CC BY
189
ЭНЕРГЕТИКА И ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
УДК 621.382
И.И. Артюхов, Р.Ш. Тарисов, С.В. Молот
АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА СТАБИЛИЗАЦИИ ТЕМПЕРАТУРЫ ГАЗА С ЧАСТОТНО-РЕГУЛИРУЕМЫМ ЭЛЕКТРОПРИВОДОМ ВЕНТИЛЯТОРОВ
Опыт создания и эксплуатации систем стабилизации температуры газа показал необходимость применения современных подходов к построению регуляторов для получения требуемого качества переходных процессов. Жесткий выбор коэффициентов ПИД-регулятора не может обеспечить требуемое качество регулирования в реальных условиях эксплуатации системы, в широком диапазоне изменений климатических условий и режима транспорта газа. В настоящей статье рассмотрена система управления частотно-регулируемым электроприводом вентиляторов установки охлаждения газа с применением нечеткой логики.
Охлаждение газа, частотно-регулируемый электропривод, ПИД-регулятор, нечеткая логика
I.I. Artyukhov, R.Sh. Tarisov, S.V. Molot
AN ADAPTIVE SYSTEM FOR GAS TEMPERATURE STABILIZATION WITH A FREQUENCY-CONTROLLED ELECTRIC FAN
Experiences in creation and operation of systems for gas temperature stabilization showed the necessity to create advanced approaches referring controller construction in order to obtain the desired quality of transient processes. Rigorous selection of PID controller coefficients is hardly provide the required quality of regulation under real conditions of system operation including a wide range of climatic changes and gas transportation modes. This article describes a control system of the frequency-adjustable electric fan in the cooling gas installation using fuzzy logic.
Gas cooling, frequency-adjustable electric, PID controller, fuzzy logic
В настоящее время на объектах магистрального транспорта газа происходит интенсивное внедрение частотно-регулируемого электропривода в системах воздушного охлаждения, в частности, для стабилизации температуры газа после компримирования [1]. Опыт создания и эксплуатации таких объектов показал, что использование классического ПИД-регулятора с фиксированными настройками коэффициентов не может дать требуемое качество регулирования, а в некоторых случаях обеспечить устойчивость системы во всем диапазоне изменений возмущающих воздействий, таких как температура охлаждающего воздуха, температура газа и его массовый расход на входе в теплообменные секции аппаратов воздушного охлаждения (АВО). Оказалось, что необходимы периодические изменения настроек системы в зависимости от изменившихся условий ее эксплуатации. С целью снижения затрат на установку, настройку и обслуживание системы стабилизации температуры газа, очевидным и обоснованным видится направление развития на обеспечение автоматической настройки и адаптации системы к изменениям условий ее эксплуатации [2].
Одним из способов обеспечения автоматической настройки ПИД-регулятора является метод, основанный на идентификации объекта управления (рис. 1) по импульсной или переходной характеристике, а также соответствующим им спектральным характеристикам. Однако следует учитывать, что при нелинейности объекта даже тщательно выполненная идентификация может не дать положительно-
го результата. Частотный метод идентификации в режиме релейного регулирования для нелинейных систем самостоятельно может использоваться только для очень грубой настройки и рассматриваться только в комбинации с другими методами.
Рис. 1. Структура системы с идентификацией объекта
Наиболее простым методом адаптации ПИД-регулятора к изменяющимся свойствам объекта управления является табличное управление коэффициентами регулятора (рис. 2). Он может быть использован не только для адаптивного управления, но и для управления нелинейными объектами, нестационарными процессами, при необходимости изменять параметры от некоторых условий. Принцип его заключается в следующем: зная заранее возможные изменения режима работы системы, выполняют идентификацию объекта для нескольких разных режимов и для каждого из них находят параметры регулятора. Значения этих параметров записывают в таблицу. В процессе функционирования системы, которая характеризует режим работы системы, и в зависимости от ее значений выбирают из таблицы коэффициентов ПИД-регулятора [3].
Рис. 2. Структура системы с настройкой коэффициентов регулятора по таблице
К недостаткам данного метода следует отнести большие затраты на предварительную идентификацию, необходимую для составления таблицы. Кроме того, следует решить проблему изменения параметров ПИД-регулятора скачком, что может повлечь за собой выбросы регулируемой величины. Табличное управление коэффициентов регулятора целесообразно использовать в тех случаях, когда заранее известны величины возмущающих факторов, которые к тому же можно измерить.
Отсутствием большинства недостатков указанных методов обладают нечеткие регуляторы, имеющие по своей сути нелинейную природу. Соотношение между характеристиками системы управления и параметрами регулятора в нашем случае обладает нелинейностью и некоторой неопределенностью. Введение в классические алгоритмы регулирования переменные параметры регулятора, позволяет добиться удовлетворение нелинейных условий, порождаемых нелинейным критерием управления.
Нелинейность системы стабилизации температуры газа с частотно-регулируемым электроприводом вентиляторов АВО была подтверждена ее математической моделью [4]. Для идентификации модели АВО проведены исследования с применением адаптивной нейро-нечеткой системы (АКБК). В
качестве входных переменных были выбраны температурный напор и частота напряжения на обмотках статора электродвигателей, при этом полагалось, что массовый расход охлаждаемого газа является постоянной величиной. В качестве выходной переменной рассматривалась температура газа на выходе АВО.
Результаты моделирования за один из интервалов работы АВО в виде трехмерных графиков приведены на рис. 3.
Необходимо отметить, что АВО в различное время может иметь различную реакцию на изменение входных переменных. С учетом различного географического расположения объектов транспорта газа, в частности АВО, полученные нелинейности и отличия могут приобретать ярко выраженный характер.
В настоящее время наблюдается интенсивное развитие применения аппарата нечетких систем для управления технологическими процессами и объектами. На практике широко реализуются нечеткие ПИД-регуляторы, гибридные регуляторы, с применением как классических, так и нечетких элементов. Актуальность технологии нечетко моделирования обусловлена увеличением сложности математических моделей реальных систем.
Рис. 3. Нечеткая идентификация модели АВО
Рассмотрим вариант применения нечеткой логики для изменения настроек ПИ-регулятора с целью обеспечения адаптации системы управления частотно-регулируемым электроприводом вентиляторов АВО к изменившимся условиям ее эксплуатации. Структурная схема такой адаптивной системы управления представлена на рис. 4. Принцип работы системы состоит в следующем. Выходное значение температуры газа зависит от регулируемой величины массового расхода охлаждаемого воздуха Ge
и от возмущающих воздействий: температуры охлаждающего воздуха дв , начальной температуры охлаждаемого газа Твх и его массового расхода Gп . Для оценки изменения эксплуатационных условий в структуру рассматриваемой системы включен блок датчиков измерения вышеуказанных возмущающих воздействий.
Сигналы о величине возмущающих воздействий с блока датчиков измерения поступают на входы блока расчета коэффициентов регулятора. Блок расчета коэффициентов регулятора, реализованный на основе нечеткой модели, состоит из трех блоков: «фаззификации», «нечеткого вывода с базой правил» и «дефаззификации».
Рис. 4. Структурная схема адаптивной системы управления частотно-регулируемым электроприводом вентиляторов установки охлаждения газа
В блоке «фаззификации» вычисляются степени принадлежности входных четких числовых значений вв , Тгвх и Оп нечетким множествам Qi, Т\, О^, где / = 1,п ; п -количество термов переменной. Входными лингвистическими переменными являются «температура воздуха», «температура газа», «массовый расход газа». Для выполнения операций по определению степени принадлежности блок «фаззификации» должен иметь доступ к определенным функциям принадлежности / (в),
т (Твх), /О (Ог) входов. Пример таких функций принадлежности для «температуры воздуха» показан на рис. 5.
Вычисленные и представленные на выходе блока «фаззификации» степени принадлежности /к( в), / (Тгвх), /О{( Ог ) дают информацию о том, в какой степени числовые значения вв ,
Тгвх и Оп принадлежат нечетким множествам. Так, для «температуры воздуха» вв насколько она
низкая Ql, средняя Q2 , высокая Q3 .
Полученные степени принадлежности поступают на вход блока «нечеткого вывода с базой правил». Блок включает в себя следующие элементы: база правил, механизм вывода, функции принадлежности выходных параметров - коэффициентов регулятора.
е„, о ег е.
Ql = низкая , Q2 =средняя (примерно 0), Qз =высокая
Рис. 5. Пример функций принадлежности для лингвистической переменной «температура воздуха»
База правил содержит логические правила, которые задают в системе причинно-следственные отношения между нечеткими значениями входных и выходных величин. Примерные варианты правил:
Правило 1: Если (0 = Q1) и (Тж = Тх) и (Оп = Ох), то (К/ = /х; КР = Рх), Правило 2: Если (0 = Ql) и (Т^ = Т2) и (Оп = в2), то (К1 = 12;КР = Р2), Правило 3: Если (0 = Q2) и (Т^ = Т ) и (Оп = Ох), то (К1 = ¡ъ; КР = Ръ), Правило 4: Если (вв = Q2) и (Т^ = Т2) и (Оп = С2), то (К/ = 14 ;КР = Р4),
Правило 2: Если (0 = Q3) и (Твх= Т3) и (Оп = 03), то (К/ = /г; КР = Рг),
где нечеткие значения выходных переменных представлены парой субоптимальных коэффициентов адаптивного регулятора.
Механизм вывода решает задачу по определению результирующих функций принадлежностей Цр(КР) и Ш(К1). Структура решения такова:
1) вычисление степени выполнения каждого правила Pj и /^ в отдельности;
2) определение активизированных функций принадлежности заключения каждого правила
Р и /j;
3) вычисление результирующей функций принадлежностей Цр(КР) и т/(К/) выходных значений на основе активизированных заключений отдельных правил.
Блок «дефаззификации», на вход которого поступают результирующие значения Цр (КР) и
т/(К1), вычисляет четкие числовые значение КР и К/ выходных параметров. Данная операция выполняется посредством механизма дефаззификации, который определяет метод вычисления.
Полученные значения КР и К/ являются субоптимальными коэффициентами ПИ-регулятора, обеспечивающие системе наилучшее качество регулирования при данных условиях эксплуатации.
ЛИТЕРАТУРА
1. Аршакян И.И. Опыт создания и эксплуатации системы стабилизации температуры газа с частотно-регулируемым электроприводом вентиляторов аппаратов воздушного охлаждения / И.И. Аршакян, А.А. Тримбач, И.И. Артюхов // Проблемы электроэнергетики: сб.науч.тр. Саратов: СГТУ, 2008. С.45 - 54.
2. Динамика системы стабилизации температуры с частотно-регулируемым электроприводом вентиляторов аппаратов воздушного охлаждения / И.И. Артюхов, И.И. Аршакян, Р.Ш. Тарисов и др. // Проблемы электроэнергетики: сб. науч.тр. Саратов: СГТУ, 2010. С. 145-150.
3. Иващенко Н.Н. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем / Н.Н. Иващенко. М.: Машиностроение, 1978. 736 с.
4. Артюхов И.И. Система управления частотно-регулируемым электроприводом вентиляторов установок охлаждения газа с применением нечеткой логики / И.И. Артюхов, Р.Ш. Тарисов // Современные проблемы науки и образования. 2012. №5; URL: http://www.science-education.ru/105-7149.
Артюхов Иван Иванович -
доктор технических наук, профессор кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий» Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А.
Ivan I. Artyukhov -
Dr. Sc., Professor, Departament of Power Supply for Industrial Enterprises,
Yuri Gagarin State Technical University of Saratov
Тарисов Ришат Шамильевич -
кандидат технических наук, ведущий инженер ООО «Газпром трансгаз Югорск»
Молот Светлана Викторовна - аспирант кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий» Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А.
Rishat Sh. Tarisov -
Ph.D., Leading Engineer at OOO Gazprom Transgaz Yugorsk
Svetlana V. Molot -
Postgraduate,
Departament of Power Supply for Industrial Enterprises,
Yuri Gagarin State Technical University of Saratov
Статья поступила в редакцию 04.10.14, принята к опубликованию 25.12.14
