瓦斯压缩机自适应PID节能控制技术研究

【摘要】： 本文主要介绍了往复式瓦斯压缩机性能参数包括排气量、排气压力和功率效率等,并分析了影响压缩机性能的因素。定性分析含有可分凝组分的气体,在压缩机的压缩过程和冷却器的冷却过程中会出现某些组分凝析,使得混合气组分发生变化,影响混合气的热力学性质和物理性质,从而影响往复式瓦斯压缩机性能。研究往复式压缩机流量调节和节能控制的原理与方法,重点研究进气压力变化对往复式瓦斯压缩机效能的影响。通过对示功图研究分析了往复式压缩机的工作特性,并进行了往复式压缩机变工况实验研究。 PID控制器是一种理想的过程调节器,PID控制具有算法简单、鲁棒性和可靠性高的优点,被广泛应用于工业过程控制,但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。先进PID控制是将自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制和智能控制策略引入到传统PID控制中的一种新型PID控制。本文简要回顾了PID控制器的发展历程,重点介绍了基于模糊控制和神经网络等先进控制理论的自适应PID控制器的发展概况。 在详细分析PID控制原理及其基本的参数整定方法的基础上,重点研究了智能控制发展的两个重要分支:即模糊控制和神经网络控制。其中,模糊控制的优点是善于处理结构化知识,不需要对象的精确数学模型,具有较强的鲁棒性;而神经网络的主要优点是自学习能力、对任意函数的逼近能力以及并行处理的能力。本文在如何将常规PID控制与模糊控制结合以及将常规PID控制、模糊控制与神经网络控制三者结合起来有效地解决控制问题方面做了一定的研究,给出了控制方案。 提出了一种基于神经网络的模糊自适应PID控制方法,给出了该控制器的结构与参数设计方法。此方法将模糊控制、神经网络和PID控制器有效结合的结果,既具有模糊控制的简单、有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习和自适应能力。控制器根据输入信号即偏差e和偏差变化ec,在线整定PID控制器的三个参数KP、KI、KD。仿真结果表明,这种基于神经网络的模糊自适应PID控制算法具有较好的控制效果。 【关键词】：往复式压缩机 变工况 PID控制 模糊控制 神经网络
【学位授予单位】：中国石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH45
【目录】：

• 中文摘要4-6
• 英文摘要6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题背景11
• 1.2 研究现状和进展11-13
• 1.2.1 影响压缩机工作性能参数的理论研究11-12
• 1.2.2 往复式压缩机的排气量调节12
• 1.2.3 往复式压缩机自适应PID 控制系统12-13
• 1.3 研究内容13
• 1.4 研究方法与技术路线13-15
• 1.4.1 研究方法13-14
• 1.4.2 技术路线14-15
• 第2章 往复式瓦斯压缩机工作特性及控制15-28
• 2.1 往复式压缩机简介15
• 2.2 往复式压缩机工作循环15-17
• 2.2.1 理论工作循环15-16
• 2.2.2 实际工作循环16-17
• 2.3 往复式瓦斯压缩机性能影响因素17-24
• 2.3.1 影响往复式压缩机排气量的因素18
• 2.3.2 影响往复式压缩机功效的因素18-19
• 2.3.3 气体组分变化对压缩机工作性能的影响19-24
• 2.4 往复式压缩机调节机构与方法24-26
• 2.4.1 管路调节24-25
• 2.4.2 转速调节25
• 2.4.3 进排气连通25
• 2.4.4 补充余隙容积25
• 2.4.5 顶开吸气阀调节25-26
• 2.5 典型压缩机控制系统26-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第3章 往复式压缩机节能技术研究28-38
• 3.1 热力学原理28-32
• 3.1.1 阀门节流28
• 3.1.2 节能分析法28-31
• 3.1.3 压缩气体流动过程的节能分析31-32
• 3.2 往复式压缩机级间压力的选择及节能原理32-37
• 3.2.1 压缩机的工艺流程32-33
• 3.2.2 级间压力和返回流量、排气量之间的关系33-35
• 3.2.3 工况改变情况下级间压力的合理选择35-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第4章 往复式压缩机变工况实验研究38-51
• 4.1 往复式压缩机变工况实验理论38-40
• 4.2 现场调研及数据40-43
• 4.2.1 富气压缩机的工作原理41
• 4.2.2 富气压缩机的运行工况41-43
• 4.3 往复式压缩机变工况实验43-50
• 4.3.1 原有实验装置和流程43-44
• 4.3.2 变工况实验台改造44
• 4.3.3 变工况实验及数据处理44-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第5章 自适应PID 控制51-66
• 5.1 PID 控制的原理与进展51-57
• 5.1.1 PID 控制器51-53
• 5.1.2 自适应PID 控制53
• 5.1.3 PID 控制器参数整定方法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 自适应PID 控制系统方案设计63-65
• 5.3.1 模糊自适应PID63-64
• 5.3.2 基于神经网络的模糊自适应PID64-65
• 5.4 本章小结65-66
• 第6章 控制系统设计与仿真66-102
• 6.1 控制系统设计66-80
• 6.1.1 PID 控制参数整定66-68
• 6.1.2 模糊PID 控制68-72
• 6.1.3 基于神经网络的模糊PID 的实现72-74
• 6.1.4 模糊PID 控制器设计74-77
• 6.1.5 基于神经网络的模糊自适应PID 控制器设计77-80
• 6.2 控制系统仿真80-100
• 6.2.1 常规PID 控制器仿真81-86
• 6.2.2 模糊自适应PID 控制器仿真86-90
• 6.2.3 基于神经网络的模糊自适应PID 控制器仿真90-96
• 6.2.4 三种PID 控制器分析比较96-100
• 6.3 本章小结100-102
• 第7章 结论102-104
• 7.1 总结102-103
• 7.2 不足与展望103-104
• 主要符号表104-105
• 参考文献105-109
• 附录109-114
• 附录1 VB 编写数据处理程序主要源代码109-112
• 附录2 MATLAB 编写BP 神经网络训练程序112-114
• 致谢114-115
• 个人简历、在学期间的研究成果115

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