摘要：为了保障高温潜油电机高效、稳定运行，及时避免电机因运行温度过高而发生故障，进而影响生产，需要在无温度传感器情况下获取其井下温度。基于这一情况，提出了基于I-WNN的高温潜油电机温度识别与预测方法。首先对高温潜油电机运行数据进行分类；然后利用改进小波神经网络对历史数据进行训练，建立高温潜油电机运行数据与温度的映射关系，并对小波神经网络权值参数进行寻优操作得到最优权值；最后通过实验仿真，得到高温电机拟合温度值与预测温度值。

      关键词：小波神经网络；基于I-WNN的预测算法；K均值聚类；遗传算法

      中图分类号：TP183     文献标识码：A