逯佳旺　李華

摘 要：在不同荷載下進(jìn)行壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，提高壓縮機(jī)的遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)控制和自適應(yīng)故障診斷分析能力，從而改善壓縮機(jī)的運(yùn)行工況。提出一種基于氣動(dòng)特征傳動(dòng)匹配和反饋補(bǔ)償?shù)膲嚎s機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與控制方法。構(gòu)建不同荷載下壓縮機(jī)的氣動(dòng)特征方程，以進(jìn)出口壓力差、動(dòng)力轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)軸加速度等參量為約束參量，進(jìn)行壓縮機(jī)的荷載與氣動(dòng)性的最佳匹配控制，在不同荷載下進(jìn)行壓縮機(jī)氣動(dòng)特征提取，以提取的特征量為輸入進(jìn)行模糊決策控制，建立反饋補(bǔ)償?shù)膲嚎s機(jī)動(dòng)態(tài)控制模型，實(shí)現(xiàn)不同荷載下的壓縮機(jī)氣動(dòng)監(jiān)測(cè)控制。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行不同載荷下壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性較好，載荷匹配能力較強(qiáng)，提高了壓縮機(jī)的動(dòng)態(tài)控制能力。

關(guān)鍵詞：載荷； 壓縮機(jī)； 氣動(dòng)特性； 動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)； 控制

Abstract： Dynamic monitoring of compressor aerodynamic characteristics under different loads could improve the capability of remote dynamic control and adaptive fault diagnosis and analysis of compressors. In order to improve the operating conditions of the compressor， a dynamic monitoring and control method of the compressor aerodynamic characteristics based on the pneumatic characteristic transmission matching and feedback compensation is proposed， and the aerodynamic characteristic equation of the compressor under different loads is constructed. Taking the parameters such as inlet and outlet pressure difference， dynamic torque， acceleration of rotating shaft as constraint parameters， the optimal matching control of compressor load and aerodynamic performance is carried out， and the aerodynamic characteristics of compressor are extracted under different loads. Taking the extracted characteristic quantity as input， the fuzzy decision control is carried out， the dynamic control model of compressor with feedback compensation is established， and the pneumatic monitoring control of compressor under different loads is realized. The simulation results show that this method has better accuracy and better load matching ability in dynamic monitoring of compressor aerodynamic characteristics under different loads， and improves the dynamic control ability of compressor.

Key words： load； compressor； aerodynamic characteristics； dynamic monitoring； control

引言

壓縮機(jī)作為氣體壓縮的重要機(jī)械設(shè)備，在天然氣西氣東輸工程中具有廣泛的應(yīng)用，天然氣壓縮機(jī)通過壓氣裝置將天然氣壓縮到適當(dāng)?shù)膹?qiáng)度并輸送到管道中實(shí)現(xiàn)天然氣的遠(yuǎn)程管道輸送。由于西氣東輸工程是國(guó)家的重點(diǎn)建設(shè)工程，為了保障西氣東輸工程的穩(wěn)定高效運(yùn)轉(zhuǎn)，需要對(duì)沿線壓氣站的天然氣壓縮機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，保障其具有一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)行工況[1]。天然氣壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性能準(zhǔn)確反饋壓縮機(jī)的機(jī)械特性和運(yùn)行狀態(tài)，通過對(duì)壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性監(jiān)測(cè)和控制，提高壓縮機(jī)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)能力，在不同荷載下，壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性具有相應(yīng)的動(dòng)態(tài)特征，通過提取不同荷載下的壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性，并進(jìn)行特征分析和信息融合，實(shí)現(xiàn)壓縮機(jī)氣動(dòng)特性監(jiān)測(cè)與控制，相關(guān)的控制方法研究在壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、模式識(shí)別與控制和機(jī)械故障智能診斷等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用價(jià)值[2-4]。

本文針對(duì)傳統(tǒng)的壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與控制方法存在穩(wěn)態(tài)誤差和失真的問題，進(jìn)行控制模型的改進(jìn)設(shè)計(jì)，提出一種基于氣動(dòng)特征傳動(dòng)匹配和反饋補(bǔ)償?shù)膲嚎s機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與控制方法。構(gòu)建不同荷載下壓縮機(jī)的氣動(dòng)特征方程，以進(jìn)出口壓力差、動(dòng)力轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)軸加速度等參量為約束參量，在不同荷載下進(jìn)行壓縮機(jī)氣動(dòng)特征提取，以提取的特征量為輸入進(jìn)行模糊決策控制，實(shí)現(xiàn)不同載荷下壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性監(jiān)測(cè)與控制模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，展示了本文方法在提高壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與控制能力方面的優(yōu)越性。

1 約束參量模型及壓縮機(jī)氣動(dòng)特性動(dòng)力學(xué)分析

1.1 控制對(duì)象與氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)約束參量模型

壓縮機(jī)在工作過程中的氣動(dòng)特性能有效反饋壓縮機(jī)的工作狀況，通過對(duì)氣動(dòng)特性監(jiān)測(cè)，能有效實(shí)現(xiàn)壓縮機(jī)的工況評(píng)估和實(shí)時(shí)控制。對(duì)壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的穩(wěn)定性控制是建立在對(duì)壓縮機(jī)工作物理環(huán)境參量信息的采集的測(cè)量基礎(chǔ)上的，通過傳感器設(shè)備和敏感元件進(jìn)行壓縮機(jī)的氣動(dòng)特征和力學(xué)特征參數(shù)采集[5]，并采用如圖1所示的Smith模型建立氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模糊控制對(duì)象模型。

分析圖3得知，采用本文方法進(jìn)行不同荷載下壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性監(jiān)測(cè)與控制，具有較好的氣動(dòng)穩(wěn)態(tài)控制性能，預(yù)測(cè)輸出和期望輸出具有一致跟蹤能力，說明能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性，提高壓縮機(jī)的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控能力。

4 結(jié)束語

天然氣壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性能準(zhǔn)確反饋壓縮機(jī)的機(jī)械特性和運(yùn)行狀態(tài)，通過對(duì)壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性監(jiān)測(cè)和控制，提高壓縮機(jī)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)能力，本文提出一種基于氣動(dòng)特征傳動(dòng)匹配和反饋補(bǔ)償?shù)膲嚎s機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與控制方法。建立壓縮機(jī)的氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)控制模型，將壓縮機(jī)氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)控制過程分解為力學(xué)控制和機(jī)械控制兩個(gè)獨(dú)立的控制單元，建立反饋補(bǔ)償?shù)膲嚎s機(jī)動(dòng)態(tài)控制模型，實(shí)現(xiàn)不同荷載下的壓縮機(jī)氣動(dòng)監(jiān)測(cè)控制。研究表明，本文方法能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)壓縮機(jī)氣動(dòng)特性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，對(duì)壓縮機(jī)的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性控制能力較好。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊俊，周丙寅，張毅，等. 基于遞歸圖分析的壓縮機(jī)故障診斷方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2013，41（6）： 984-986.

[2] 李可，米捷. 基于變結(jié)構(gòu)PID的仿生機(jī)器人機(jī)電控制算法[J]. 河南工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，28（2）：32-37.

[3] 杜學(xué)丹， 蔡瑩皓， 魯濤， 等. 一種基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械臂抓取方法[J]. 機(jī)器人， 2017， 39（6）： 820-828，837.

[4] 任子武，朱秋國(guó)，熊蓉. 冗余仿人臂避關(guān)節(jié)物理約束的一種逆運(yùn)動(dòng)學(xué)問題求解方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2014，50（19）：58-65.

[5] 夏紅偉，翟彥斌，馬廣程，等. 基于混沌粒子群優(yōu)化算法的空間機(jī)械臂軌跡規(guī)劃算法[J]. 中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2014，22（2）：211-216.

[6] LIU H， LIANG Bin， WANG Xueqian， et al. Autonomous path planning and experiment study of free-floating space robot for spinning satellite capturing[C]//13th International Conference on Control，Automation，Robotics & Vision. Singapore：IEEE， 2014：1573-1580.

[7] LIU S， ZHANG Q， ZHOU D. Obstacle avoidance path planning of space manipulator based on improved artificial potential field method[J]. Journal of the Institution of Engineers （India）：Series C （Mechanical， Production， Aerospace and Marine Engineering）， 2014， 95（1）：31-39.

[8] 趙威. 強(qiáng)海水混響背景下水中兵器攻擊目標(biāo)檢測(cè)研究[J]. 智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用，2016，6（2）：51-54.

[9] 張冀，徐科軍. 自動(dòng)生成轉(zhuǎn)速參考曲線的電動(dòng)執(zhí)行器定位方法[J]. 電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào) ， 2014，28（11）：1222-1234.

[10]徐為民，徐攀. 不確定擾動(dòng)下雙起升橋吊雙吊具魯棒自適應(yīng)滑模同步協(xié)調(diào)控制[J]. 控制與決策， 2016， 31（7）： 1192-1198.

[11]李寧， 李亞光， 王宏興，等. 分?jǐn)?shù)階永磁同步電機(jī)混沌系統(tǒng)模糊跟蹤控制[J]. 信息與控制， 2016，45（1）： 8-13.

[12][JP3]CHEN Bing， LIU Xiaoping， LIU Kefu， et al. Fuzzy approximation-based adaptive control of nonlinear delayed systems with unknown dead zone[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems， 2014， 22（2）： 237-248.

[13]TONG Shaocheng， HUO Baoyu， LI Yongming. Observer-based adaptive decentralized fuzzy fault-tolerant control of nonlinear large-scale systems with actuator failures[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems， 2014， 22（1）： 1-15.