潜油电泵机组及井下传感器状态监测技术研究

摘要：

建立了基于电力线载波通信的井下多参数状态监测系统结构,提了基于RBF网络时序预测的传感器状态监测方法,引入最近邻聚类算法的思想,提出了一种K-均值聚类算法初始中心选取方法.该方法能够根据样本序列的变化,自动调整初始聚类中心半径的大小,保证精确度的同时可提高计算速度,提出了一种根据故障传感器输出特性参数的变化对井下传感器故障类型进行分类的新方法,对提出的状态监测系统及传感器监测方法及技术的有效性进行了实验研究.实验结果验证了所提出方法的有效性.

关键词：潜油电泵、状态监测、RBF网络、K-均值算法

所属期刊栏目：13

分类号：TU313(建筑结构)

在线出版日期：2009-07-22（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：28-33