针对大庆油田某试验井潜油电机使用情况,给出了在工频和变频条件下应用多层反馈神经网络RMNN(recurrent multilayer neural network)实现电机转速辨识的方案,以便对潜油电机动态运行进行实时监测.鉴于潜油电机独特的高温工作环境,给出了无速度传感器条件下辨识潜油电机动态转速的RMNN模型.通过在井上对潜油电机定子电流、电压等参数的采集,着重研究潜油电机启动、稳定运行以及电源频率变化、负载变化对辨识效果的影响.研究结果表明,基于RMNN模型的潜油电机动态运行的速度辨识误差精度为0.4%,可满足试验井潜油电机转速辨识的需要.
潜油电机 建模 速度辨识 多层反馈神经网络 辨识准确度