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为了保障高温潜油电机高效、稳定运行,及时避免电机因运行温度过高而发生故障,进而影响生产,需要在无温度传感器情况下获取其井下温度。基于这一情况,提出了基于I-WNN的高温潜油电机温度识别与预测方法。首先对高温潜油电机运行数据进行分类;然后利用改进小波神经网络对历史数据进行训练,建立高温潜油电机运行数据与温度的映射关系,并对小波神经网络权值参数进行寻优操作得到最优权值;最后通过实验仿真,得到高温电机拟合温度值与预测温度值。  相似文献   
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