瓦斯壓縮機自適應(yīng)PID節(jié)能控制技術(shù)研究

【摘要】： 本文主要介紹了往復式瓦斯壓縮機性能參數(shù)包括排氣量、排氣壓力和功率效率等,并分析了影響壓縮機性能的因素。定性分析含有可分凝組分的氣體,在壓縮機的壓縮過程和冷卻器的冷卻過程中會出現(xiàn)某些組分凝析,使得混合氣組分發(fā)生變化,影響混合氣的熱力學性質(zhì)和物理性質(zhì),從而影響往復式瓦斯壓縮機性能。研究往復式壓縮機流量調(diào)節(jié)和節(jié)能控制的原理與方法,重點研究進氣壓力變化對往復式瓦斯壓縮機效能的影響。通過對示功圖研究分析了往復式壓縮機的工作特性,并進行了往復式壓縮機變工況實驗研究。 PID控制器是一種理想的過程調(diào)節(jié)器,PID控制具有算法簡單、魯棒性和可靠性高的優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制,但當控制對象變化時,控制器的參數(shù)難以自動調(diào)整。先進PID控制是將自適應(yīng)控制、最優(yōu)控制、預(yù)測控制、魯棒控制和智能控制策略引入到傳統(tǒng)PID控制中的一種新型PID控制。本文簡要回顧了PID控制器的發(fā)展歷程,重點介紹了基于模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進控制理論的自適應(yīng)PID控制器的發(fā)展概況。 在詳細分析PID控制原理及其基本的參數(shù)整定方法的基礎(chǔ)上,重點研究了智能控制發(fā)展的兩個重要分支:即模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。其中,模糊控制的優(yōu)點是善于處理結(jié)構(gòu)化知識,不需要對象的精確數(shù)學模型,具有較強的魯棒性;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點是自學習能力、對任意函數(shù)的逼近能力以及并行處理的能力。本文在如何將常規(guī)PID控制與模糊控制結(jié)合以及將常規(guī)PID控制、模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制三者結(jié)合起來有效地解決控制問題方面做了一定的研究,給出了控制方案。 提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID控制方法,給出了該控制器的結(jié)構(gòu)與參數(shù)設(shè)計方法。此方法將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制器有效結(jié)合的結(jié)果,既具有模糊控制的簡單、有效的非線性控制作用,又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習和自適應(yīng)能力?？刂破鞲鶕?jù)輸入信號即偏差e和偏差變化ec,在線整定PID控制器的三個參數(shù)KP、KI、KD。仿真結(jié)果表明,這種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID控制算法具有較好的控制效果。 【關(guān)鍵詞】：往復式壓縮機 變工況 PID控制 模糊控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學位授予單位】：中國石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TH45
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• 英文摘要6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題背景11
• 1.2 研究現(xiàn)狀和進展11-13
• 1.2.1 影響壓縮機工作性能參數(shù)的理論研究11-12
• 1.2.2 往復式壓縮機的排氣量調(diào)節(jié)12
• 1.2.3 往復式壓縮機自適應(yīng)PID 控制系統(tǒng)12-13
• 1.3 研究內(nèi)容13
• 1.4 研究方法與技術(shù)路線13-15
• 1.4.1 研究方法13-14
• 1.4.2 技術(shù)路線14-15
• 第2章 往復式瓦斯壓縮機工作特性及控制15-28
• 2.1 往復式壓縮機簡介15
• 2.2 往復式壓縮機工作循環(huán)15-17
• 2.2.1 理論工作循環(huán)15-16
• 2.2.2 實際工作循環(huán)16-17
• 2.3 往復式瓦斯壓縮機性能影響因素17-24
• 2.3.1 影響往復式壓縮機排氣量的因素18
• 2.3.2 影響往復式壓縮機功效的因素18-19
• 2.3.3 氣體組分變化對壓縮機工作性能的影響19-24
• 2.4 往復式壓縮機調(diào)節(jié)機構(gòu)與方法24-26
• 2.4.1 管路調(diào)節(jié)24-25
• 2.4.2 轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)25
• 2.4.3 進排氣連通25
• 2.4.4 補充余隙容積25
• 2.4.5 頂開吸氣閥調(diào)節(jié)25-26
• 2.5 典型壓縮機控制系統(tǒng)26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第3章 往復式壓縮機節(jié)能技術(shù)研究28-38
• 3.1 熱力學原理28-32
• 3.1.1 閥門節(jié)流28
• 3.1.2 節(jié)能分析法28-31
• 3.1.3 壓縮氣體流動過程的節(jié)能分析31-32
• 3.2 往復式壓縮機級間壓力的選擇及節(jié)能原理32-37
• 3.2.1 壓縮機的工藝流程32-33
• 3.2.2 級間壓力和返回流量、排氣量之間的關(guān)系33-35
• 3.2.3 工況改變情況下級間壓力的合理選擇35-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第4章 往復式壓縮機變工況實驗研究38-51
• 4.1 往復式壓縮機變工況實驗理論38-40
• 4.2 現(xiàn)場調(diào)研及數(shù)據(jù)40-43
• 4.2.1 富氣壓縮機的工作原理41
• 4.2.2 富氣壓縮機的運行工況41-43
• 4.3 往復式壓縮機變工況實驗43-50
• 4.3.1 原有實驗裝置和流程43-44
• 4.3.2 變工況實驗臺改造44
• 4.3.3 變工況實驗及數(shù)據(jù)處理44-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 自適應(yīng)PID 控制51-66
• 5.1 PID 控制的原理與進展51-57
• 5.1.1 PID 控制器51-53
• 5.1.2 自適應(yīng)PID 控制53
• 5.1.3 PID 控制器參數(shù)整定方法53-57
• 5.2 模糊控制57-63
• 5.2.1 模糊控制原理57
• 5.2.2 模糊控制器57-63
• 5.3 自適應(yīng)PID 控制系統(tǒng)方案設(shè)計63-65
• 5.3.1 模糊自適應(yīng)PID63-64
• 5.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID64-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 第6章 控制系統(tǒng)設(shè)計與仿真66-102
• 6.1 控制系統(tǒng)設(shè)計66-80
• 6.1.1 PID 控制參數(shù)整定66-68
• 6.1.2 模糊PID 控制68-72
• 6.1.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊PID 的實現(xiàn)72-74
• 6.1.4 模糊PID 控制器設(shè)計74-77
• 6.1.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID 控制器設(shè)計77-80
• 6.2 控制系統(tǒng)仿真80-100
• 6.2.1 常規(guī)PID 控制器仿真81-86
• 6.2.2 模糊自適應(yīng)PID 控制器仿真86-90
• 6.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊自適應(yīng)PID 控制器仿真90-96
• 6.2.4 三種PID 控制器分析比較96-100
• 6.3 本章小結(jié)100-102
• 第7章 結(jié)論102-104
• 7.1 總結(jié)102-103
• 7.2 不足與展望103-104
• 主要符號表104-105
• 參考文獻105-109
• 附錄109-114
• 附錄1 VB 編寫數(shù)據(jù)處理程序主要源代碼109-112
• 附錄2 MATLAB 編寫B(tài)P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練程序112-114
• 致謝114-115
• 個人簡歷、在學期間的研究成果115

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