探讨示功图和电流在诊断油井工况中的应用

抽油井在正常生产过程中,上、下行电流是平稳的,示功图形状变化也不大,当这两个动态参数发生异常时,很可能出现油井工况问题,此时,应采取相应措施进行处理,使油井生产恢复正常。文章分析了抽油机上、下行电流与示功图变化特点,并结合实例,分析了皮带断、抽油杆断脱、井卡等情况下上、下行电流与示功图的具体变化,指出实际操作中应两者结合判断,综合考虑,才能准确诊断油井工况。     

BP神经网络气水识别研究

传统的测井解释技术由于建立在岩石颗粒的均匀排列、孔隙流体均匀分布假定模型基础上,将地层岩性、孔隙率、渗透率等参数作线性研究,致使获得的测井解释结果在大部分复杂地区与地层的真实值不一致。运用测井神经网络,根据测井资料、岩性分析资料、试油资料,可以解决求取地层孔隙率、渗透率、泥质含量、流体饱和度等参数以及进行油气水识别、岩性岩相识别、裂缝识别、水淹层识别、生油岩识别等等。测井神经网络处理解释新技术的兴起和发展,对解决非均质性地层的非线性映射问题具有良好的实用效果。     

BP神经网络在复合材料研究中的应用

人工神经网络因能处理复杂的非线性问题而成为材料科学研究的一种重要方法.在介绍BP神经网络的基础上,综述了其在复合材料设计、工艺优化、性能预测、损伤检测及预测等方面的应用情况,分析了应用中存在的问题,展望了其发展趋势.     

BP神经网络在大型超市选址中的应用

针对选址决策方法现有研究的不足,从基础、介质、参考、约束、量度五个方面,建立了时间帧下分维度、分粒度的大型超市选址影响因子模型;引入BP神经网络,设计出了基于BP神经网络的大型超市选址分析模型.在通过一定样本学习和训练建立了稳定神经网络的基础上,实例验证了该模型在大型超市选址分析中的可行性和有效性.     

BP神经网络在机械故障诊断中的应用

随着现代化生产的进行,机械设备的故障诊断技术日益受到重视.介绍BP算法神经网络模型,给出BP神经网络应用于机械故障诊断的基本步骤.阐述三层BP神经网络采用数据驱动正向推理的故障诊断策略.即从初始状态出发,向前推理到达目标状态为止.介绍BP神经网络在机械故障诊断中的应用及实例,对某型号拖拉机变速箱中的主要零件——齿轮和轴承进行故障诊断振动测试,对部分齿轮和轴承发生故障时的振动信号进行测量.虽然BP网络在机械故障诊断中已得到广泛的应用,但由于神经网络本身还处于发展之中,还有不少问题需要进一步深入研究.     

BP神经网络在静态图像压缩中的应用

BP神经网络模型是一种发展较为成熟的网络模型,近年来在数字图像处理领域获得了广泛应用,尤其在图像压缩方面更有其先天的优势性。文章在介绍BP网络模型的基础上分析了基于BP网络的图像压缩原理与过程,并在Matlab平台上对静态灰度图像压缩进行了仿真实验,结果表明所设计的BP网络具有不错的泛化能力,用于图像压缩的效果较好。     

BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱进行神经网络故障诊断研究。齿轮传动是机械传动中最重要的传动之一,它的损伤和失效常常导致机械设备的故障,从而导致重大安全事故。因此,齿轮箱装置的状态监测与故障诊断受到越来越多的关注和研究。本文简要介绍齿轮振动机理和BP神经网络的原理与结构,并将神经网络应用于齿轮箱故障检测和诊断。利用matlab语言建立神经网络模型,通过对振动信号提取的特征向量对已建立的神经网络模型进行训练。利用训练好的BP神经网络模型对齿轮箱进行故障检测,取得了较好的效果。     

BP神经网络在地下水水质评价中的应用

地下水在水质分类标准上存在模糊性,传统的评价方法难以克服,针对这一问题,本次研究将BP神经网络理论引入地下水水质评价中,选取吉林省辉南县作为研究区,以监测点的调查采样数据为基础,应用BP神经网络方法评价研究区的地下水水质,并与尼梅罗综合指数法进行比较分析。结果表明,BP神经网络评价的水质结果更加准确,表达形式更加清晰,它可以反映出各评价因子质量的相对状态,解决了以往传统方法局限性的问题,为吉林省地下水资源的开发与保护奠定了科学基础。     

BP神经网络曲线识别技术及在探雷上的应用

提出一种基于BP神经网络的地雷识别方法,利用电磁探测方法测得的地雷响应曲线对地雷进行识别。首先分析BP神经网络对4类常见曲线(正弦波、方波、锯齿波、梯形波)的识别效果,通过改变隐含层节点数、学习算法等网络参数以及对正常曲线加入一定比例的噪声,仿真分析它们对曲线识别的影响。实验结果表明:该方法对正常曲线的识别率几乎均达到100%,对于噪声10%的信号也具有较高的识别能力。将该技术应用于地雷的识别中,取得比较好的识别效果。     

BP神经网络在产品配色中的应用研究

目的实现产品配色设计的自动化。方法以感性工学为理论基础,采用神经网络为关键技术来研究产品配色。首先确定产品色彩的感性词汇与色彩设计要素,然后利用BP神经网络模型建立色彩编码与感性意象评价值之间的关系,最后结合豆浆机实例,设置BP模型中的输入层、输出层、隐含层的相关参数来进行豆浆机配色感性意象设计的实验仿真。结果测试验证了BP神经网络在产品配色设计中应用的有效性。结论表明了产品感性意象与产品配色之间的关系,论证了利用BP神经网络建立产品配色辅助设计系统的可行性。     

BP神经网络在谐波测量中的应用研究

本文主要介绍了一种基于BP神经网络的谐波测量方法。与传统的谐波测量方法相比，其在实时性及精确度上有了很大的改善。文章重点介绍了BP神经网络结构和学习训练原理，并且针对传统BP训练算法学习速度较慢的缺点，提出了一种能够加快训练速度的新方法。实验结果表明，在谐波测量电路里采用新方法训练好的BP神经网络是可行的。     

遗传算法在BP神经网络学习过程中的应用

单纯的BP算法学习神经网络容易陷入局部最小点,本文针对BP的缺点提出应用遗传算法来训练BP神经网络,结果可以看出,相比单纯的BP算法,遗传算法有着准确,全局搜索,收敛速度快的特点,在实际应用中有一定的价值.     

BP神经网络在电火花成形加工中的应用

针对电火花成形加工工艺特点,以峰值电流、脉冲间隔、脉冲宽度、峰值电压为输入参数,加工速度、电极损耗和表面粗糙度为输出参数,提出了用BP神经网络对电火花成形加工过程建立加工效果预测模型,通过计算机仿真的结果与实验数据对比,认为该模型能够比较精确地预测出一定条件下的加工速度、电极损耗和表面粗糙度,并能真实反映出机床的加工工艺规律。     

基于BP神经网络的数字识别

利用BP神经网络算法实现对数字的识别。首先获取各种0-9共10个号码数字的样本图像,提取Hu矩不变矩特征向量作为特征值输入BP网络,对其进行训练与测试,再用训练好的BP网络对待识别的数字图像进行识别,实现了对存在旋转、平移和缩放等几何失真的图像的正确识别,实验结果表明,基于Hu不变矩和BP网络的数字识别方法具有很强的抗图像平移、拉伸和旋转识别能力,并且具有实现简单、训练速度快、识别率高等特点。     

神经网络在二维图像识别中的应用

本文提出了一种基于神经网络的二维图像识别技术。选取一组机械零件的二维图像,对每张图像进行放缩和旋转变换,并分析、提取对应图像的nmi特征和7个不变矩特征作为BP网络的输入样本,图像的二进制编号为输出样本构建BP神经网络。并对网络进行抗干扰训练,使网络对理想输入及带噪声的输入均有较好的识别率。实验证明该网络具有一定的工程实用性。     

带延迟时间序列BP网络在油井产能预测中的应用

BP网络方法预测动态指标考虑时变性和随机干扰因素,具有自适应性。本文运用Neuro-solutions类神经网络软件中带延迟时间序列的非线性神经网络计算方法,以轮南油田2口油井的生产动态为例,对油井产量拟合并进行预测。结果表明该模型预测值与实际生产值具有较好的一致性,带延迟时间序列的非线性神经网络方法具有较高的预测精度和可靠性,适合于油藏各个阶段的产量动态预测,具有良好的推广价值。     

BP神经网络在标准实施情况评估中的应用

本文通过分析标准实施的特点及影响因素,提出标准实施情况评估指标体系,运用BP神经网络理论方法,构建了标准实施情况评估的BP神经网络模型,再通过调查问卷收集到的标准实施情况样本,对所构建的BP神经网络进行训练,并应用检测样本对训练好的神经网络进行仿真测试。结果表明,基于BP神经网络的标准实施情况评估模型,能有效克服传统评价过程中建立复杂数学模型和数学解析表达式的问题,而且还避免人为的主观随意性,可提高评估结果的准确性和客观性。     

BP神经网络在扬声器异常音检测中的应用

提出一种采用人工神经网络判断扬声器是否存在异常音的方法。首先简单介绍了获取扬声器异常音曲线的方法和人工神经网络中的BP模型及其训练方法,并比较了基本BP算法和共轭梯度法两种训练方法的差异。再将所获得的异常音曲线作为人工神经网络的输入向量,将听音员的听测结果作为目标向量,并使用共轭梯度法进行网络的训练。最后通过已训练好的人工神经网络判断扬声器是否存在异常音。实验结果表明,该方法可替代传统的人工设置门限的方法,并可大幅降低扬声器异常音检测的虚警率。     

BP神经网络在输油管道泄露检测中的应用研究

本文研究了管道泄露的检测原理,通过对瞬态压力波的采集,并结合BP神经网络对该压力采样信号的处理,成功的对管道进行了泄露判断,同时,由于BP神经网络具有自适应强、抗干扰能力好等优点,因此适用于不同的检漏条件,具有较好的工业应用前景。