抽油機控制系統(tǒng)優(yōu)化研究
本文關(guān)鍵詞:抽油機控制系統(tǒng)優(yōu)化研究
更多相關(guān)文章: 智能控制系統(tǒng) 機器學習 支持向量機 改進粒子群算法
【摘要】:在智能控制系統(tǒng)還未廣泛應(yīng)用以前,油田抽油機通常用人工經(jīng)驗來控制,需要投入很大的人力和物力。而且抽油機常會出現(xiàn)空載現(xiàn)象,這不僅會造成抽油時無效行程的增加,從而降低了抽油效率,而且會消耗大量的電能,同時會造成機械的損耗加快、維修費增多。所以在生產(chǎn)實際之中,我們要推進抽油機智能控制系統(tǒng)的廣泛的應(yīng)用。實現(xiàn)抽油機智能控制需要知道液面信息,以此來確定開關(guān)機時間。液面信息可由負載大小間接反映,而相電流值又與負載變化有關(guān),所以我們通過電流值來分析液面變化。首先利用交流互感器來采集負載電流值,然后將數(shù)據(jù)傳入CPU微機控制系統(tǒng)進行處理分析,并將液面信息傳給液面顯示電路。本文主要是對此控制系統(tǒng)選用機器學習進行了建模設(shè)計,對比了K近鄰算法、支持向量機,后者取得了較合適的結(jié)果。最后利用粒子群算法對最佳開機時間進行了優(yōu)化,進而控制繼電器來實現(xiàn)電機的啟?刂。我們將以上的算法都進行了編程實現(xiàn)并測試,編程語言采用C++,便于向其他硬件平臺移植。
【關(guān)鍵詞】:智能控制系統(tǒng) 機器學習 支持向量機 改進粒子群算法
【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】:TE938;TP273
【目錄】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-8
- 第一章 緒論8-12
- 1.1 本論文的研究背景8
- 1.2 抽油機采油控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀8-9
- 1.3 采油控制系統(tǒng)的常用機器學習算法9-10
- 1.4 本文主要研究內(nèi)容10-12
- 第二章 抽油機采油控制系統(tǒng)方案12-17
- 2.1 引言12
- 2.2 抽油機采油控制系統(tǒng)方案12-13
- 2.3 油田抽油機控制系統(tǒng)的原理13-16
- 2.3.1 問題的提出13
- 2.3.2 整體方案13-16
- 2.4 本章小結(jié)16-17
- 第三章 抽油機采油控制系統(tǒng)算法建模設(shè)計17-34
- 3.1 引言17
- 3.2 機器學習17-22
- 3.2.1 支持向量機17-21
- 3.2.2 K近鄰算法21-22
- 3.3 采油控制系統(tǒng)中建模研究22-27
- 3.3.1 建模的方法22-23
- 3.3.2 機器學習算法建模設(shè)計23-24
- 3.3.3 K近鄰算法設(shè)計實現(xiàn)24-25
- 3.3.4 支持向量機算法設(shè)計實現(xiàn)25-27
- 3.4 算法仿真測試27-32
- 3.4.1 K近鄰算法測試27-30
- 3.4.2 支持向量機算法測試30-31
- 3.4.3 兩種算法對比31-32
- 3.5 算法測試結(jié)果分析32-33
- 3.6 本章小結(jié)33-34
- 第四章 粒子群算法優(yōu)化開機時間34-49
- 4.1 引言34
- 4.2 抽油機控制系統(tǒng)待優(yōu)化問題分析34-35
- 4.3 粒子群算法35-38
- 4.4 基本粒子群算法的實現(xiàn)38-39
- 4.4.1 編碼38
- 4.4.2 初始化種群的形成38-39
- 4.5 標準粒子群算法優(yōu)化開機時間39-44
- 4.5.1 算法實現(xiàn)步驟39
- 4.5.2 仿真結(jié)果39-43
- 4.5.3 性能分析43-44
- 4.6 改進粒子群算法優(yōu)化開機時間44-47
- 4.6.1 粒子群優(yōu)化算法的改進44
- 4.6.2 仿真結(jié)果44-47
- 4.7 性能分析47-48
- 4.8 本章小結(jié)48-49
- 結(jié)論49-50
- 致謝50-51
- 參考文獻51-54
- 附錄54-59
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,本文編號:942271
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