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大容量输油 泵效率动态寻优控制方法

阅读：981发布：2023-01-31

专利汇可以提供大容量输油泵效率动态寻优控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种大容量输油泵效率动态寻优控制方法，该方法按照以下步骤实施，先确定输油泵系统的设定值，并测量出输油泵系统的实际输出值，用设定值减去实际输出值的偏差值信号输入网络控制器中；网络控制器进行运算后将输出值发送到输油泵系统，实现离心泵参数的改变，同时网络控制器将上述输出值与输油泵系统的实际输出值共同输入辨识网络中，同时辨识网络的辨识输出值与实际输出值的偏差值又对辨识网络进行修正，使得辨识输出值趋近实际输出值；根据设定值与辨识输出值的偏差情况，以及效率与实际输出值的关系，通过系统优化目标环节对网络控制器的参数进行修正，实现对输油泵系统的效率动态寻优控制及协调控制。，下面是大容量输油泵效率动态寻优控制方法专利的具体信息内容。

权利要求

1、一种大容量输油泵效率动态寻优控制方法，其特征在于：该方法按照以下步骤实施，
步骤A、先确定输油泵系统(3)的设定值Qd、P1d、P2d，并测量出输油泵系统(3)的实际输出值Q、P1、P2，用设定值Qd、P1d、P2d减去实际输出值Q、P1、P2得到偏差值，将该偏差值信号输入网络控制器(2)中，
其中Qd、P1d、P2d分别为输油泵流量、入口压力、出口压力设定值；Q、 P1、P2分别为输油泵流量和入口压力、出口压力实际输出值；
步骤B、网络控制器(2)对上步接收到的偏差值信号进行模糊推理运算，将输出值作为控制信号发送到输油泵系统(3)，输油泵系统(3)又包括变频器(8)、交流电机(9)和离心泵(10)依次连接而成，变频器(8) 根据输入信号控制交流电机(9)的转速，带动离心泵(10)转动，实现离心泵(10)参数的改变，同时网络控制器(2)将上述输出值与输油泵系统 (3)的实际输出值Q、P1、P2共同输入辨识网络(5)中，所述辨识网络(5) 是一种辨识神经网络，
同时辨识网络(5)的辨识输出值Q′、P′1、P′2与输油泵系统(3)的实际输出值Q、P1、P2的偏差值又对辨识网络(5)进行修正，使得辨识网络(5) 的辨识输出值Q′、P′1、P′2趋近输油泵系统(3)的实际输出值Q、P1、P2，其中Q′、P′1、P′2分别为辨识网络流量、入口压力、出口压力辨识输出值；
步骤C、根据输油泵系统(3)的设定值Qd、P1d、P2d与辨识网络(5) 的辨识输出值Q′、P′1、P′2的偏差情况，以及效率η与输油泵系统(3)的实际输出值Q、P1、P2的关系 $η = K \frac{Q (P_{2} - P_{1})}{N},$ 通过系统优化目标环节(4)对网络控制器(2)的参数进行修正，
当输油泵实际输出值Q、P1、P2在输油泵设定值Qd、P1d、P2d的容许范围内变化时，即ΔQd＝±20m3/h～±100m3/h、ΔP1d＝±0.1Mpa～±0.3Mpa、 ΔP2d＝±0.5Mpa～±1.5Mpa时，按照效率动态寻优目标函数J2进行效率优化控制，效率动态寻优目标函数J2为J2＝Q(P2-P1)；
当超出上述容许范围时，按照协调控制目标函数J1进行协调控制，其中，协调控制目标函数J1为 $J_{1} = \frac{1}{2} [a {(Q - Q_{d})}^{2} + b {(P_{1} - P_{1 d})}^{2} + c {(P_{2} - P_{2 d})}^{2}],$ 其中a、b、c为常数，根据输油泵系统(3)的运行情况分别取0.1～0.8，且 a+b+c＝1；即实现对输油泵系统(3)的效率动态寻优控制及协调控制。
2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的网络控制器(2) 为五层前向网络结构，依次包括输入层B(21)、语言值层(22)、规则层(23)、推理层(24)及输出层B(25)，其中输入层B(21)有三个节点，每个节点输入分别为输油泵的设定值Qd、P1d、P2d与输油泵实际输出值Q、P1、P2的偏差；语言值层(22)有3×n个节点，其中n代表各输入变量的语言值划分数；规则层(23)和推理层(24)的节点数均为n3；输出层B(25)的节点数为1。
3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的辨识网络(5)为三层前向网络结构，依次包括输入层A(31)、中间层A(32)及输出层A (33)，输入层A(31)共有6个输入，分别为u(k)、u(k-1)、u(k-2)和Q(k)、 P1(k)、P2(k)，中间层A(32)共有12个神经元，输出层A(33)共有3个神经元，其输出分别为Q′(k+1)、P′1(k+1)、P′2(k+1)。

说明书全文

技术领域

本发明属于泵送系统控制技术领域，涉及一种大容量输油泵效率动态寻优控制方法。

背景技术

大容量输油泵是原油输送系统中的重要动力设备，同时也是主要的耗能设备，其消耗的能量约占整个原油输送系统能耗的80％。虽然目前大容量输油泵采用了变频技术，但是基本上是按照设定流量来进行控制，运行效率仍然比较低，一般为60％左右。目前一般采用合理安排输送计划等手段来提高输油效率，但效果都不明显，特别是在环境、原油物性以及管道沉积、设定流量变化等情况下，如何提高输油泵效率，尚未有可行的解决方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种大容量输油泵效率动态寻优控制方法，解决了现有技术中仅对输油泵流量进行控制，不能对输油泵运行效率进行实时动态寻优控制的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种大容量输油泵效率动态寻优控制方法，该方法按照以下步骤实施，
步骤A、先确定输油泵系统的设定值Qd、P1d、P2d，并测量出输油泵系统的实际输出值Q、P1、P2，用设定值Qd、P1d、P2d减去实际输出值Q、P1、 P2得到偏差值，将该偏差值信号输入网络控制器中，其中Qd、P1d、P2d分别为输油泵流量、入口压力、出口压力设定值；Q、P1、P2分别为输油泵流量和入口压力、出口压力实际输出值；
步骤B、网络控制器对上步接收到的偏差值信号进行模糊推理运算，将输出值作为控制信号发送到输油泵系统，输油泵系统又包括变频器、交流电机和离心泵依次连接而成，变频器根据输入信号控制交流电机的转速，带动离心泵转动，实现离心泵参数的改变，同时网络控制器将上述输出值与输油泵系统的实际输出值Q、P1、P2共同输入辨识网络中，所述辨识网络是一种辨识神经网络，
同时辨识网络的辨识输出值Q′、P1′、P2′与输油泵系统的实际输出值Q、 P1、P2的偏差值又对辨识网络进行修正，使得辨识网络的辨识输出值Q′、P1′、 P2′趋近输油泵系统的实际输出值Q、P1、P2，其中Q′、P1′、P2′分别为辨识网络流量、入口压力、出口压力辨识输出值；
步骤C、根据输油泵系统的设定值Qd、P1d、P2d与辨识网络的辨识输出值Q′、P1′、P2′的偏差情况，以及效率η与输油泵系统的实际输出值Q、P1、P2 的关系

η = K \frac{Q (P_{2} - P_{1})}{N},

通过系统优化目标环节对网络控制器的参数进行修正，
当输油泵实际输出值Q、P1、P2在输油泵设定值Qd、P1d、P2d的容许范围内变化时，即ΔQd＝±20m3/h～±100m3/h、ΔP1d＝±0.1Mpa～±0.3Mpa、 ΔP2d＝±0.5Mpa～±1.5Mpa时按照效率动态寻优目标函数J2进行效率优化控制，J2为效率动态寻优目标函数为J2＝Q(P2-P1)；当超出上述容许范围时，按照协调控制目标函数J1进行协调控制，其中，J1协调控制目标函数为

J_{1} = \frac{1}{2} [a {(Q - Q_{d})}^{2} + b {(P_{1} - P_{1 d})}^{2} + c {(P_{2} - P_{2 d})}^{2}],

其中a、b、c为常数，根据输油泵系统的运行情况分别取0.1～0.8，且a+b+c＝1；即实现对输油泵系统的效率动态寻优控制及Q、P1、P2的协调控制。
本发明的控制方法能在环境温度、原油物性、管道沉积、设定流量变化等情况下，始终使输油泵运行于效率较高的工作状态，大大降低输油耗电量，降低运行成本，易于实现。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图；
图2是本发明方法中的网络控制器结构框图；
图3是本发明方法中的辨识器结构框图；
图4是本发明方法实施例中的系统协调控制结果对比曲线图，图中，a 为入口压力曲线；b为出口压力曲线；c为流量曲线；d为电机转速曲线；
图5是本发明方法实施例中的系统运行效率对比曲线图。
图中，1.Qd、P1d、P2d分别为输油泵系统流量、入口压力、出口压力设定值；2.网络控制器；3.输油泵系统；4.系统优化目标环节；5.辨识网络；6.Q、 P1、P2分别为输油泵系统流量和入口压力、出口压力实际输出值；7.Q′、P1′、 P2′为辨识网络流量、入口压力、出口压力辨识输出值；8.变频器；9.交流电机；10.离心泵；21.输入层B；22.语言值层；23.规则层；24.推理层；25.输出层B；31.输入层A；32.中间层；33.输出层A。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明的大容量输油泵效率动态寻优控制方法，其具体控制步骤为，如图1中，图中，Qd、P1d、P2d分别为输油泵系统流量、入口压力、出口压力设定值；Q、P1、P2分别为输油泵系统流量和入口压力、出口压力实际输出值；Q′、P1′、P2′分别为输油泵系统的辨识网络流量、入口压力、出口压力辨识输出值；
步骤A、先确定输油泵系统3的设定值Qd、P1d、P2d，并测量出输油泵系统3的实际输出值Q、P1、P2，用设定值Qd、P1d、P2d减去实际输出值Q、 P1、P2的偏差值信号输入模糊神经的网络控制器2中，
步骤B、网络控制器2将经过运算的输出值作为控制信号发送到输油泵系统3，输油泵系统3包括变频器8、交流电机9、离心泵10依次连接组成，同时网络控制器2的输出值与输油泵系统3的实际输出值Q、P1、P2同时输入输油泵系统的辨识网络5中，辨识网络5是一种辨识神经网络，与此同时，辨识网络5的辨识输出值Q′、P1′、P2′与输油泵系统3的实际输出值Q、P1、P2 的偏差值又对辨识网络5进行修正，使得辨识网络5的辨识输出值Q′、P1′、 P2′趋近输油泵系统3的实际输出值Q、P1、P2。
步骤C、根据输油泵系统3的设定值Qd、P1d、P2d与辨识网络5的辨识输出值Q′、P1′、P2′的偏差情况，以及效率η与输油泵系统3的实际输出值Q、 P1、P2的关系

η = K \frac{Q (P_{2} - P_{1})}{N},

通过系统优化目标环节4对网络控制器2的参数进行修正。当输油泵实际输出值Q、P1、P2在输油泵设定值Qd、P1d、P2d的容许范围内变化时，即ΔQd＝±20m3/h～±100m3/h、 ΔP1d＝±0.1Mpa～±0.3Mpa、ΔP2d＝±0.5Mpa～±1.5Mpa时进行效率优化控制，当超出此容许范围时，进行协调控制，以此实现对输油泵系统3的流量、压力的协调控制和效率动态寻优控制。
图2为本发明方法中的模糊神经的网络控制器2的结构框图，该网络控制器2为五层前向网络结构，依次包括输入层B21、语言值层22、规则层 23、推理层24及输出层B25。其中输入层B21有三个节点，每个节点输入分别为输油泵的设定值Qd、P1d、P2d与输油泵实际输出值Q、P1、P2的偏差；语言值层22有3×n个节点，其中n代表各输入变量的语言值划分数；规则层23和推理层24的节点数均为n3；输出层B25的节点数为1。
系统优化目标环节4包含两部分功能，分别为协调控制和效率动态寻优。协调控制目标函数为

J_{1} = \frac{1}{2} [a {(Q - Q_{d})}^{2} + b {(P_{1} - P_{1 d})}^{2} + c {(P_{2} - P_{2 d})}^{2}],

其中a、b、 c为常数，可根据输油泵系统3的运行情况分别取0.1～0.8，且a+b+c＝1。效率动态寻优目标函数为J2＝Q(P2-P1)。分别沿着J1的负梯度方向和J2的正梯度方向修正网络控制器2，实现对输油泵系统3流量、压力的协调控制和效率动态寻优控制。
图3为本发明方法中的辨识网络5的结构框图，该辨识网络5为三层前向网络结构，依次包括输入层A31、中间层32及输出层A33。输入层共有6 个输入，分别为u(k)、u(k-1)、u(k′-2)和Q(k)、P1(k)、P2(k)，中间层共有12 个神经元，输出层共有3个神经元，其输出分别为Q′(k+1)、P1′(k+1)、P2′(k+1)。
实施例：输油泵的设定值Qd、P1d、P2d分别为Qd＝700m3/h、 P1d＝0.85Mpa、P2d＝7.3Mpa，当t＝2s时，设定值变化为Qd＝550m3/h、 P1d＝0.8Mpa、P2d＝6.3Mpa。输油泵实际输出值Q、P1、P2的允许变化范围分别为：ΔQd＝±60m3/h、ΔP1d＝±0.2Mpa、ΔP2d＝±1.5Mpa。采用MATLAB 软件对输油泵系统进行仿真，结果如图4和图5所示。从图4和图5可以看出，对比的入口压力曲线、出口压力曲线、流量曲线及电机转速曲线都表明，采用上述方法，能够实现对输油泵流量、入口压力、出口压力的协调控制，系统响应时间快、稳定性好，并且可以实现输油泵效率寻优控制，输油泵效率提高了10％左右。

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