Dizajn servo motornog regulatora pumpne mašine zasnovane na Fazi kontroli
Prema statističkim podacima, trenutno je broj pumpnih jedinica koje se koriste u Kini više od 200.000 jedinica, a raste po godišnjoj stopi od oko 15.000 jedinica. Prosječna snaga motora koja se koristi u "pumpnim jedinicama" je oko 40KW, velika većina. Jedinica za pumpanje i dalje usvaja strukturu greda. Ova strukturna karakteristika je jednostavna i pouzdana, ali faktor efikasnosti i snage celokupne mašine je relativno nizak, a potrošnja energije je takođe velika. Godišnja potrošnja električne energije je više od 15 milijardi stepeni, tako da naftna industrija Velika domaćinstva domaćinstva su energetski intenzivna domaćinstva. Kina je siromašna zemlja nafte, uglavnom zamenjujući ulje sa vodom i uljima za električnu energiju. Potrošnja električne energije pumpnih jedinica iznosi 30% do 45% ukupnih troškova proizvodnje nafte. Stoga je razvoj energetskih ušteda kontrolera za pumpe jedinice veoma visok. Obratite pažnju na to, pa će nova pumpa za uštedu energije koja smanjuje potrošnju energije i poboljšava efikasnost pumpne jedinice postaje razvojni trend i cilj proizvodne industrije pumpne jedinice u budućnosti.
Trenutno, većina domaćih pumpi za dugotrajne udarce koristi zamenjene motore za relukaciju. S obzirom na to da zamenjeni motor za reluktanciju ima veliku zasićenost magnetnog kola, dvostruka polarna struktura i način kontrole prekidača dovode do njegove visoke nelinearnosti. Međutim, zbog ozbiljne nelinearnosti motora sa uključenim otpuštanjem i karakteristika promenljivih parametara i varijabilne strukture, teško je ostvariti idealnu kontrolu rada pomoću PID kontrolera sa konvencionalnim fiksnim parametrima. Kontrolni parametri ne mogu biti precizno utvrđeni zbog svog matematičkog modela. Teško je doći u redu. Da bi se prilagodili nelinearnim karakteristikama motora sa izmenjenim otpuštanjem, usvojena je fazi strategija upravljanja sa promenljivim parametrima. Kombinujući veštačku neuronsku mrežu sa nejasnom kontrolom, prilagodljivost neuronske mreže, sposobnost samostalnog učenja i sposobnost nelinearne mapiranja u potpunosti su iskorišćeni za formiranje neusaglašene strategije za kontrolu neuronske mreže sa jakim adaptivnim parametrima.
Fuzzy neuronska mreža (Fuzzynetwork-FNN) je kombinacija teorije fazi upravljanja i teorije kontrole neuronske mreže. Sadrži mnoge prednosti fuzzy teorije i neuronske mreže. To je kombinacija učenja, udruživanja, prepoznavanja i obrade informacija. Fazi kontrola je inteligentna metoda kontrole koja se široko koristi u inženjerskim poljima. Ona uglavnom transformiše iskustvo ručne kontrole u strategiju kontrole. Zbog toga nije neophodno uspostaviti tačan matematički model kontrolisanog objekta, a njegov dinamički kvalitet je bolji od običnog. Kontrolni metod. Međutim, pošto je običan fazi kontroler u suštini PD regulator, statička performansa nije dobra, a postoji i statička razlika. Da bi se rešio ovaj problem, ovaj članak predlaže metod kontrole koji kombinuje fazi kontrolu i kontrolu neuronske mreže i dodaje integral. Veza se koristi za prevazilaženje statičke statičke razlike.
