天然氣檢定裝置控制算法研究

高志國

(中石化中原石油工程設(shè)計(jì)有限公司，河南 濮陽 457001)

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天然氣檢定裝置控制算法研究

高志國

(中石化中原石油工程設(shè)計(jì)有限公司，河南 濮陽 457001)

摘要：在流量計(jì)進(jìn)行天然氣實(shí)流檢定過程中，需要在不同的流量檢定點(diǎn)下進(jìn)行校準(zhǔn)。通過對壓力、流量被控對象的研究，分析了控制對象中非線性因素導(dǎo)致不同流量工作點(diǎn)控制性能變化的可能性。針對流量和壓力控制問題，利用動(dòng)態(tài)流程模擬平臺對模擬對象特性進(jìn)行試驗(yàn)研究，根據(jù)模擬對象特性選擇合適的先進(jìn)控制算法對流量和壓力進(jìn)行更優(yōu)的控制調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)各工況下流量、壓力等參數(shù)的快速調(diào)節(jié)以及高度穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞：流量檢定控制算法控制對象模糊自適應(yīng)

隨著天然氣在國內(nèi)能源消耗份額的逐年增加，流量計(jì)作為天然氣計(jì)量工具應(yīng)用也越來越廣，流量計(jì)的檢定成為重要的發(fā)展市場。中國石油化工集團(tuán)公司即將建成的國家石油天然氣大流量計(jì)量站武漢分站是具有原級標(biāo)準(zhǔn)的國家級天然氣實(shí)流檢定站，能夠滿足國內(nèi)越來越多的流量計(jì)檢定需求。

根據(jù)流量計(jì)檢定規(guī)程規(guī)定，被檢流量計(jì)需要在多個(gè)流量檢定點(diǎn)下進(jìn)行校準(zhǔn)。在不同的流量檢定點(diǎn)切換過程中，流量、壓力有大幅度的變化，需通過控制算法對壓力、流量進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)多個(gè)流量檢定點(diǎn)的平穩(wěn)切換。通過對被控對象特性(例如閥門的特性)的分析，文中研究了其非線性導(dǎo)致不同工作點(diǎn)控制性能變化的可能性，為了保證計(jì)量精度，通過先進(jìn)的控制算法確保各工況下流量、壓力等參數(shù)的快速調(diào)節(jié)以及高度穩(wěn)定。該項(xiàng)研究中被控對象是通過HYSYS建立的動(dòng)態(tài)流程模擬，運(yùn)用VB建立控制器，通過VB和HYSYS的連接通信來實(shí)現(xiàn)模擬對象的控制，同時(shí)充分利用Matlab強(qiáng)大的運(yùn)算能力，在開發(fā)控制器算法過程中，采用Matlab進(jìn)行運(yùn)算，通過VB和Matlab實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)了整體控制器的控制功能。

1控制對象分析

針對流量計(jì)檢定過程中不同檢定點(diǎn)的流量和壓力控制問題，利用動(dòng)態(tài)流程模擬平臺對模擬對象特性進(jìn)行試驗(yàn)研究，目的是通過試驗(yàn)的方法獲得模擬對象特性，根據(jù)模擬對象特性選擇合適的先進(jìn)控制算法對流量和壓力進(jìn)行更優(yōu)的控制調(diào)節(jié)。通過流程模擬軟件建立天然氣計(jì)量檢定站的動(dòng)態(tài)流程模擬平臺。

國家石油天然氣大流量計(jì)量站武漢分站流量調(diào)節(jié)分3條支路，各支路管徑以及流通能力不同，根據(jù)流量大小運(yùn)用邏輯控制單元選定流通支路，同時(shí)控制管線上的流量調(diào)節(jié)閥來調(diào)節(jié)流量大小。用于調(diào)節(jié)檢定天然氣的壓力控制單元同樣分為3條支路，選擇流通支路的方法與流量調(diào)節(jié)支路相同，通過控制管線上的壓力調(diào)節(jié)閥調(diào)節(jié)壓力大小。

根據(jù)常規(guī)控制經(jīng)驗(yàn)分析，流體在調(diào)節(jié)過程中流量和壓力對象都存在明顯的非線性，采用常規(guī)的PID控制難以得到很好的控制效果；同時(shí)在外部干擾的作用下，流量和壓力的控制精度降低，在一定的范圍內(nèi)出現(xiàn)波動(dòng)，因而考慮采用先進(jìn)控制算法。

2控制方案

為滿足流量計(jì)檢定工況中流量、壓力PID參數(shù)的自適應(yīng)需求，控制方案考慮采用適用于非線性對象控制的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法或者模糊自適應(yīng)PID控制算法，對流量和壓力進(jìn)行控制。

2.1單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型，它是智能控制的一個(gè)重要分支，為解決復(fù)雜的非線性、不確定、不確知系統(tǒng)的控制問題開辟了新途徑。由具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元構(gòu)成單神經(jīng)元自適應(yīng)智能PID控制器，不但結(jié)構(gòu)簡單，而且能適應(yīng)環(huán)境變化，有較強(qiáng)的魯棒性，能夠在控制系統(tǒng)出現(xiàn)數(shù)據(jù)溢出等異常情況下進(jìn)行工作。單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1　單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制結(jié)構(gòu)示意

典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則有三種： 無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、有監(jiān)督的Delta學(xué)習(xí)規(guī)則、有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器是通過對加權(quán)系數(shù)的調(diào)整實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自組織功能，加權(quán)系數(shù)的調(diào)整按有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則實(shí)現(xiàn)?？刂扑惴皩W(xué)習(xí)算法為

(1)

(2)

w1(k)=w1(k-1)+ηIz(k)u(k)x1(k)

(3)

w2(k)=w2(k-1)+ηPz(k)u(k)x2(k)

(4)

w3(k)=w3(k-1)+ηDz(k)u(k)x3(k)

(5)

式中：K——神經(jīng)元的比例系數(shù)，K>0；u——加權(quán)和；w——加權(quán)系數(shù)；x——輸入向量；ηP，ηI，ηD——分別為比例、積分、微分的學(xué)習(xí)速率。

對比例、積分和微分分別采用了不同的學(xué)習(xí)速率ηP，ηI，ηD以便對不同的加權(quán)系數(shù)分別進(jìn)行調(diào)整。K值的選擇非常重要，K越大，則快速性越好，但是超調(diào)量大，甚至可能使系統(tǒng)不穩(wěn)定。當(dāng)被控對象延時(shí)增大時(shí)，K值必須減小，以保證系統(tǒng)穩(wěn)定；K值選擇過小，會使系統(tǒng)的快速性變差。

2.2模糊自適應(yīng)PID控制算法

模糊自適應(yīng)PID控制就是通過運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規(guī)則以及有關(guān)信息作為知識存入計(jì)算機(jī)知識庫中，計(jì)算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí)際響應(yīng)情況，運(yùn)用模糊推理，即可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對PID參數(shù)的最佳調(diào)整。

自適應(yīng)模糊PID控制器以誤差e和誤差變化ec作為輸入，以滿足不同時(shí)刻的e和ec對PID參數(shù)自整定的要求。自適應(yīng)模糊PID控制器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2　模糊自適應(yīng)PID控制器結(jié)構(gòu)示意

PID控制器參數(shù)模糊自整定是找出PID 3個(gè)參數(shù)與e和ec之間的模糊關(guān)系，在運(yùn)行中通過不斷檢測e和ec，根據(jù)模糊控制原理對PID 3個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線修改，以滿足不同e和ec時(shí)對控制參數(shù)的不同要求，而使被控對象有良好的動(dòng)、靜態(tài)性能。

在控制器運(yùn)行的某段時(shí)期內(nèi)，控制系統(tǒng)通過對模糊邏輯規(guī)則的結(jié)果處理、查表和運(yùn)算，自動(dòng)完成對PID參數(shù)的在線自校正，其工作流程如圖3所示。

圖3　模糊自適應(yīng)PID控制器工作流程示意

3控制算法結(jié)果分析

3.1不同算法對壓力和流量的控制品質(zhì)

取4個(gè)流量檢定點(diǎn)400，600，1000，1600m3/h為例,實(shí)驗(yàn)觀察不同檢定點(diǎn)的切換過程，通過不同的控制算法進(jìn)行流量和壓力的控制。通過比較單神經(jīng)元自適應(yīng)PID、模糊自適應(yīng)PID兩種控制方案的控制品質(zhì)，選擇最優(yōu)的控制方案。

1) 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID流量、壓力調(diào)節(jié)曲線如圖4，圖5所示。

圖4　單神經(jīng)元自適應(yīng)PID流量調(diào)節(jié)曲線

圖5　單神經(jīng)元自適應(yīng)PID壓力調(diào)節(jié)曲線

2) 模糊自適應(yīng)PID控制流量、壓力調(diào)節(jié)曲線如圖6，圖7所示。

圖6　模糊自適應(yīng)PID流量調(diào)節(jié)曲線

圖7　模糊自適應(yīng)PID壓力調(diào)節(jié)曲線

3.2兩種控制方案效果對比

對兩種控制方案的控制品質(zhì)進(jìn)行比較，選取調(diào)節(jié)時(shí)間和動(dòng)態(tài)偏差作為評定指標(biāo)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1所列。

表1　實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

通過表1的數(shù)據(jù)可以看出：

1) 從減小調(diào)節(jié)時(shí)間的角度出發(fā)，單神經(jīng)元自適應(yīng)PID在這3個(gè)過程中的調(diào)節(jié)時(shí)間分別為3.0，2.0，3.0，3.0，2.5，4.0min；模糊自適應(yīng)PID在這3個(gè)過程中的調(diào)節(jié)時(shí)間分別為4.0，3.0，3.0，5.0，5.0，7.0min。因此，兩種先進(jìn)控制算法都能夠在一定程度上減少調(diào)節(jié)時(shí)間，但單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制的效果更好，通過數(shù)據(jù)可以看出，該控制方案能在常規(guī)PID的基礎(chǔ)上將調(diào)節(jié)時(shí)間減少50%以上，顯著提高了檢定效率。

2) 從降低動(dòng)態(tài)偏差的角度出發(fā)(該報(bào)告中動(dòng)態(tài)偏差為調(diào)節(jié)過程中最大動(dòng)態(tài)偏差)，運(yùn)用單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制調(diào)節(jié)壓力的過程中出現(xiàn)的最大動(dòng)態(tài)偏差為0.01，0.04，0.04MPa；運(yùn)用模糊自適應(yīng)PID控制調(diào)節(jié)壓力的過程中出現(xiàn)的最大動(dòng)態(tài)偏差為0.01，0.03，0.04MPa。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，兩種先進(jìn)控制算法也能夠很好地降低動(dòng)態(tài)偏差，比較來說兩種先進(jìn)控制算法在減小壓力最大動(dòng)態(tài)偏差的過程中效果接近，但是模糊自適應(yīng)PID在流量的調(diào)節(jié)過程中會加劇產(chǎn)生流量的波動(dòng)。所以從降低動(dòng)態(tài)偏差的角度出發(fā)，應(yīng)該選擇單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制。

綜合考慮調(diào)節(jié)時(shí)間和動(dòng)態(tài)偏差兩項(xiàng)評定指標(biāo)，在兩種控制方案中選取單神經(jīng)元自適應(yīng)PID能夠取得更好的壓力和流量控制效果。

4結(jié)束語

筆者通過對氣體實(shí)流檢定裝置壓力流量控制

方法研究的介紹，研究用于氣體壓力流量控制的兩種先進(jìn)控制算法，仿真模擬實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明單神經(jīng)元自適應(yīng)PID能夠?qū)^大幅值的擾動(dòng)進(jìn)行一定程度的調(diào)節(jié)，快速地克服擾動(dòng)作用并且得到很高的控制精度，從而使檢定過程中流量和壓力的精度達(dá)到檢定要求。

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Study on Control Algorithm of Natural Gas Detection Device

Gao Zhiguo

(Sinopec Zhongyuan Petroleum Engineering Co. Ltd., Puyang,457001, China)

Abstract：Calibration should be done under different flow during verification of actual natural gas flow with flow-meter. Possibility of nonlinear factors leading to control property changes under different flow is analyzed through controlled object study of pressure and flow. Aiming at problems of flow and pressure control, simulation object characteristics are studied with dynamic process simulation platform. Appropriate advanced control algorithms are selected to adjust better flow and pressure according to simulation object properties to achieve quick adjustment and high stability under different flow and pressure.

Key words:flow verification; control algorithm; control object; blurry adaptive

作者簡介：高志國(1977—)，男，山東東營人，1998年畢業(yè)于西南石油學(xué)院計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)，獲碩士學(xué)位，現(xiàn)就職于中石化中原石油工程設(shè)計(jì)有限公司，負(fù)責(zé)儀表、控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究工作，曾從事多年DCS維護(hù)及現(xiàn)場總線維護(hù)工作，任儀表自動(dòng)化高級工程師。

中圖分類號：TP273

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

文章編號：1007-7324(2016)03-0063-03

稿件收到日期： 2016-01-08，修改稿收到日期： 2016-04-04。