注水站机组智能机器状态趋势预测方法

针对油田注水站机组现有机械设备维护方式经济性差、不能完全避免事故发生的问题，提出用具有遗传功能的神经网络对油田注水站机组运行状态进行预测，给出了具有反馈功能的预测神经网络结构图，采用一种新型的全局优化搜索算法的遗传算法来训练前向神经网络。根据从大庆油田采回的现场数据建立的神经网络模型所做预测结果表明，遗传算法是一种启发式搜索，易收敛于全局最优，收敛速度方面遗传算法明显优于BP算法，预测精度明显优于常规预测方法，遗传算法能较好地反映机组运行状态的变化趋势。