采油工程中極其重要的機械設備,因此,對抽油機進行故障診斷具有十分重要的意義。目前,抽油機故障診斷技術的發(fā)展已經(jīng)趨向于自動化和智能化,對抽油機故障診斷的及時性與準確性的要求也越來越高。本文以抽油機故障診斷問題為研究背景,對布谷鳥搜索算法進行改進,將其應用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,之后把優(yōu)化好的神經(jīng)網(wǎng)絡與抽油機的故障診斷相結合,從而實現(xiàn)診斷目的,具體內(nèi)容如下:首先,由于布谷鳥搜索算法中采用的行走方式完全隨機,缺乏自適應性,針對這一問題提出了引入自適應步長的優(yōu)化方法。在保證前期搜索遍歷性的同時,在搜索后期根據(jù)適應度值的變化動態(tài)地改變步長,以提高算法的局部搜索能力。文中給出了改進布谷鳥搜索算法的流程,同時對該算法的收斂性進行了證明,并用基準函數(shù)對改進的布谷鳥算法測試,與傳統(tǒng)的布谷鳥算法性能進行比較。其次,構建基于改進布谷鳥算法的神經(jīng)網(wǎng)絡。實現(xiàn)算法中鳥巢的坐標向量與神經(jīng)網(wǎng)絡權值閾值之間的映射,同時實現(xiàn)鳥巢適應度函數(shù)與系統(tǒng)目標誤差之間的映射,完成基于改進布谷鳥搜索算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。運用改進布谷鳥搜索算法的搜索能力來彌補傳統(tǒng)BP算法過于依賴初始值、收斂速度較慢、易陷入局部極小值等缺點。根據(jù)訓練樣本進行實驗仿真,并與傳統(tǒng)的BP算法進行比較。最后,將神經(jīng)網(wǎng)絡運用于抽油機的故障診斷中。對抽油機電機的電流信號數(shù)據(jù)進行采集處理并用小波包分解的方式提取其特征向量,建立故障征兆集與故障集;構造基于改進算法的神經(jīng)網(wǎng)絡,對測試樣本進行診斷,并將診斷結果同傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡診斷結果進行比較。結果表明,基于改進布谷鳥算法的神經(jīng)網(wǎng)絡可以提高抽油機故障的診斷精度,滿足故障診斷的需求。
【關鍵詞】：布谷鳥搜索算法 神經(jīng)網(wǎng)絡 自適應步長 抽油機故障診斷
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TE933.1;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題研究的意義8-9
• 1.2 課題的國內(nèi)外發(fā)展與研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文的主要內(nèi)容及安排11-13
• 第二章 布谷鳥搜索算法的研究與改進13-24
• 2.1 引言13-14
• 2.2 布谷鳥搜索算法的基本原理14-15
• 2.2.1 布谷鳥繁殖行為14
• 2.2.2 Lévy飛行14-15
• 2.3 布谷鳥搜索算法的數(shù)學模擬15-16
• 2.3.1 布谷鳥搜索算法的數(shù)學模型15-16
• 2.3.2 布谷鳥搜索算法的參數(shù)選擇16
• 2.4 布谷鳥搜索算法的流程及步驟16-18
• 2.5 引入自適應步長的布谷鳥搜索算法18-19
• 2.5.1 優(yōu)化算法基本思想18-19
• 2.5.2 優(yōu)化算法的流程19
• 2.6 改進算法的收斂性分析19-20
• 2.7 改進算法性能測試20-23
• 2.8 本章小結23-24
• 第三章 基于改進布谷鳥搜索算法的神經(jīng)網(wǎng)絡24-31
• 3.1 引言24
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡24-28
• 3.3 基于改進布谷鳥搜索算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡28-29
• 3.3.1 基本思想28
• 3.3.2 優(yōu)化流程28-29
• 3.4 改進布谷鳥算法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡29-30
• 3.5 本章小結30-31
• 第四章 抽油機的故障診斷31-38
• 4.1 引言31
• 4.2 故障特征提取31-35
• 4.2.1 小波包理論32-33
• 4.2.2 基于小波包的故障特征提取33-35
• 4.3 抽油機的故障診斷35-37
• 4.3.1 改進的布谷鳥搜索算法對BP網(wǎng)絡的訓練35-36
• 4.3.2 優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡對抽油機的故障診斷結果36-37
• 4.3.3 與BP網(wǎng)絡的診斷效果對比分析37
• 4.4 本章小結37-38
• 結論38-39
• 參考文獻39-42
• 發(fā)表文章目錄42-43
• 附錄43-45
• 致謝45-46

【相似文獻】

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本文編號：697752