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题名管内智能封堵器封堵速度神经网络PID控制方法研究
被引量:1
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作者
香朝元
赵弘
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机构
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
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出处
《石油矿场机械》
2020年第6期20-26,共7页
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基金
国家自然科学基金项目“海底油气管道封堵致振机理及气动减振控制方法研究”(51575528)。
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文摘
管内智能封堵器作为一种新型的管道维修手段,其封堵速度的控制至关重要。传统的PID控制器在面对管内复杂流畅环境的封堵速度平稳控制问题时,效果并不理想。为了改善传统PID的不足,同时满足控制速度的要求,复杂环境封堵速度控制器的设计尤为重要。提出了一种基于BP神经网络的PID参数控制封堵速度策略,利用神经网络的自学习和训练参数的能力,控制PID的3个参数,并用MATLAB-Simscape模块进行模拟。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID参数控制方法,可以使传统PID的3个控制参数随环境、时间的变化而不断更新,由此提高了控制的精度和安全性,从而改善了管内智能封堵器的运行性能。基于BP神经网络PID参数控制,其调整时间相比常规PID控制提前约1 s;超调量约为10%,明显小于常规PID控制的30%;误差稳定后维持在10%以下。
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关键词
管内智能封堵器
BP神经网络
PID控制器
封堵速度控制系统
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Keywords
intelligent plugging isolation tool
BP neural network
PID controller
blocking speed control system
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分类号
TE973.8
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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