BP神经网络在电潜泵井故障诊断中的应用
电流卡片是诊断电潜泵井故障诊断的主要依据， 目前主要由技术人员凭经验手动完成， 难以实现快速大批量诊断，
诊断结果准确性受工程师技术水平与工作状态影响较大。提出了应用 BP 神经网络进行电潜泵故障诊断的方法， 首先集合专
家经验， 对不同工况电流卡片的特征进行分析， 得到特征样本库。然后对样本库进行学习训练， 得到神经网络计算所需的权值
和阈值， 并进行保存。将要诊断的电流卡片的特征数据输入， 运用 BP 神经网络识别算法计算得到相似度。最后根据相似度的
大小找出与样本库中最接近的故障类型作为该潜油电泵的故障类型。通过编程应用， 证明提出的方法可以准确、 快速、 批量地
诊断电潜泵井工况， 可推广应用。