钻杆热处理温度监测管理系统设计

介绍一种用Delphi开发的上位机温度采集显示系统。该系统弥补了传统的钻杆热处理控制系统只能显示实时温度,无法保存温度变化过程的缺点。为进一步分析钻杆热处理过程提供详尽的信息,保证了钻杆的质量。该文对钻杆热处理过程进行阐述,并就热处理过程状态转换、无效启动、温度采集、温度信息保存的方法以及查询方法等关键问题进行介绍。

基于神经元网络的钻杆热处理温度信号校正

神经网络是非线性系统建模的重要方法。反向传播 (BP)算法常常用于神经网络的权值训练中 ,但是BP算法收敛慢。为此 ,将非线性最小二乘法用于前馈神经网络的权值学习。采用这一建模方法对石油钻杆在热处理过程中的温度测量偏差进行校正。研究结果表明 ,该方法具有很快的收敛速度和很好的拟合精度 ,适用于工业过程中测量信号的在线校正。

一种新型的快速无超调预测控制器及其应用

该文采用一种比例积分型结构 ,建立了一种无超调预测控制器。通过钻杆热处理的退火过程控制的仿真研究 ,验证了该控制器的有效性。