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1、作為大型采油設(shè)備,潛油電機(jī)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外油田中后期采油的重要設(shè)施之一,為了保證其可靠性以及高效穩(wěn)定運(yùn)行,需要對(duì)電機(jī)的轉(zhuǎn)速、溫度等參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。由于潛油電機(jī)本身的結(jié)構(gòu)及其惡劣的工作環(huán)境,很難用傳統(tǒng)的測(cè)速發(fā)電機(jī)或光電數(shù)字脈沖編碼器實(shí)現(xiàn)速度監(jiān)測(cè)。為此,本文提出了一種無(wú)速度傳感器速度辨識(shí)方案。
本課題的研究對(duì)象為大慶力神泵業(yè)有限公司提供的潛油電機(jī),分析了無(wú)速度傳感器思想提出的重要性和必要性,全面介紹了國(guó)內(nèi)外無(wú)速度傳感器的研究成果,比較
2、了諸如基于卡爾曼濾波(KALMANFILTER)、基于模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)(MRAS)、基于轉(zhuǎn)子槽諧波(RSH)等速度辨識(shí)方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)的無(wú)速度傳感器速度辨識(shí)方法。
首先根據(jù)異步電機(jī)在兩相靜止坐標(biāo)系下的狀態(tài)方程,得出電機(jī)轉(zhuǎn)速與電機(jī)定子電壓、電流存在非線性動(dòng)態(tài)映射關(guān)系。其次介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,選用了同樣具有非線性動(dòng)態(tài)性能的ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的多層ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意非線性動(dòng)態(tài)過(guò)
3、程。再次建立了三層ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)辨識(shí)模型,其中網(wǎng)絡(luò)輸入為定子電流,輸出為轉(zhuǎn)速。利用MATLAB/SIMULINK仿真實(shí)驗(yàn),從仿真結(jié)果可以看出,基于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)方案不僅穩(wěn)態(tài)精度高,而且動(dòng)態(tài)跟蹤效果也很好。最后以工控機(jī)為實(shí)驗(yàn)研究平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)轉(zhuǎn)速的動(dòng)態(tài)辨識(shí),用VB實(shí)現(xiàn)了整套算法,并編制了轉(zhuǎn)速動(dòng)態(tài)顯示的用戶界面。
由于電機(jī)的實(shí)際運(yùn)行環(huán)境非常惡劣,其定子電流存在高頻噪聲干擾,而且定子電流本身存在高次諧波,
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