【摘 要】
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针对流量和压力调节相互耦合导致控制系统快速性降低的问题,以水流量标准装置为例,分析了流量和压力的耦合关系;以调节阀开度为流量主控制量,变频器工作频率为压力主控制量;
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院; 天津福路瑞特测控技术有限公司;
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针对流量和压力调节相互耦合导致控制系统快速性降低的问题,以水流量标准装置为例,分析了流量和压力的耦合关系;以调节阀开度为流量主控制量,变频器工作频率为压力主控制量;提出了神经网络结合PID的快速控制方法;建立了神经网络模型,并进行了模型预测精度验证和控制特性实验验证。预测结果与实验结果表明,变频器工作频率预测相对误差在±0.6%以内,调节阀开度预测相对误差在±5%以内;BP神经网络结合PID的控制效果良好:与串行PID控制相比,流量和压力的调节时间减少38.5%～87.3%;与并行PID控制相比,流量和压力的调节时间减少25.4%～83.7%。
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