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基于粗糙集神经网络的有杆抽油系统融合控制策略及应用的开题报告.docx

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基于粗糙集神经网络的有杆抽油系统融合控制策略及应用的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于粗糙集神经网络的有杆抽油系统融合控制策略及应用的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于粗糙集神经网络的有杆抽油系统融合控制策略及应用的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于粗糙集神经网络的有杆抽油系统融合控制策略及应用的开题报告一、研究背景随着油田日益老化和油品市场需求的增长,有杆抽油系统的安全、稳定、高效运行对于提高油田开采效率、保障供应质量具有重要意义。当前,国内外学者采用的控制策略大多基于传统的PID、模糊控制等方法,这些方法难以对系统复杂、非线性、时变特性进行适应性建模,导致系统控制精度和鲁棒性较差。因此,需要借助现代控制理论和智能技术,提出更为高效、可靠的控制策略,为有杆抽油系统的安全运行和优化提供保障。二、研究内容本文拟基于粗糙集神经网络,结合机器学****和控制理论,探究有杆抽油系统的融合控制策略及其应用。主要工作内容包括:,分析其运行机理及特点。,对有杆抽油系统进行动态建模和自适应控制。,将PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行融合,提高系统控制精度和泛化性能。,对研究内容进行验证与应用。,并进行对比分析,验证融合控制策略在有杆抽油系统中的优越性和可行性。三、研究意义本文的研究对于有杆抽油系统的运行控制和优化具有实际应用意义。具体体现在:,能够针对系统的非线性、时变等复杂特性实现精细化控制和自适应优化。,将多种方法的优势结合起来,克服各自的缺陷,提高系统的控制精度和鲁棒性。,证明了融合控制策略的有效性和实用性,为有杆抽油系统的安全、稳定、高效运行提供了技术支撑。