RL模糊神经网络及其在采油控制中的应用

针对石油开采中“电动机长期处于相对轻载状态”的问题 ,提出了规则自调整的RL模糊神经网络模型 ,并将其应用于抽油机的间歇控制中。该模型具有良好的自适应性能 ,在不断向环境学习的过程中 ,自动调节自身参数及结构 ,实现了模糊推理和模糊规则的构建。基于该模型开发的抽油机节电控制器已在大庆、胜利等采油厂投入使用。实践表明 ,抽油机启停时间合理 ,在保证采油量的前提下 ,节电率达 3 0 %以上 ,有效地解决了抽油机“相对轻载”的问题。