抽油机控制系统优化研究

发布时间：2017-09-29 13:27

  本文关键词：抽油机控制系统优化研究

  更多相关文章： 智能控制系统 机器学习 支持向量机 改进粒子群算法

【摘要】：在智能控制系统还未广泛应用以前,油田抽油机通常用人工经验来控制,需要投入很大的人力和物力。而且抽油机常会出现空载现象,这不仅会造成抽油时无效行程的增加,从而降低了抽油效率,而且会消耗大量的电能,同时会造成机械的损耗加快、维修费增多。所以在生产实际之中,我们要推进抽油机智能控制系统的广泛的应用。实现抽油机智能控制需要知道液面信息,以此来确定开关机时间。液面信息可由负载大小间接反映,而相电流值又与负载变化有关,所以我们通过电流值来分析液面变化。首先利用交流互感器来采集负载电流值,然后将数据传入CPU微机控制系统进行处理分析,并将液面信息传给液面显示电路。本文主要是对此控制系统选用机器学习进行了建模设计,对比了K近邻算法、支持向量机,后者取得了较合适的结果。最后利用粒子群算法对最佳开机时间进行了优化,进而控制继电器来实现电机的启停控制。我们将以上的算法都进行了编程实现并测试,编程语言采用C++,便于向其他硬件平台移植。
【关键词】：智能控制系统 机器学习 支持向量机 改进粒子群算法
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE938;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 本论文的研究背景8
• 1.2 抽油机采油控制系统的研究现状8-9
• 1.3 采油控制系统的常用机器学习算法9-10
• 1.4 本文主要研究内容10-12
• 第二章 抽油机采油控制系统方案12-17
• 2.1 引言12
• 2.2 抽油机采油控制系统方案12-13
• 2.3 油田抽油机控制系统的原理13-16
• 2.3.1 问题的提出13
• 2.3.2 整体方案13-16
• 2.4 本章小结16-17
• 第三章 抽油机采油控制系统算法建模设计17-34
• 3.1 引言17
• 3.2 机器学习17-22
• 3.2.1 支持向量机17-21
• 3.2.2 K近邻算法21-22
• 3.3 采油控制系统中建模研究22-27
• 3.3.1 建模的方法22-23
• 3.3.2 机器学习算法建模设计23-24
• 3.3.3 K近邻算法设计实现24-25
• 3.3.4 支持向量机算法设计实现25-27
• 3.4 算法仿真测试27-32
• 3.4.1 K近邻算法测试27-30
• 3.4.2 支持向量机算法测试30-31
• 3.4.3 两种算法对比31-32
• 3.5 算法测试结果分析32-33
• 3.6 本章小结33-34
• 第四章 粒子群算法优化开机时间34-49
• 4.1 引言34
• 4.2 抽油机控制系统待优化问题分析34-35
• 4.3 粒子群算法35-38
• 4.4 基本粒子群算法的实现38-39
• 4.4.1 编码38
• 4.4.2 初始化种群的形成38-39
• 4.5 标准粒子群算法优化开机时间39-44
• 4.5.1 算法实现步骤39
• 4.5.2 仿真结果39-43
• 4.5.3 性能分析43-44
• 4.6 改进粒子群算法优化开机时间44-47
• 4.6.1 粒子群优化算法的改进44
• 4.6.2 仿真结果44-47
• 4.7 性能分析47-48
• 4.8 本章小结48-49
• 结论49-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 附录54-59

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本文编号：942271