Fuzzy Control'i aluseks oleva pumpamise masina kontrolleri disain
Statistika kohaselt on praegu Hiinas kasutatavate pumpade arv üle 200 000 ühiku ja see kasvab aastas ligikaudu 15 000 ühikuni. Pumbaüksustes kasutatavate mootorite keskmine võimsus on üle 40 kW. Pumbaüksus võtab endiselt kasutusele kiirtehnilise struktuuri. See struktuurne omadus on lihtne ja usaldusväärne, kuid kogu masina efektiivsus ja võimsustegur on suhteliselt madal ja energiakulu on samuti suur. Aastane energiatarbimine on üle 15 miljardi kraadi, seega on naftatööstuses suuremahulised majapidamised ka energiamahukad leibkonnad. Hiina on vaene naftatoorium, mis peamiselt asendab õli veega ja elektrienergiaga varustatuna. Pumbajaamade elektritarbimine moodustab 30% kuni 45% nafta tootmise kogukuludest. Seetõttu on pumbaseadmete energiasäästuregulaatorite väljatöötamine väga kõrge. Pöörake tähelepanu sellele, et tulevikus kujuneb uus pumpamisseade, mis vähendab energiatarbimist ja parandab pumbaseadme efektiivsust, uueks energiasäästu pumpamiseks mõeldud seadmeteks.
Praegu kasutavad enamus riigisisest pika käiguvahetusega pumbaseadmeid ümberlülitusega mootorit. Kuna lülitatava vastupidavusega mootoril on suur magnetilise vooluahela küllastus, on kahekordse esipaneeli struktuur ja lülitusjuhtimise režiim selle kõrgele mittelineaarsusele. Kuid muutuva vastupidavusega mootori tõsise mittelineaarsuse ja muutuva parameetri ning muutuva struktuuriga karakteristiku omaduste tõttu on PID-regulaatoriga tavapäraste fikseeritud parameetrite abil raske saavutada ideaalset kontrolli. Juhtimisparameetreid ei saa matemaatilise mudeli tõttu täpselt kindlaks teha. Kőik on korras. Selleks, et kohanduda lülitatava vastupidavusega mootorite mittelineaarsetele omadustele, võetakse vastu muutuva parameetriga fuzzy control strategy. Neutraalse juhtimisega tehisliku neurontiivvõrgu ühendamiseks kasutatakse tugeva adaptiivse parameetri abil fuzzy neural network control strategy täiel määral neuronite võrgu adaptiivsust, iseseisva õppimise võimet ja mittelineaarse kaardistamise võimet.
Fuzzy neural network (Fuzzynetwork-FNN) on kombinatsioon fuzzy control theory ja närvivõrgu juhtimisteooriast. See sisaldab mitmeid fuzzy teooria ja neuronitevõrgu eeliseid. See on õppimise, seotuse, tunnustamise ja teabe töötlemise kombinatsioon. Fuzzy control on intelligentne juhtimismeetod, mida kasutatakse inseneride valdkonnas laialdaselt. See muundab käsitsijuhitamise kogemust juhtimisstrateegiaks. Seetõttu ei ole vaja kontrollitava objekti täpset matemaatilist mudelit ja selle dünaamiline kvaliteet on tavalisest parem. Kontrollimeetod. Kuid kuna tavaline fuzzy kontroller on sisuliselt PD regulaator, ei ole staatiline jõudlus hea ja staatiline erinevus. Selle probleemi lahendamiseks pakutakse käesolevas paberil välja kontrollimeetod, mis ühendab fuzzy control ja närvivõrgu juhtimist ja lisab integraali. Seda linki kasutatakse statistiliste staatiliste erinevuste ületamiseks.
