测速前置器 SDCS-IOB-21 3BSE005176R1
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Standard Knapp 288Z1276 3-1/4in
Hewlett Packard Hp 1630D
Puregas PCDA112M18C
Glentek GM2340-8-02000810-168
Goyen CA76MM040
Ingersoll 56K6V-0807KR01
Hub City 0221-14993-165
United Conveyor 5in
Okuma E0451-521-046
Chromalox MTO-110AE2
Air Monitor Corporation 53791
Parlec C50-20TA4
目前,随着我国大部分油田进入中后期开发阶段及稠油井、低产井的增多和低产区的开发,为产量,油田对抽油机的需求量越来越大。我国油田的抽油机保有量在10万台以上,据不完全统计,近年来每年需新增抽油机1万台以上,油田抽油机绝大多数仍采用游梁式抽油机,其特点是结构简单运行可靠,缺点是整机效率很低,功率因数低,能耗较大。降低采油能耗、提高采油效率的新型节能型抽油设备将是今后抽油机生产行业的发展趋势和努力目标[1]。由于长冲程直线抽油机具有结构简单、质量轻、传动路线短、、维修方便、节能环保、适应面广等优点,,因此长冲程抽油机成为国内近些年开发试验推广的热点[2]。
长冲程抽油机的开关磁阻电机磁路大都设计得比较饱和,其双凸极结构和开关控制方式导致了其高度的非线性特性。为适应被控对象具有的非线性,采用变参数的自适应PID控制策略。将人工神经网络与PID控制律相结合,充分发挥神经网络的自适应、非线性映射能力和自学习能力形成一种自适应能力很强的参数可调的神经网络PID控制策略[3~5]。
本文在原PID控制器的基础上,利用模糊RBF神经网络,以系统实际输出和系统误差为输入,整合出一组优的PID参数,采用变学习速率加快网络收敛速度和RBF在线辨识网络对被控对象在线参数辨识,根据被控对象的变化,实时调整控制器的参数,达到提高系统控制性能的目的。