| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 表格索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·选题背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外抽油机节能技术的研究概况及发展趋势 | 第14-17页 |
| ·抽油机节能技术的发展方向 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究内容与安排 | 第18-20页 |
| 第2章 API游梁式抽油机智能化节能控制方案设计 | 第20-30页 |
| ·API游梁式抽油机抽油系统分析 | 第20-25页 |
| ·API游梁式抽油机 | 第20-23页 |
| ·API游梁式抽油机的基本参数 | 第21-23页 |
| ·API游梁式抽油机的平衡 | 第23页 |
| ·抽油泵的工作原理 | 第23-25页 |
| ·抽油泵的排量 | 第24-25页 |
| ·抽油泵的泵效 | 第25页 |
| ·抽油杆的作用分析 | 第25页 |
| ·API游梁式抽油机节能控制方案的设计思想 | 第25-28页 |
| ·本方案的设计思想 | 第26-27页 |
| ·API游梁式抽油机节能控制方案的确定 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 算法分析与模糊神经网络的建立 | 第30-45页 |
| ·模糊控制系统 | 第30-31页 |
| ·模糊控制器的设计方法 | 第30页 |
| ·模糊控制器的基本结构 | 第30-31页 |
| ·神经网络控制 | 第31-33页 |
| ·模糊系统与神经网络的融合 | 第33-38页 |
| ·模糊系统与神经网络的结构等价型融合 | 第34-36页 |
| ·神经网络的实现 | 第36-38页 |
| ·用于抽油机产量智能预测的模糊神经网络系统 | 第38-43页 |
| ·系统描述 | 第38-40页 |
| ·系统建立 | 第40页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第40-41页 |
| ·模糊神经网络智能预测抽油机产量的步骤 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于Matlab软件的模糊神经系统仿真及分析 | 第45-60页 |
| ·仿真环境 | 第45页 |
| ·油田现场数据采集及分析处理 | 第45-46页 |
| ·模糊控制器的设计及仿真 | 第46-50页 |
| ·模糊神经网络控制器的设计 | 第50-55页 |
| ·模糊神经网络训练及分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 API游梁式抽油机节能控制系统硬件设计 | 第60-70页 |
| ·智能化节能控制系统硬件设计要求 | 第60页 |
| ·智能化节能控制系统硬件电路设计 | 第60-67页 |
| ·处理器芯片选择 | 第61-62页 |
| ·数据采集模块设计 | 第62-64页 |
| ·电机启停模块 | 第64-65页 |
| ·液晶显示模块 | 第65-66页 |
| ·控制电路电源部分 | 第66-67页 |
| ·可靠性设计 | 第67-69页 |
| ·缺相保护部分 | 第67-68页 |
| ·看门狗电路设计 | 第68-69页 |
| ·过热保护电路 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 本文总结 | 第70页 |
| 存在问题与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 附录B 聚类法算法程序 | 第78-80页 |