基于智能控制技术输油泵系统控制研究

【摘要】：长距离输送管道已有100多年的历史，管道运输原油与其它运输方式相比，具有运输量大、费用低、损耗小、安全性高、对环境污染小以及可以连续不断输送等优点，目前已成为最主要的原油运输方式。输油泵是长输管道系统的重要动力设备，输油泵的自动控制是长输管道自动化系统的重点之一。由于输油泵系统是一个非线性、时变系统，系统还受到环境温度、原油物性、管道沉积等因素的影响，因此采用常规控制策略难以实现对输油泵系统流量、压力的控制。本文围绕大容量输油泵系统控制，主要进行了以下几方面的研究工作。 1．针对输油泵系统的特点和生产实际对系统控制的要求，设计了一个由两个模糊控制器组成的输油泵模糊控制系统，应用遗传算法对控制器参数进行了优化，仿真和现场试验表明该控制系统能克服环境温度、原油物性和管道沉积等因素对系统的影响，实现对输油泵系统流量、入口压力和出站压力的控制。 2．模糊神经网络网络控制器输入变量的模糊论域划分和参数修正算法对控制系统性能有较大的影响，本文提出在控制过程中，根据系统被控量的偏差及偏差变化率自动地调节模糊论域的划分，根据规则的激活程度来确定是否对模糊神经网络控制器的相关参数进行修正以及基于TS模型模糊调节参数修正计算步长，既能大大减小模糊神经网络参数修正计算量，提高系统的快速性，又能避免由于修正步长选择不合适导致控制系统响应过慢或发生震荡。 3．研究了基于T-S模糊神经网络直接型稳定自适应控制器。根据Lyapunov稳定性定理设计网络参数的自适应学习律，在线完成网络参数的调整，仿真结果表明，该控制器都能很好地跟踪输入信号，并能满足系统稳定性的要求。 4．为了提高大容量输油泵模糊控制系统的控制性能，实现流量、压力的协调控制以及进一步研究输油泵效率动态优化控制，在输油泵模糊控制的基础上，提出一种基于模糊神经网络的输油泵多变量控制方案。以流量、入口压力和出口压力偏差的平方加权和为误差代价函数，实现对大容量输油泵流量、入口压力和出口压力的协调优化控制。