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题名RL模糊神经网络及其在采油控制中的应用
被引量：8
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作者
丁宝
张延丽
孙立峰
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机构
哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院
哈尔滨工业大学机电工程学院
北京威英智通科技有限公司
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出处
《控制工程》
CSCD
2002年第6期57-59,共3页
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基金
北京威英智通有限公司横向联合项目
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文摘
针对石油开采中“电动机长期处于相对轻载状态”的问题 ,提出了规则自调整的RL模糊神经网络模型 ,并将其应用于抽油机的间歇控制中。该模型具有良好的自适应性能 ,在不断向环境学习的过程中 ,自动调节自身参数及结构 ,实现了模糊推理和模糊规则的构建。基于该模型开发的抽油机节电控制器已在大庆、胜利等采油厂投入使用。实践表明 ,抽油机启停时间合理 ,在保证采油量的前提下 ,节电率达 3 0 %以上 ,有效地解决了抽油机“相对轻载”的问题。
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关键词
rl模糊神经网络
采油控制
应用
油田开采
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Keywords
neural network
fuzzy rules
fuzzy Takagi-Sugeno model
reinforcement learning
pumping unit
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分类号
TE35
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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