基于模糊决策的天然气压缩机电气系统自动控制技术

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  摘要:为了提高天然气压缩机电机系统的带载能力和输出功率,提出一种基于模糊PID神经网络决策的天然气压缩机电气系统自动控制技术,构建天然气压缩机电气系统的等效电路模型,分析压缩机电气设备单元的电磁耦合器3D磁场分布,根据压缩机的电机负载设计整流和滤波电路,实现功率损耗抑制,采用模糊PID决策方法进行天然气压缩机电气系统控制约束参量的自镇定性处理,实现电气系统的电磁耦合自动控制。测试结果表明,采用该方法进行天然气压缩机电气系统自动控制,提高了压缩机的电机设备的带载能力,电气系统的输出功率增大,电压增益较为稳定,控制品质较高。
  关键词:模糊决策;PID;神经网络;压缩机;电气系统;控制
  0引言
  在西气东输网络工程中,天然气通过各个压气站压缩成液态成分的压缩天然气实现远程输送,压缩机是天然气西气东输工程的控制性部件,并在天然气输送网络系统中发挥着重要的作用。天然气压缩机的电气系统是一个综合集成性的多元耦合性控制系统,通过电机控制压缩机的电气设备提供动力驱动,压缩机电机运行中的各个被控参数时常存在着耦合关系和自相关性,在压缩机的电气控制中,电气系统的各个元件和电机设备的耦合关系使得控制约束参量的各个参数相互扰动、相互制约,需要进行电气控制参量自镇定性调节和耦合控制,提高压缩机电气和电机控制的稳定性,增强输出功率,提高天然气压缩机电机系统的负载,研究天然气压缩机的电气系统的自动化控制技术,对提高压缩机电气设备的工作稳定性和可靠性方面具有重要意义,相关的电气自动化控制系统设计方法研究受到人们的极大重视。
  由于电机系统的耦合性和时滞性,使压缩机电气设备难以设计展开智能控制,压缩机电气设备的输出性能下降,传统方法主要采用积分控制和反演控制方法,通过PID积分控制律处理得到电气系统的互感耦合控制,例如,文献中提出一种基于变结构PID的机电设备自动一体化控制方法,采用变结构的前向三层自适应PID神经网络模型作为学习器,在技术上解析研发了压缩机电气控制算法优化设计,该系统的主要模块包括DC/AC逆變器模型、微型同步电动机、内环控制器模型,通过硬件模块化设计实现控制系统优化,但该系统不能有效解决电气设备之间的耦合性和时滞性的问题。针对上述问题,本文提出一种基于模糊PID神经网络决策的天然气压缩机电气系统自动控制技术,首先构建天然气压缩机电气系统的等效电路模型,分析压缩机电气设备单元的电磁耦合器3D磁场分布,然后根据压缩机的电机负载设计整流和滤波电路,研究改进了功率损耗抑制,最后采用模糊PID决策方法进行天然气压缩机电气系统控制约束参量的自镇定性处理,实现电气系统的电磁耦合自动控制,通过仿真实验进行了性能测试,展示了本文方法在提高压缩机电气自动化控制性能方面的可行性。
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