Синтез Neuro-Fuzzy-контролерів для керування роботою ГПА
Ключові слова:
імітаційна модель, нечіткий логічний вивід, нейроконтролер.Анотація
Питання синтезу систем автоматичного керування газоперекачувальними агрегатами магістральних газопроводів на засадах нечіткого логічного виводу та нейромережевого інструментарію з метою забезпечення найкращої якості регулювання, зокрема з врахуванням впливу на динаміку регулювання прилеглих ділянок газопроводу залишається на даний час актуальною і мало дослідженою проблемою, незважаючи на ідеї та теоретичні напрацювання, закладені в діючі штатні системи агрегатної автоматики. Для одного з основних регульованих параметрів компресорного агрегату синтезовані системи регулювання з використанням класичного регулятора, гібридного контролера з нечітким логічним виводом та нейроконтролера з лінеаризацією відгуку. Проведено аналіз роботи досліджуваних систем керування за результатами імітаційного моделювання для різних типів збурюючих чинників та зроблено висновки про границі і їх застосування на реальних об’єктах .
Завантаження
Посилання
(общее описание). Des Moines: Compressor Controls Corporation, 1995. – 44 с.
2 НПП “Укргазгеоавтоматика”, АСУ КС [Електронний ресурс] / Режим доступу: http://www.geonorma.com.ua/ru/home/automationr/asu-ksm.
3 НКФ “Вега ЛТД”, САУ ГПА Електроний ресурс] / Режим доступу: http://www.vega.kharkov.ua/index.php?page=kvant.
4 Колодяжний В.В. Досвід розроблення та впровадження автоматизованих систем керування компресорними станціями на прикладі
автоматизації КС "Тарутине" / В.В.Колодяжний, О.В.Петірімов, В.Г.Старовойтов, В.Б.Коток // Нафтова і газова промисловість. – 2002. –№ 5. – С. 52 – 55.
5 Горбійчук М.І. Математична модель трубопроводу як елемента системи автоматичного керування процесом компримування природного газу / М.І. Горбійчук, М.І. Когутяк, О.Б. Василенко // Нафтогазова енергетика. – 2009. – № 2 (11). – С. 40–47.
6 Горбійчук М.І. Математична модель газоперекачувального агрегату як елемента системи автоматичного керування процесом компримування природного газу / М.І. Горбійчук, М.І. Когутяк, О.Б. Василенко // Науковий вісник ІФНТУНГ. – 2009. – № 4 (22). – С. 128–134.
7 Горбійчук М.І. Математична модель газоперекачувального агрегату з приліглою ділянкою трубопроводу / М.І. Горбійчук, М.І. Когутяк, О.Б. Василенко // Проблеми нафтогазової
промисловості: зб. наук. праць. – К.: ДП Науканафтогаз, 2010. – Вип. VIII. – С. 201–208.
8 Горбійчук М.І. Аналітичні моделі газодинамічних приведених характеристик відцентрових нагнітачів природного газу / М.І. Горбійчук, М.І. Когутяк, Є.О. Ковалів // Науковий
вісник ІФНТУНГ. – 2003. – № 1 (5). – С. 64–67.
9 Горбійчук М.І. Імітаційне моделювання роботи ГПА з прилеглим трубопроводом / М.І. Горбійчук, М.І. Когутяк,О.Б Василенко, Є.О. Ковалів,Л.І. Швець // Нафтогазова енергетика. – 2011. – № 2(15).
10 Дьяконов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник / Дьяконов В., Кру глов В. – СПб.: Питер, 2001. – 480 с.
11 Hagan М. Т. Neural Networks for Control/ Hagan М. Т., Demuth H. B. // Proceedings of the 1999 American Control Conference. SanDiego: CA, 1999. P. 1642-1656.
12 Медведев В.С. Нейронные сети. МATLAB 6 / Медведев В.С., Потемкин В.Г. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с.
13 Narendra K. S., Mukhopadhyay S. Adaptive Control Using Neural Networks and Approximate Models / Narendra K. S., Mukhopadhyay S. // IEEE Transactions on Neural Networks. 1997. Vol. 8. P. 475-485.
.png)
