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基于智能控制的抽油机变频节能控制系统

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:09:23
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基于智能控制的抽油机变频节能控制系统【摘要】:游梁式抽油机在当今采油设备中占有重要的地位。由于其具有结构简单、可靠性高、耐久性好、维修方便、适应现场工况等特点,在今后相当长时间内必

【摘要】: 游梁式抽油机在当今采油设备中占有重要的地位。由于其具有结构简单、可靠性高、耐久性好、维修方便、适应现场工况等特点,在今后相当长时间内必将还是油田的主要采油设备和耗能设备。为了保证抽油机有足够的过载能力,通常电动机装机功率比较大,而采油过程中负荷一般不会太高,所以电机负载率只有30%左右,也就是我们通常说的“大马拉小车”现象,在油田开发后期,更为严重,因此而造成了电能的极大浪费。 针对游梁式抽油机存在的轻载和“干抽”等问题,在总结分析前人研究的基础上,本文提出了智能控制与变频调速相结合的综合节能控制方案,即利用模糊神经网络对井下蓄液量进行预报,在蓄液量较少时,及时停机;在蓄液量达到“满抽”时,及时开机,并在开机运行时辅以变频技术,根据负载大小实时控制电机转速,以达到更好的节能目的。 为了实现该节能方案,本课题对智能控制技术和变频技术分别作了研究,并在总结分析前人研究的成果同时,分别设计了符合抽油机特点的智能控制器和变频器,此外,还保留了两者互联接口。 在设计智能控制部分时,本文研究分析了模糊控制和神经网络的各自特点,模糊控制有较强的表达能力,而神经网络有更好的学习能力。为了充分利用两者所长,我们选用了模糊控制和神经网络融合而成的TS模糊系统模型,并根据采油现场特点,选取一个小油区作为控制对象,设计了适合抽油机控制的模糊神经网络。为了制定实用的模糊规则和训练网络,我们多次到胜利油田设计院和采油厂与相关人员联系,选取了多口轻载井,采集了大量的真实数据用以训练网络,并咨询了多位采油专家,制订了基本的模糊控制规则。并对智能控制部分硬软件进行了设计。 由于通用变频器价格昂贵,并且在油田的应用也不是很理想,所以我们与合作企业工程人员共同设计了抽油机专用变频器,专用变频器由单片机系统、整流逆变电路及IGBT驱动保护电路构成。该变频器简单实用,成本较低。此外,为适合变频调速要求,对变频主电路也进行了设计改进。 此外,本课题为了实验需要,制作了抽油机模拟负载,该模拟负载由异步电机、减速箱、支架及重物组成,用以模拟抽油机采油过程。在节能控制系统初步设计完成后,在此模拟负载上作了大量的实验。 最后,对实验结果进行了简单分析,并测试了节能控制装置的各项性能。 【关键词】:抽油机 智能控制 变频控制 TS模糊系统
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TE933.1
【目录】:
  • 目录4-6
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-10
  • 符号说明10-11
  • 第一章 绪论11-16
  • 1.1 本课题提出的背景11-12
  • 1.2 国内外研究概况和发展趋势12-14
  • 1.3 课题的主要工作14-16
  • 第二章 抽油机节能控制方案设计16-23
  • 2.1 游梁式抽油机系统浅析16-18
  • 2.1.1 游梁式抽油机16-17
  • 2.1.2 游梁式抽油机的基本参数17-18
  • 2.2 抽油机节能控制方案的设计思想18-20
  • 2.2.1 一般方法存在的困难18-19
  • 2.2.2 本方案的设计思路19-20
  • 2.3 抽油机节能控制方案的确定20-22
  • 2.4 小结22-23
  • 第三章 模糊神经网络模型23-38
  • 3.1 模糊逻辑控制23-27
  • 3.1.1 模糊控制系统23-24
  • 3.1.2 模糊逻辑推理法和非模糊化24-27
  • 3.2 神经元网络27-32
  • 3.2.1 生物神经元模型27
  • 3.2.2 人工神经元模型27-29
  • 3.2.3 人工神经网络29-30
  • 3.2.4 BP网络30-32
  • 3.3 基于神经网络的模糊系统32-37
  • 3.3.1 模糊系统与神经网络的互相转换32-35
  • 3.3.2 神经网络的实现35-37
  • 3.4 小结37-38
  • 第四章 智能控制部分设计38-55
  • 4.1 概述38
  • 4.2 智能控制部分硬件电路设计38-45
  • 4.2.1 主控CPU39-41
  • 4.2.2 电压电流采样输入部分41-42
  • 4.2.3 缺相保护部分42-43
  • 4.2.4 单片机外围电路及显示部分43
  • 4.2.5 继电器输出部分43-44
  • 4.2.6 控制电路电源部分44-45
  • 4.3 智能控制部分软件设计45-54
  • 4.3.1 设计所采用的模糊神经网络模型45-46
  • 4.3.2 模糊系统的建立46-49
  • 4.3.3 软件设计所采用的算法及程序流程图49-54
  • 4.4 小结54-55
  • 第五章 变频控制部分55-69
  • 5.1 异步电动机变频调速原理55-58
  • 5.1.1 基频以下调速55-56
  • 5.1.2 基频以上调速56-57
  • 5.1.3 脉宽调制技术原理57-58
  • 5.2 变频控制部分硬件设计58-64
  • 5.2.1 变频部分主电路设计58-59
  • 5.2.2 变频部分控制电路设计59-64
  • 5.3 变频部分软件设计64-68
  • 5.3.1 SPWM波形生成策略65-66
  • 5.3.2 控制规律66
  • 5.3.3 变频程序设计66-68
  • 5.4 小结68-69
  • 第六章 模拟实验结果及分析69-74
  • 6.1 抽油机节能控制器样机及模拟负载制作69-70
  • 6.2 油田现场数据采集及网络训练70-72
  • 6.3 变频部分模拟实验及分析72-73
  • 6.4 小结73-74
  • 第七章 总结与展望74-76
  • 7.1 本文总结74-75
  • 7.2 前景展望75-76
  • 参考文献76-79
  • 致谢79-80
  • 学位论文评阅及答辩情况表80


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