基于布谷鸟搜索算法的神经网络在抽油机故障诊断中的应用

发布时间：2017-08-19 01:03

  本文关键词：基于布谷鸟搜索算法的神经网络在抽油机故障诊断中的应用

  更多相关文章： 布谷鸟搜索算法 神经网络 自适应步长 抽油机故障诊断

【摘要】：石油在国民经济发展中的地位越来越高,抽油机是采油工程中极其重要的机械设备,因此,对抽油机进行故障诊断具有十分重要的意义。目前,抽油机故障诊断技术的发展已经趋向于自动化和智能化,对抽油机故障诊断的及时性与准确性的要求也越来越高。本文以抽油机故障诊断问题为研究背景,对布谷鸟搜索算法进行改进,将其应用于训练神经网络,之后把优化好的神经网络与抽油机的故障诊断相结合,从而实现诊断目的,具体内容如下:首先,由于布谷鸟搜索算法中采用的行走方式完全随机,缺乏自适应性,针对这一问题提出了引入自适应步长的优化方法。在保证前期搜索遍历性的同时,在搜索后期根据适应度值的变化动态地改变步长,以提高算法的局部搜索能力。文中给出了改进布谷鸟搜索算法的流程,同时对该算法的收敛性进行了证明,并用基准函数对改进的布谷鸟算法测试,与传统的布谷鸟算法性能进行比较。其次,构建基于改进布谷鸟算法的神经网络。实现算法中鸟巢的坐标向量与神经网络权值阈值之间的映射,同时实现鸟巢适应度函数与系统目标误差之间的映射,完成基于改进布谷鸟搜索算法的BP神经网络的训练。运用改进布谷鸟搜索算法的搜索能力来弥补传统BP算法过于依赖初始值、收敛速度较慢、易陷入局部极小值等缺点。根据训练样本进行实验仿真,并与传统的BP算法进行比较。最后,将神经网络运用于抽油机的故障诊断中。对抽油机电机的电流信号数据进行采集处理并用小波包分解的方式提取其特征向量,建立故障征兆集与故障集;构造基于改进算法的神经网络,对测试样本进行诊断,并将诊断结果同传统的BP神经网络诊断结果进行比较。结果表明,基于改进布谷鸟算法的神经网络可以提高抽油机故障的诊断精度,满足故障诊断的需求。
【关键词】：布谷鸟搜索算法 神经网络 自适应步长 抽油机故障诊断
【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】：TE933.1;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 课题研究的意义8-9
• 1.2 课题的国内外发展与研究现状9-11
• 1.3 论文的主要内容及安排11-13
• 第二章 布谷鸟搜索算法的研究与改进13-24
• 2.1 引言13-14
• 2.2 布谷鸟搜索算法的基本原理14-15
• 2.2.1 布谷鸟繁殖行为14
• 2.2.2 Lévy飞行14-15
• 2.3 布谷鸟搜索算法的数学模拟15-16
• 2.3.1 布谷鸟搜索算法的数学模型15-16
• 2.3.2 布谷鸟搜索算法的参数选择16
• 2.4 布谷鸟搜索算法的流程及步骤16-18
• 2.5 引入自适应步长的布谷鸟搜索算法18-19
• 2.5.1 优化算法基本思想18-19
• 2.5.2 优化算法的流程19
• 2.6 改进算法的收敛性分析19-20
• 2.7 改进算法性能测试20-23
• 2.8 本章小结23-24
• 第三章 基于改进布谷鸟搜索算法的神经网络24-31
• 3.1 引言24
• 3.2 BP神经网络24-28
• 3.3 基于改进布谷鸟搜索算法的BP神经网络28-29
• 3.3.1 基本思想28
• 3.3.2 优化流程28-29
• 3.4 改进布谷鸟算法训练神经网络29-30
• 3.5 本章小结30-31
• 第四章 抽油机的故障诊断31-38
• 4.1 引言31
• 4.2 故障特征提取31-35
• 4.2.1 小波包理论32-33
• 4.2.2 基于小波包的故障特征提取33-35
• 4.3 抽油机的故障诊断35-37
• 4.3.1 改进的布谷鸟搜索算法对BP网络的训练35-36
• 4.3.2 优化BP神经网络对抽油机的故障诊断结果36-37
• 4.3.3 与BP网络的诊断效果对比分析37
• 4.4 本章小结37-38
• 结论38-39
• 参考文献39-42
• 发表文章目录42-43
• 附录43-45
• 致谢45-46

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本文编号：697752