浪涌检测系统使用高斯隶属函数曲线

默罕默德·a·威利¹易卜拉欣f . Tarrad¹Mohamed m .福²

部门电气工程埃及爱资哈尔大学工学院。
电子和通讯。工程系,工学院,Zagazig大学埃及。

文摘

问题:飙升是一种不稳定,影响整个压缩系统。飙升的特点是一个极限环振荡,导致大的振幅波动的压力和流量。在旋转失速相比,平均质量流量不稳定但压痕制服。方法:试图找到一个简单的模型结构可以捕获在一些适当的意义上的动态特性的关键物理工厂,我们研究的应用可能性喘振检测系统通过使用高斯隶属函数曲线来保护利用神经模糊飙升的离心式压缩机。结果:通过测试已经创建了新的神经-模糊系统验证了该控制方案的有效性,新的模糊系统得到一个好的结果而使用的检测系统。结论:我们可以使用模糊系统检测的离心式压缩机替代当前的检测系统。

关键字

压缩机、ASC,高斯模糊,简称ANFIS神经

介绍

压缩机作为燃气轮机的一部分用于飞机和船用推进或发电、内燃机在增压器和涡轮增压器,在各种工业过程在本文我们关注离心式压缩机中使用(石油)植物和化学过程流体运输管道。离心式压缩机的轴流压缩机工作原理一样所以每当合适我们将参考涡轮压缩机的更一般的类,涵盖了所有的连续流压缩机。[1]

压缩机转移动能从aero-mechanically-driven转子的稳定供应天然气。气体的压强所提出的转换的加速度通过扩散压缩机的旋转部分。在压缩机的正常运行,名义上是稳定的,而且轴对称流动。依赖于压力上升的速度旋转,但有效范围是有限的。这种不稳定性可以取两种形式之一,激增或旋转失速根据压缩机的速度。压缩机的性能是绘制压力比和质量流量对不同旋转速度。情节分为两个区域的摊位(或增加)。这一行定义了压缩机的操作限制。左边的失速线流不再稳定。[2]

在正常和缓慢变化操作,可以避免增加回收气体通过控制阀保持最小流量激增。然而,当旅行或主要心烦意乱时,流量下降,飙升的主要手段能源可以减少低头(吸入流量压差)的压缩机达到的最低稳定流动状态。头在压缩机在旅行或沮丧取决于整个系统的响应,包括改变压缩机的性能,瞬态在管道中流动,控制系统的响应,和能力开放率激增和其他自动阀门,如通风或排污阀,止回阀[3]。

本文介绍的工具和技术,可以用于模型性能和控制反应和时间依赖的头压缩机系统。在这项研究中使用的工具是自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS)通过一些数据和操作条件从压缩机网站它可以训练一个新的模糊逻辑作为喘振检测(ASD)。模糊逻辑模型也跟踪离心式压缩机的性能在不同的速度,占压缩机的旋转惯性火车,和评估气体流的热物理性质

喘振检测

答:喘振基础知识

沿着管道气体的转移是一种常见的过程在石油、化工和石化行业。成本效益,在高压气体通常是运输通过压缩机进入管道之前。压缩机效率最大化,通过保持低流量,压力高,与最低可能的流量被限制的风险压缩机进入条件[2]。

增兵现象是一种不稳定的和不受欢迎的压缩机的运行状态,发生当流过它降低,压缩机排气压力小于线压力。这导致瞬间倒流,减少管路压力,导致不稳定的输出流。减少管路压力,流经压缩机重新建立,导致管路压力增加,循环再次开始。如果因素导致的条件不正确并迅速纠正,输出将继续振荡导致压缩机损坏。喘振系统提供:

防止压缩机损坏,如轴弯曲,裂缝或破裂的铸件,损坏的叶轮和轴承

降低压缩机停机时间和生产成本。

节省维护成本。

压缩机不能运行在这些条件下(条件)。可能造成的损害包括:飙升

1。快速流和压力振荡导致过程不稳定。

2。噪音。

3所示。振动机器。

4所示。减少自己一生的机器或在极端情况下可能导致意外飙升,压缩机。

5。压缩机内部的温度上升。

6。压缩机的跳闸。

7所示。机械损伤:

压缩机的喘振控制线的描述,通常的形式提供性能地图。波动极限模型应该基于实验测试,在工厂测试或现场核查。增兵发现从压缩机性能地图如图1含有2或3线,这些线识别[4]的线:

1。增加控制第2行。安全行。3所示。喘振线

确定操作压缩机的状态如果是在区域或安全区域,操作点的性能地图必须在喘振线的右侧。控制线通常位于10%右边的喘振线[5]。压缩机的操作点id的价值取决于体积流量(VA)和焓差(Δh)压缩机的轴的地图。体积流量的计算以下方程:

Δp是有效压力(差压在压缩机的嘴在吸力面),T1是进气温度和进气压力p1。K是一个校正因子来自压缩机的几何形状。焓差Δh计算为:

b .喘振检测结构

压缩机喘振保护需要对所有连续流(离心式和轴流式压缩机。这些单位是用于天然气管道、液化天然气制冷剂,化工/石化流程。尺寸范围从小型电动马达驱动单元驱动的大型燃气涡轮机。喘振保护提供了一个控制阀门,打开允许从压缩机出口气体再循环入口。压气机喘振发生时下游流需求变化和不匹配当前压缩机操作点。流控制系统将会改变司机(发电机或电动机)的速度如果可以适应新的流量,但是大的速度回转质量(司机+压缩机)往往不能很快被改变以匹配操作点的变化。当压缩机的速度和相应的设计流量不匹配实际的系统需求,倒流可以发生在压缩机。没有外部干预倒流周期将继续把海豹和其他内部部分承受着巨大的压力。完成压缩机故障是可能的。[1]

根据图3,方程(1)和(2)Xd计算取决于以下数据:

•排放压力•摄入量temp。•进气压力•DP压缩机

本文将使用现有的系统来收集数据的模糊系统,收集到的数据分为两组,1一个是训练数据包含123分(大约50%的人在右边的喘振控制线和50%的他们喘振控制线的左侧)和第二组测试数据包含10分(5点右边的喘振控制线和5点左侧的喘振控制线)。

喘振检测使用模糊

模糊逻辑工具于1965年被引进,LotfiZadeh,它是一个处理不确定性的数学工具。模糊理论提供了一种机制等代表语言构造的“低”“中”“高”在一般情况下,模糊逻辑提供了一个推理结构,使适当的人类推理功能[7]。

答:模糊逻辑-基本原则

模糊逻辑的逻辑是指研究人类经验的方法和原则。模糊集的模糊IF - THEN规则的构建块的一般形式“如果X是Y是B, A和B是模糊集的地方。术语“模糊系统”主要是指系统由模糊if - then规则[7]。隶属函数(MF)是一个曲线,定义了每个点的输入空间映射到一个成员值(或隶属程度)之间的最小和最大。类型的会员和会员的数量会影响结果最好将增加会员的数量是5会员对每个输入如下:

LowLow——Low-Medium-High-HighHigh。这些数字的会员将会使625年规则生成的系统和他们也利用神经模糊网络成员的类型是很重要的,所以通过试验和错误的方法,更好的结果得到与guassmf会员类型。

b .模糊建模

有限的模糊逻辑含义总是可以被声明一组模糊if - then规则一般只包含模糊逻辑和操作,在以下对于多输入变量形式[8]:

高木涉和Sugeno模糊规则模型可以近似用大量的非线性系统,研究规则(625年规则)将下面的例子:

如果(LowLow排放压力)和(LowLow进气温度)和(IntakePressure低低)和(DP压缩机LowLow)然后(控制Deviation-Xd out1mf1)。

如果(出口压力低的低)和(进气温度较低的低)和(IntakePressure低低)和(DP压缩机低),那么(控制Deviation-Xd out1mf2)。

如果(DischargePressure LowLow)和(IntakeTemp LowLow)和(IntakePressure LowLow) (DPCompressor中),那么(ControlDeviation-Xd out1mf3)。

自适应神经模糊推理系统

的基本结构类型的模糊推理系统到目前为止看到的是一个模型,将输入特征映射到输入隶属函数,输入隶属函数的规则,规则的一组输出特性,输出特性输出隶属度函数,输出隶属函数的单值与输出相关联的输出或决定。[9]

简称ANFIS是用于实现该模型,利用收集到的训练数据训练模糊检测系统。该系统有4个输入和一个输出。使用给定的输入/输出数据集,简称ANFIS[10]工具箱函数构造一个模糊推理系统(FIS)的隶属函数参数调整(调整)使用反向传播算法单独或结合一种最小二乘的方法。[11]

有两种方法,简称anfis学习使用更新隶属函数参数:

反向传播的所有参数(最陡下降法)

反向传播组成的混合方法与输入相关参数的隶属度函数,和最小二乘估计的参数与输出隶属度函数。[12]

下图显示了简称ANFIS网络结构的映射输入隶属函数,相关参数通过隶属度函数的输出。

学习它使用混合方法的最陡下降和最小二乘估计(LSE)。有许多模式结合使用:批处理学习、模式的模式,不同的方法组合。[13]

训练模糊系统的输入数据(流量压力摄入temp.-Intake-pressure-DP压缩机)和一个输出(控制偏差)使用混合学习方法如图5所示。

结果

两组数据的结果提出了在这一节中。许多类型的神经模糊模型的几个试验后,我们发现,与200年gaussmf时代和5会员得到一个好的结果。作为下一个图的误差表明,误差是0.0033571。

完成训练后这种误差的模糊系统下一步是测试和模拟检测系统和比较它与现有的系统。下一个图显示模糊系统的输出使用训练数据。

下一个图显示模糊系统的输出使用测试数据和误差是0.43932。

接下来的图中显示的数据用于模拟模糊检测系统:

下一个图显示了模拟模糊系统的输出数据(红色线)和现有系统(黑线)。

根据以上结果。在FIS的最大误差< 0.5,控制线通常位于10%右边的喘振线[5]。增兵流量乘以1.1的控制流。根据结果误差不超过±0.5%和压缩机制造商确认喘振线之间的差距和控制线is10%和控制线和安全之间的差距是10%,因此±0.5%是一个小错误和接受,这是因为在最差的情况下,金融中间人将行动打开喘振阀控制线后0.5,这意味着阀门将被控制在喘振线9.5%。

结论

这种模糊逻辑方法的好处是,检测系统不需要压缩机的知识地图是为了找到一个理想的平衡点。相同的模型可以在主动和被动增加控制的知识方法的实施。决策是完全基于压缩系统输出,允许模糊模型很容易适应任何涡轮压缩机系统。

结论

因此它允许每个节点与信息决定是否把消息复制到路径节点通过优化其传播工作提供足够的信息延迟。使用一个通道选择方案提供了频谱利用率同时最小化主系统的干扰水平。使用可靠的算法,itimproves CR-Networks频谱感知的可信度。它使网络节点动态自适应地调节他们的沟通策略根据不断变化的网络环境。

未来的工作

实际的实现需要更多的研究的规范化简称ANFIS方法。我的观点是,更多的编辑会员参数会做出更好的结果和更少的错误。

承认

作者要感谢医生,Gasco公司,黎明公司&我的妻子。

引用

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