基于OS-ELM的游梁式抽油机系统电动机负载扭矩的在线混合建模

由于难以掌握电动机工作效率与复杂动态负载的准确关系,游梁式抽油机系统普遍存在“大马拉小车”的现象。针对这个问题,研究负载动态变化下电动机负载扭矩的建模新方法,将“驴头”悬点载荷看作系统的负载,提出了基于OS-ELM的在线混合模型。首先根据采油工作原理,建立系统各机构的机理模型;然后针对模型中的主要不确定参数--井下摩擦力,建立基于OS-ELM的在线软测量模型,首先由历史生产数据离线训练得到初始结构,其次采用滑动窗口方法指导模型的在线更新。通过研究,井下摩擦力不再是依赖主观经验给定的定值,而是跟随系统变化的动态值,这更加符合实际生产工况。由一口生产井进行实例验证,仿真结果表明本文所提出方法是合理有效的。     

基于耦合补偿的矢量变频驱动带式输送机的功率平衡控制策略

针对矢量变频驱动的带式输送机在运行过程中出现的功率不平衡问题,对三相异步电动机的变频调速过程进行了系统的理论分析,提出了一种基于耦合补偿的电机功率平衡控制策略。建立了双电机矢量变频驱动的功率平衡控制系统,同时依据系统模型利用Matlab平台进行了仿真测试。结果表明:无论是在系统进入稳态或者是在启停、调速、负载变化的动态过程中,耦合补偿控制均能够保证电机之间的输出功率平均分配,具有较好的抗干扰性和同步性。     

神经网络在电机绕组温升预测中的应用

针对电动机发热和散热过程复杂、难于准确计算的问题,以大量实验为基础,基于人工神经网络,建立了电动机热过载数学模型,通过采用Matlab计算软件,编制了计算程序列异步电动机温升进行智能预测。实验结果表明,该模型通过使用神经网络,实现了对长期稳定负载时电动机绕组的温升进行准确预测与计算,实现电机长期稳定负载运行条件下过载保护的方法,充分对轮胎生产过程中的电动机起保护作用,其保护效果优于传统继电保护装置,为研制高性能的电动机保护器奠定基础,为电机的智能保护理论提供了较新的研究方向。     

基于工业色谱仪的精馏脱炔烃塔软测量建模

提出一种基于工业色谱仪的软测量建模方法,并针对碳五馏分分离过程中的精馏脱炔烃塔塔底成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了工业色谱仪在线质量检测原理和LM-BP神经网络模型的建立,并利用工业色谱仪在线检测的质量数据进行系统的在线和周期性模型更新,提高了软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于工业色谱仪的LM-BP神经网络模型是一种有效的软测量建模方法。     

基于动态补偿逆的非线性RBF内模控制及其应用

针对非线性不确定系统和传统的非线性内模控制在控制上存在的不足,提出一种基于动态补偿逆的非线性不确定系统RBF内模控制,在引入RBF建立逆模型的同时,将无模型自适应控制方法作为附加控制器,用于模型偏离被控对象时在线修正逆模型。仿真结果表明,本文提出的方法不仅对系统的常量摄动具有较好的鲁棒性,对时变不确定性仍然保持较好的跟踪效果,具有较好的实时性、鲁棒性和在线校正功能。     

基于模糊评估自适应更新的油井动液面软测量建模

针对常规动液面软测量方法在面对复杂、多变的工况时缺乏有效的模型更新机制、预测精度不足等问题,提出了一种基于模糊评估的自适应更新建模策略,通过基于模糊推理产液量变化趋势拟合的模型性能评价模块,动态更新模型,实现对原测量模型的反向推理验证。首先离线建立不同工况的动液面多模型预测集,然后根据产液量拟合优度指标对动液面在线输出模型进行实时的输出评估判断,利用相似样本数据进行模型的在线更新,使其能不断适应油井的工况变化,自适应获得更加准确的软测量模型。最后通过辽河油田现场生产数据验证表明,该方法能够有效提高模型的预测精度和泛化能力,可以满足油田现场的生产需求。     

基于模糊评估自适应更新的油井动液面软测量建模

针对常规动液面软测量方法在面对复杂、多变的工况时缺乏有效的模型更新机制、预测精度不足等问题,提出了一种基于模糊评估的自适应更新建模策略,通过基于模糊推理产液量变化趋势拟合的模型性能评价模块,动态更新模型,实现对原测量模型的反向推理验证。首先离线建立不同工况的动液面多模型预测集,然后根据产液量拟合优度指标对动液面在线输出模型进行实时的输出评估判断,利用相似样本数据进行模型的在线更新,使其能不断适应油井的工况变化,自适应获得更加准确的软测量模型。最后通过辽河油田现场生产数据验证表明,该方法能够有效提高模型的预测精度和泛化能力,可以满足油田现场的生产需求。     

基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的动态软测量建模方法

利用软测量技术实时预测化工过程中的关键参数对生产过程的在线监测、自动控制、实时优化具有十分重要的意义。为此,提出了一种基于隐马尔可夫模型的动态软测量建模方法。首先,针对数据规模大导致模型计算效率低和数据缺失导致数据无法充分利用的问题,提出了一种基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的预测模型;其次,针对该模型进一步提出了一种能够获得精确后验分布的分布式训练方法。最后,利用蜡油加氢过程对所提方法的有效性进行了验证。     

提高抽油机系统效率的措施

针对提高抽油机系统效率的问题,结合我国抽油机的使用现状,首先对抽油机运行过程中系统效率的影响因素进行深入分析,在此基础上,提出提高抽油机系统效率的措施,为提高油田的生产效率奠定基础。研究表明:电动机损失功率、参数配置不合理、工作人员操作水平低以及设备腐蚀是影响抽油机系统效率的四大因素,因此,相关企业需要从确定合理的工作制度、提高电动机的系统效率、提高井下抽油泵的运行效率、提高抽油机管理标准、加强设备防腐以及加强工作人员培训六方面入手,采取多项有效措施,全面提高油田的生产效率。     

基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的催化重整脱氯前氢气纯度多模型建模方法

氢气是催化重整反应的重要副产物之一,建立氢气纯度软测量模型有助于指导生产。针对催化重整过程工况复杂多变、单一软测量模型难以满足精度要求,提出了一种基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的多模型软测量建模方法。首先,针对快速搜索聚类算法中截断距离是由人为设定的问题,提出了一种截断距离确定方法。并用该改进算法对历史数据进行自动分类,建立各个数据子集的高斯过程回归模型,使各子模型在最大程度上反映不同工况点。然后,针对聚类后得到的带有类别标签的历史数据,建立类别辨识模型,与各子模型相结合,形成开关模式的组合模型。最后,将该建模方法应用于连续催化重整装置,建立了脱氯前氢气纯度的在线计算模型。结果表明,该多模型建模方法具有较高的预测精度,优于传统的单一模型,有一定的实用价值。     

基于多动态核聚类的间歇过程在线监控

针对传统的多元统计监测方法不能有效检测工业过程中由于初始条件波动较大所引发的弱故障问题,提出一种基于多动态核聚类的核主元分析(DKCPCA)监控策略,实现多阶段间歇过程的弱故障在线监控.该方法首先针对过程中各阶段每一批次数据结合自回归移动平均时间序列模型(ARMAX)和核主成分分析(KPCA)方法分别建立动态核PCA模型,然后根据各批次模型间载荷的相似性采用分层次聚类方法进行聚类,最后将聚在一起的批次数据进行展开重新再建立动态核PCA模型,随着聚类数目的不同从而建立多个类模型.当在线应用时给出了多模型选择策略,以提高监测精度.将此方法应用于青霉素发酵过程的监控中,监测结果表明此方法取得了比DKPCA和MKPCA更好的监测性能.     

基于PLC的矿用通风机监控冗余系统设计

主要针对当前我国井下煤矿综采作业中,基于单个PLC控制的通风机监控系统存在的安全隐患问题展开研究和分析。通过构建基于2个PLC的通风机监控冗余系统方案,采用"主站+备站"的模式,进一步提高了井下通风机监控系统的工作稳定性和可靠性,保证了井下作业的安全生产。     

基于CFDL_MFAC的多驱动系统协调控制的研究

针对多电机驱动的生产输送系统存在功率不平衡的现象,采用了一种基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制方法来设计系统的控制器。该方法仅利用系统的I/O数据,无需对系统进行建模,就可实现对PID 3个参数的在线实时调整。经过仿真研究验证,采用笔者提出的方法,系统响应速度快、鲁棒性强、适用范围广,使电机能获得较满意的控制性能和跟随精度,控制效果优于传统PID方法。     

基于Modelica的永磁同步电机系统建模及控制参数优化

永磁同步电机系统是一个涉及机、电、磁、控等多个领域的系统,针对其多领域耦合、非线性和时变特性,提出一种基于Modelica语言和响应面的系统建模及控制参数优化方法。首先基于多领域统一建模理论、在MWorks平台上建立了永磁同步电机系统的多领域统一模型,包括:永磁同步电机子模型、矢量控制子模型、负载子模型和电压逆变器子模型;然后利用拉丁超立方(LHS)采样方法,构建了永磁同步电机系统转速超调量与PID控制参数之间的响应面模型;最后,基于响应面模型,对PID控制参数进行了整定优化。仿真结果表明经过整定优化后的控制参数能够使电机快速准确地跟踪转速指令,同时电机输出扭矩能够及时响应负载的要求,电机控制精度高、响应速度快。     

局部最小二乘支持向量机回归在线建模方法及其在间歇过程的应用

当间歇生产切换于不同的工艺条件时,由于新工况下的样本一般很少,且批次间存在着不确定性（由于原材料波动或过程动态特性波动等）,基于全局学习的建模方法（如最小二乘支持向量机回归,LSSVR）建立的模型泛化性能不强。将局部学习融入LSSVR中,提出一种局部LSSVR（local LSSVR, LLSSVR）的间歇过程在线建模方法。结合前一批次离线优化后的LSSVR参数,针对待预测新样本在线选择与之相关的近邻样本集并基于此进行建模。以建立青霉素发酵过程的菌体浓度为例,验证了LLSSVR算法能够从过程的第2个生产批次开始在线建立较准确的预报模型,较LSSVR有着更好的推广能力、适应性和鲁棒性。     

基于多属性性能评估的焦炉加热燃烧过程在线优化控制方法

针对焦炉加热燃烧过程中控制器参数难以适应由加热煤气热值和结焦时间变化等因素引起的火道温度波动的问题, 设计了一种基于多属性性能评估的焦炉加热燃烧过程优化控制方法。首先通过分析焦炉加热燃烧过程的工艺特点及生产需求, 针对过程参数周期差异较大的特点, 提出了基于信息熵的多属性性能评估模型, 实现控制系统的在线性能评估。针对控制系统性能评估不合格的情况, 建立了以火道温度偏差、偏差变化率和调节时间为目标的多目标优化模型, 并采用差分进化算法进行求解, 通过控制器参数的在线调节, 保证焦炉火道温度的稳定。仿真结果表明该优化控制方法在加热煤气热值和结焦时间变化时能较好地抑制火道温度的波动。     

交流永磁同步电机转速控制系统

设计了应用在化工生产、机床设备上的永磁同步电动机调速系统,以及系统的硬件和软件,论述了永磁同步电动机直接转矩控制原理,并进行了仿真研究。仿真结果表明,该系统能够平稳运行,具有较好的动态性能及对负载的抗扰性。     

基于变量分组DTW-MCVA的不等长间歇过程故障检测方法

针对不等长间歇过程监控中批次数据同步化未能充分挖掘局部信息的问题,提出一种基于变量分组DTW-MCVA (VGDTW-CVA)的不等长间歇过程故障检测方法。首先,利用互信息矩阵描述不等长间歇过程测量变量之间的相关性,并基于互信息矩阵进行变量分组。然后利用DTW算法对各个变量组分别进行同步化,并将同步化后的变量组整合为完整的三维数据集。最后,利用MCVA方法建立动态监控模型实现对间歇生产过程的在线监控。盘尼西林发酵过程的仿真结果表明,VGDTW-MCVA能够比基本的DTW-MCVA方法更好地监控间歇过程故障。     

基于变量分组DTW-MCVA的不等长间歇过程故障检测方法

针对不等长间歇过程监控中批次数据同步化未能充分挖掘局部信息的问题,提出一种基于变量分组DTW-MCVA（VGDTW-CVA）的不等长间歇过程故障检测方法。首先,利用互信息矩阵描述不等长间歇过程测量变量之间的相关性,并基于互信息矩阵进行变量分组。然后利用DTW算法对各个变量组分别进行同步化,并将同步化后的变量组整合为完整的三维数据集。最后,利用MCVA方法建立动态监控模型实现对间歇生产过程的在线监控。盘尼西林发酵过程的仿真结果表明,VGDTW-MCVA能够比基本的DTW-MCVA方法更好地监控间歇过程故障。     

摩擦力对井下管柱螺旋弯曲效应的影响研究

在油田生产过程中,弯曲效应是对井下管柱变形影响最为严重的因素之一。对管柱弯曲效应的研究对钻井和完井工艺的设计起到非常重要的作用。从国内目前的一些研究中可以发现,大多数的研究都忽略摩擦力的存在,实际上摩擦力的存在对弯曲效应的影响有着至关重要的作用。本文将研究摩擦力对管柱弯曲变形的影响,引入轴向力和扭矩,通过平衡方程和能量法建立了一个综合的力学模型;此外,本文建立了弯曲极限判别式,通过它计算出弯曲的临界载荷值,将其与抗扭强度进行比较,由此可准确的判断井下管柱的状态,指导现场的施工作业。