潜油电机的RMNN建模分析与无传感器转速辨识

摘要：

针对大庆油田某试验井潜油电机使用情况,给出了在工频和变频条件下应用多层反馈神经网络RMNN(recurrent multilayer neural network)实现电机转速辨识的方案,以便对潜油电机动态运行进行实时监测.鉴于潜油电机独特的高温工作环境,给出了无速度传感器条件下辨识潜油电机动态转速的RMNN模型.通过在井上对潜油电机定子电流、电压等参数的采集,着重研究潜油电机启动、稳定运行以及电源频率变化、负载变化对辨识效果的影响.研究结果表明,基于RMNN模型的潜油电机动态运行的速度辨识误差精度为0.4%,可满足试验井潜油电机转速辨识的需要.

关键词：潜油电机、建模、速度辨识、多层反馈神经网络、辨识准确度

所属期刊栏目：11

分类号：TM35(电机)

在线出版日期：2008-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：450-455