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BP神經網絡在電潛泵井故障診斷中的應用
電流卡片是診斷電潛泵井故障診斷的主要依據， 目前主要由技術人員憑經驗手動完成， 難以實現快速大批量診斷，
診斷結果準確性受工程師技術水平與工作狀態影響較大。提出了應用 BP 神經網絡進行電潛泵故障診斷的方法， 首先集合專
家經驗， 對不同工況電流卡片的特征進行分析， 得到特征樣本庫。然后對樣本庫進行學習訓練， 得到神經網絡計算所需的權值
和閾值， 并進行保存。將要診斷的電流卡片的特征數據輸入， 運用 BP 神經網絡識別算法計算得到相似度。最后根據相似度的
大小找出與樣本庫中最接近的故障類型作為該潛油電泵的故障類型。通過編程應用， 證明提出的方法可以準確、 快速、 批量地
診斷電潛泵井工況， 可推廣應用。