几种人工神经网络在潜油螺杆泵转速预测中的比较

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潜油螺杆泵采油工艺因其效率高、适宜于斜井水平井作业 、稠油开采等优点，成为重要的人工举升技术之-，也是石油开采中后期强采的主要手段之-Ⅲ。在螺杆泵的使用中，转速的选择尤为重要，如果转速选择不当，既会使泵效下降，又会影响泵的寿命日。为了更好地延长泵的使用寿命，人们开始采用不同的人T神经网络方法对泵的转速进行预测，并体现了经济价值 。

人丁神经网络(Artifcial Neural Networks，ANN)，是-种模拟人类或动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有 自学习和 j适应的能力，可以通过预先提供的-批相互对应的输入-输出数据，分析掌握两者之间内在的规律，并依此用新的输人数据来推算输出结果。目前常用的人工神经网络方法有BP网络、RBF网络和 Elman网络等[6-S!。

选用三种不同的人工神经网络(BP、RBF、Elman)模型，在分析温度、原油粘度和泵端压差对转速影响的基础上，对转速建模并预测后续转速，观察其与实测值的误差。通过这三种模型的训练误差和预测误差的比较，优选出最适用螺杆泵转速预测的人工神经网络模型。

2 ESPCP系统人工神经网络建模参数的选择螺杆泵转速是采油系统中的-个重要技术参数，常受以下因素制约191：(1)油井的工况，包括泵两端的压差、原油粘度、含砂量、井下原油温度、油气比等；(2)橡胶衬套的摩擦磨损；(3)泵的结构参数，包括泵的转子和定子的直径与材料、定来稿日期：2012-05-06基金项目：沈阳市科技专项基金(rl1-264-1-72)；辽宁省首批博士后聚集工程”资助项目(2011921014)作者简介：罗 旋，(1982-)，男，辽宁锦州，在读博士研究生，主要研究方向：机电传动与控制；王世杰，(1965-)，男，辽宁营口，教授，博士生导师，主要研究方向：机电传动、CAD/CAPP/CAM第 3期 罗 旋等：几种人工神经网络在潜油螺杆泵转速预测中的比较 203子过盈量、泵的级数。上述各因素关联性很小，且绝大部分无法用精确的数学方法描述，可以看出螺杆泵转速预测是-个非线性系统问题。为了简化，选择其中的三个因素(温度 、原油粘度和泵端压差)作为建模的参数。

3三种人工神经网络的建模样本数据选用实时转速，-天采集四个数据，时间分别为每天的6：O0、12：O0、18：O0、24：O0。采用前 n-1天的转速作为样本数据进行建模及训练，预测第n天的转速。模型中将温度、原油粘度 、泵端压差及-天中的四个转速作为输入变量 ，而将第 n天四个转速作为输出变量。为保证后续处理的方便并加快程序收敛，将数据进行归-化处理，使其成为在[0，1]之间的数值。归-化采用的公式为 ：童( )/( ) (1)式中：互-归-化的样本值；本数据；- 样本数据最小值；- 样本数据最大值。

3.1 BP神经网络BP神经网络是-种多层前馈型神经网络，其神经元的传递是 s型函数 ，输出量为(0-1)之问的连续量，可以实现从输入到输出的任意非线性映射。应用 Matlab软件中的newf函数建立 BP网络nq，确定神经网络模型结构为 7-15-4，选择训练函数为 trainlm，即Levenberg-Marquardt训练函数；学习函数为 learngdm，梯度下降动量学习函数 ；性能函数为 mse，均方误差性能函数；隐含层的传递函数为 tansig，S型的正切函数；输出层的传递函数为 logsig，S型的对数函数；最大训练次数为 1000，训练目标为 10 ，学习速率为 0.01，训练步数为20。

3.2 RBF神经网络RBF神经网络是-种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快 ，能够以任意精度逼近任意连续函数。RBF神经网络的训练从 0个神经元开始，通过检查输出误差使网络 自动增加神经元，每迭代-次增加-个神经元，重复此过程直到达到误差要求或最大隐含层神经元数时迭代停止。利用 newrbe函数设计RBF神经网络，它的调用格式为：netnewrbe(P，T，SPREAD) (2)式中：P， 入向量和输出向量；SPREAD-径向基函数的扩展速度，默认为 1.径向基函数的扩展速度 SPREAD越大，函数的拟合就越平滑。在网络设计过程中，需要对不同的SPREAD值进行尝试，以确定最优值。

3.3 Elman神经网络Elman神经网络是-种反馈型网络，网络在前馈网络的基础上增加-个承接层，通过存储内部状态使其具备映射动态特征的功能，从而使系统具有适应时变特性的能力。它的特点是隐含层的输出通过结构单元的延迟、存储自联到隐含层的输入，使样本数据具有敏感性；同时内部反馈增加了处理动态信息的能力，有利于动态过程的建模。应用 Matlab软件中的Newelm函数生成-个 Elman递归网络，确定神经网络模型结构为7-17-4，选择训练函数为 Traingdx，动量及 自适应的梯度递减训练函数；输出层的传递函数为 Purelin，线性传递函数；其它训练参数与 BP神经网络相同。

4人工神经网络的预测及结果分析分别采用 BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络建立时间序列预测模型，将前8天数据作为样本数据，第9天数据用于预测第 l0天数据。通过对网络训练误差和预测误差分析，比较3种网络的精度。螺杆泵转速及影响因素数据，如表 1所示。

表 1螺杆泵转速数据及影响因素Tab.1 PCP Speed and its Impact Factors转速数据(r/rain) 影响因素u I口Jr千 、6：00 12：00 18：00 24：00温度(℃)原油粘度(mPa·a)泵端压差(MPa)为便于比较，将神经网络模型的收敛条件统-设定为 10～3，同时将表 1中数据分别采用 BP神经网络和 Elman神经网络训练，得到训练误差，如图 1所示。由于 RBF神经网络训练过程分为两步：第-步确定训练输入层与隐含层间的权值 ；第二步确定训练隐含层与输出层间的权值～输入向量直接映射到隐含层作为基函数的中心；而隐含层到输出层的映射是线性的，可通过线性方程组求解。RBF网络的权值在学习过程中不需要调整，因此无法作出训练步数与训练误差的关系图线。从图 1可以看出，BP神经网络的收敛速度快于 Elman神经网络，且训练误差较校Elman网络是-种反馈型神经网络，它在 BP网络基本结构的基础上增加了层间或层内的反馈连接，导致表达输入与输出之间在时间上的延迟，从而减缓了网络的收敛速度，降低了训练误差。这与-般情况下 Elman网络优于 BP网络结论矛盾，其主要原因在于样本数据中转速值之间的差距不大，造成预处理后各分量间的相关性变小，Elman网络特点无法体现。而RBF网络能够利用已知数据对非线性函数做最佳逼近，因此其训练速度及训练误差是这三种人工神经网络中最优的。

2O4 机 械设 计 与制 造NO.3Mar-2013图 1不同神经网络训练误差比较图Fig.1 Training Error Comparison of Different Neural Network训练完毕后，分别采用三种模型对螺杆泵转速数据进行预测.并应用 Matlab软件中的sim函数进行网络仿真输出，其结果如表 2所示。从表 2中可以看出，螺杆泵转速误差的排队顺序：RBF网络

表 2第 1 0天螺杆泵转速预测值与实际值分析Tab.2 The 1 0th Day PCP Speed and Predictive Value6：o0 357 35928 2-28 0.64 358.67 1.67 0.47 359.08 2.O8 058l 2：oo 358 359.82 1.82 O.5 l 359.63 1.63 0.45 359.93 1.93 0.54l 8：oo 360 359.37 0.63 0.18 360 0 0 358.9 1.1 03124：00 357 359.5 2.5 0.7 360 3 0.84 359.58 2.58 0.72平均误差 - 1.81 0.51 - 1.58 O.44 - 1.93 O.54注：绝对误差△I实际值-预测值l相对误差 l实际值-预测值l10o/，际值通过比较绝对误差和相对误差可以看出，三种神经网络的预测误差是比较小的，这是因为训练样本数据中转速变化不大造成的。RBF神经网络由于其网络的特性，且预测值与实际值平均相对误差仅为0.44%，导致 RBF网络对螺杆泵转速预测的拟合精度较高，说明具有较强的工程应用价值。虽然 BP网络和Elman网络预测精度略低于 RBF网络 ，但在螺杆泵转速预测的稳定性和预测曲线图的平滑性方面还是具备-定的优点。综上所述，根据对螺杆泵转速数据和工况条件的分析，更适用于螺杆泵转速预测的人T神经网络模型是 RBF神经网络。

5结束语通过三种典型的神经网络对潜油螺杆泵转速预测的比较，人工神经网络模型能够比较理想地描述不同工况条件下的螺杆泵转速变化，实现螺杆泵转速的预测。与 BP网络和Elman网络相比，RBF神经网络训练速度更快且误差值小，适合对螺杆泵转速预测。若需进-步提高预测精度，还需深入分析螺杆泵转速的各种影响因素，有待进-步深入的研究。