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为提高螺杆泵故障诊断的准确率,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的螺杆泵故障诊断方法。利用Bayes分类决策理论建立了监督神经网络,以螺杆泵抽油杆断脱、蜡堵、卡泵、泵漏等故障为例进行诊断研究,建立了某型螺杆泵故障分类的PNN模型,通过现场多组样本的训练分析,并将其诊断结果与几种改进后BP神经网络比较,结果表明PNN网络算法简单、准确率高、速度快。