基于SAPSO-FNN的电动式加载系统控制研究

针对电动式加载系统中减速器带来的非线性等问题,提出了一种基于模拟退火的粒子群算法来优化模糊神经网络PID控制器初始参数的设计方法。该方法采用基于Mamdani模型的模糊神经网络,通过在线BP学习算法对PID控制器参数进行自整定,并结合基于模拟退火的粒子群算法离线调整模糊神经网络初始值。通过仿真与实验,将所设计算法与增量式PID控制器、粒子群-模糊神经网络PID控制器进行对比,证明了所设计的控制器具有良好的稳定性、有效性和快速性。     

抽油机电液伺服加载系统的神经网络PID控制

抽油机电液伺服加载系统存在非线性和位置扰动引起的准确度问题，传统的控制方法不能达到理想的效果。采用神经网络PID控制，利用神经网络的自学习能力对PID控制参数在线整定，可以消除非线性以及位置扰动的影响，提高系统的精度。MATLAB软件的仿真结果表明，神经网络PID控制器具有较高的精度和较强的适应性，可以获得满意的控制效果。     

模糊神经网络及其在储集层油气评价中的应用

文中将模糊系统与神经网络相结合,集模糊系统较强知识表达能力与神经网络强大自学习能力于一体,探索模糊化处理、模糊规则的获取和模糊逻辑推理用神经网络实现的模糊神经网络技术,并以储集层油气评价为线索来阐述了模糊神经网络的理论、方法及其实现技术。     

基于Mamdani模糊神经网络浆液pH值控制研究

在热电厂石灰石/石膏湿法烟气脱硫系统中,浆液pH值对脱硫效率影响较大。针对浆液pH值的控制过程具有非线性、大滞后和变增益的特点,从脱硫效率的方向出发对浆液pH值控制进行分析与研究。选用了Mamdani模糊神经网络来建立控制器并用于浆液pH值控制中,进一步提高网络的寻优能力以达到更好的控制效果。通过对基于Mamdani模糊神经网络浆液pH值控制进行Matlab设计和仿真,并与常规的PID控制对比,结果证明了该方法的有效性。     

旋转导向钻井工具试验台加载控制系统的研究

为了测试在实际钻井过程中钻井工具的工作性能,研制了旋转导向钻井工具性能测试试验台,并开发了一种加载控制系统,应用于试验台模拟加载装置。该试验台主要用来模拟钻井工具在实际钻井过程中所受的扭矩和轴向力。根据其数学模型分别建立了模拟加载装置的液压缸、磁粉制动器和比例溢流阀的传递函数;运用模糊推理方法使用模糊自适应PID控制器计算出输入和输出之间的关系,进行PID参数的最佳调整;然后应用Matlab软件中Simulink模块将所设计的控制方法与常规PID控制方法的仿真结果比较。分析结果显示:模糊自适应PID控制方法具有更快的响应时间、更强的抗干扰能力;设计的模糊自适应PID控制方法提高了指向式旋转导向钻井工具试验台控制的灵敏度,满足对试验台较高控制精度的要求。所得结论可为旋转导向钻井工具的性能研究提供参考。     

基于模糊神经网络的海洋平台逆控制研究

结合模糊神经网络和自适应逆控制的优点,提出了基于模糊神经网络自适应逆控制方法,并将其应用于导管架式海洋平台的振动主动控制中.数值算例分析表明此种控制方法可有效地控制波浪作用下引起导管架式平台的有害振动.     

模糊神经网络自适应控制器的设计

讨论了一个模糊神经网络自适应控制器的设计问题。设计思想是基于系统的变结构原理，并利用模糊逻辑来处理系统的不确定性，然后使用具有学习功能的神经网络来实现自适应控制。所设计的控制器应用于一大类高维机器人系统，即使在显著但未知摩擦阻尼的环境中仍能获得十分满意的轨道追踪效果。     

游梁式抽油机减速箱动态模拟加载系统

从电涡流加载的设计思想出发设计研制了计算机抽油机减速箱出厂试验的加载磨合系统，解决了以往水功加载或其它加载系统无法反映现场实际工况的模拟试验问题。所研制的系统具有反映实际工况的加载控制和恒级加载控制，并具有轴窜测量、噪声、温度和振动分析功能。     

钻机自动送钻系统模糊最优控制

为了便于钻机自动送钻系统模糊最优控制的离线仿真寻优，以实际钻井现场测试的送钻过程数据为依据，建立了三层BP神经网络，拟合钻井送钻过程模型。以系统输入与输出之间的误差平方积分最小为优化目标，以模糊逻辑控制的量化因子、比例因子、修正因子、模糊量隶属函数的类型和模糊量论域的界限等参数为优化变量，以送钻过程神经网络模型为被控系统，进行离线仿真寻优，得出模糊控制器的最优参数，并以这些参数为基础进行自动送钻系统控制实验。研究结果表明，用三层BP神经网络构建送钻系统模型，拟合效果好，收敛快；先离线仿真寻求控制参数的最优值，以此为基础再进行在线控制是可行的；对于钻机自动送钻系统，模糊最优控制比常规模糊控制的控制效果更好。     

自适应模糊神经网络系统在管道泄漏检测中的应用

输油管道泄漏信号的检测存在信噪比较低的问题,利用自适应模糊神经网络系统的去噪方法可以提高压力信号、流量信号的信噪比.由于自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模.它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性.应用结果表明,自适应模糊神经网络的自适应噪声抵消器不仅实现简单、节省运行时间,而且能快速、有效地消除流量、压力信号中的各种噪声,因而提高了泄漏检测和定位的精度.     

抽油机负载-拖动系统的模拟加载与控制研究

为了研究强波动负载下抽油机电动机的能耗特性,设计了一种抽油机负载拖动系统的模拟加载与控制方案。该控制方案以磁粉制动器作为负载装置,易于达到快速响应与精确加载的目的,同时也可以研究抽油机负载拖动系统的能耗特性,为抽油机高效和节能运行提供理论依据;并可在此基础上,研制一种智能控制器,用于控制油田抽油机拖动装置,使抽油机尽可能实现高效和节能运行。另外,该控制方案具有极大的通用性,置换被测对象或减速器可完成多种测试实验。     

滚筒式抽油机加动载荷模拟试验装置设计

针对新型滚筒式抽油机的负载特性,设计了一套抽油机加动态载荷模拟试验装置。采用油缸模拟井筒加动态载荷方案,最大程度还原抽油机的真实加载过程。建立该系统的理论分析模型,采用Adams仿真软件对其进行运动仿真分析,两者的分析结果吻合。应用最小二乘拟合原理,将试验测试的抽油机实时负载数据进行拟合处理,得出实测示功图,并与理论示功图进行对比分析,证明该加载系统能够准确反应抽油机的负载特性,可为新型滚筒式抽油机的设计与改进提供可靠的试验数据。     

A new diagnostic method for identifying working conditions of submersible reciprocating pumping systems

The submersible pumping unit is a new type of pumping system for lifting formation fluids from onshore oil wells, and the identification of its working condition has an important influence on oil production. In this paper we proposed a diagnostic method for identifying the working condition of the submersible pumping system. Based on analyzing the working principle of the pumping unit and the pump structure, different characteristics in loading and unloading processes of the submersible linear motor were obtained at different working conditions. The characteristic quantities were extracted from operation data of the submersible linear motor. A diagnostic model based on the support vector machine (SVM) method was proposed for identifying the working condition of the submersible pumping unit, where the inputs of the SVM classifier were the characteristic quantities. The performance and the misjudgment rate of this method were analyzed and validated by the data acquired from an experimental simulation platform. The model proposed had an excellent performance in failure diagnosis of the submersible pumping system. The SVM classifier had higher diagnostic accuracy than the learning vector quantization (LVQ) classifier.     

抽油机电液伺服加载系统及其试验

抽油机电液伺服加载系统由液压系统和电控系统两部分组成。控制信号电压Ｕｉ与力传感器反馈信号电压Ｕｆ比较后，其信号电压差ΔＵ经伺服放大器放大变为信号电流Δｉ，驱动电液伺服阀，输出流量为ＱＬ的压力液，推动液压缸输出加载力ＦＬ，实现加载。在分析和研究加载系统控制模型的频域特性的基础上，定量地给出了加载系统的动态响应指标。加载试验表明：输入各种不同的示功留曲线，加载系统动态响应快，能准确地再现抽油杆振动载荷，误差小于０．８％，输入与输出曲线基本吻合，工作稳定可靠。     

基于PLC的无游梁长冲程抽油机变频控制系统

根据目前石油资源开采的特点,设计了基于PLC的无游梁长冲程抽油机变频控制系统。该系统以PLC为控制核心,采用机电一体化设计,使所设计的抽油机具有冲程和冲次可调、节能、载荷大、适应性强和可靠性高等特点。现场实际测量数据表明,该类型抽油机特殊的电动机运行方式使其应用于稠油或聚驱油井的举升具有明显的优势,整体效率达60%,远远超过传统抽油机,且运行稳定,具有广阔的应用前景。     

新型RL模型及其在抽油机节电控制中的应用

针对低产井采油过程中游梁式抽油机存在的“泵空”和“干抽”问题,采用以新型RL模糊神经网络模型为核心的电动机间歇启停控制方案,因而减少了抽油机的无效行程,节约了大量电能.该控制系统具有良好的自适应性能,在环境不断变化的过程中,自动调节自身参数及结构,依据采样数据和模糊专家数据库,确定出合理的停机时间.基于该模型开发的抽油机节电控制器已在大庆、胜利、辽河、中原、大港各大油田采油厂投入使用.实践表明,这种控制器工作可靠,抽油机起停时间合理,在保证采油量的前提下,节电率达30%以上,实现了抽油机控制的自动化与智能化.     

功率回收型液压抽油机实验系统的设计与建立

功率回收型液压抽油机采用转速控制的二次调节液压系统, 其主要特点是泵和二次元件马达（ 可用作泵） 之间所接的蓄能器消除了两者之间流量和功率的直接联系, 并使功率储存和回收成为可能。为对这种抽油机的速度控制及功率回收率的原理性应用做基础研究, 通过比较, 确定以机液反馈二次调节系统为驱动部分, 与蓄能器相连的液压缸为加载部分, 配以适当的检测与显示装置, 设计并建立了功率回收型液压抽油机模拟实验系统。     

示范区优化后抽油机现场运行测试分析

通过现场测试和检查，对示范区内经过优化后的各种不同类型抽油机的运行状况进行了分析和评价，结果是摩擦换向式、皮带式抽油机的平均系统效率分别为39．92％和34．45％，摆杆式、双驴头式分别为29．38％和28．30％，常规游梁式抽油机的平均系统效率最低为25．62％；常规型抽油机冲次最高为3．69次／min，摩擦换向式抽油机冲次最低为2．30次／min。     

下偏杠铃游梁复合平衡抽油机及节能技术改造

文章介绍了下偏杠铃游梁复合平衡抽油机的结构，从受力分析入手对其平衡机理、平衡扭矩、5种扭矩曲线形态及失载进行了分析。该机继承和保留了原常规抽油机的优点，具有结构简单、可靠、耐用、维护费用低等优点，尾部采用下偏杠铃游梁复合平衡装置，改善了整机的受力条件，延长了使用寿命。该机既可用于新机制造，又可对常规抽油机进行升级改造，具有推广价值。     

抽油机用数字化交流伺服驱动系统

采用全数字交流伺服系统驱动抽油机是一种全新概念的控制技术。伺服系统较原驱动方式具有显著的节电效果 ,减少有功电量 35%～ 65 % ,无功电量 88%～ 95 % ;电动机功率因数大于 0 95。在系统内安装了智能化的逻辑控制软件 ,可针对油井实际状态自动调整抽油机的工作速率 ,并可通过伺服系统的通讯接口 ,对抽油机的各项运行参数进行实时测控 ,有利于油田生产管理实现数字化、网络化。