基于长短时记忆神经网络的潜油电泵故障预警

以潜油电泵机组的运行电流为主要判别依据，将长短时记忆神经网络应用于潜油电泵运行状态预测中，对于特征不明显的故障类型，利用潜油电泵井运行电压、运行电流、功率、油压、井口温度和瞬时流量数据预测下一时刻的电流值，并利用单分类支持向量机模型来预判潜油电泵机组的运行状态，从而实现潜油电泵的故障预警。最后，利用实际生产数据对模型进行验证。结果表明，所提方法预测准确度较高，可将报警时间提前1 h,实现故障的预警及诊断。