【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动控制，具体涉及变频离心机组的智能控制方法及系统。
技术介绍
1、变频离心机组作为现代工业中的重要设备之一，广泛应用于石油化工、医药、食品、冶金等多个领域，用于物料分离、净化和浓缩等工艺。随着工业生产的需求不断增加，离心机组在运行过程中面临着负载变化频繁、系统状态复杂、外部扰动不可预测等多种挑战。尤其是在动态负载和非线性运行工况下，离心机组的稳定性和高效性极易受到影响，这对系统的控制技术提出了更高的要求。
2、传统的离心机组控制系统通常采用基于pid（比例-积分-微分）控制的方式。pid控制器通过检测离心机组的关键参数（如转速、温度、振动等），根据设定的目标值，调节控制输入，以维持系统的稳定运行。这种控制方法具有结构简单、实现方便的优点，已被广泛应用于工业领域。然而，随着工艺复杂性和运行条件的变化，传统pid控制方法逐渐暴露出许多局限性。尤其是在动态负载和非线性工况下，pid控制往往无法应对快速变化的工况，导致系统响应滞后、控制精度不足、能耗较高等问题。在工业生产中，离心机组的负载变化是不可避免的。例如，在化工生产过程中，原料的进料量和特性经常会发生波动，这会直接影响离心机组的工作状态。负载变化可能导致离心机组的转速、转矩、温度等参数出现剧烈波动，进而影响生产效率和产品质量。现有的pid控制方法由于其基于线性系统设计，对于非线性动态负载变化的适应能力较差。传统的控制器通常需要手动调整参数来应对负载变化，而这些调整具有滞后性，无法在实际应用中实时响应负载波动。
技术实现思路<
1、本专利技术的主要目的在于提供变频离心机组的智能控制方法及系统，有效提高了变频离心机组在复杂工况下的控制精度、动态响应能力、非线性适应性和鲁棒性。
2、为了解决上述问题，本专利技术的技术方案是这样实现的为
3、变频离心机组的智能控制方法，所述方法包括：
4、步骤1：基于变频离心机组的动力学特性，建立变频离心机组的状态空间模型；
5、步骤2：基于状态空间模型，设计一个自适应模糊神经网络控制器，将模糊逻辑与神经网络结合，实现对非线性系统的控制，通过自适应权重的更新，自适应模糊神经网络控制器能够动态调整，以适应变频离心机组不同的状态变化；所述自适应模糊神经网络控制器输出自适应功率矩阵；
6、步骤3：通过负载转矩观测器来估计负载变化，计算负载补偿控制输入矩阵，从而在动态负载变化情况下，保证变频离心机组的稳定运行；
7、步骤4：基于状态空间模型，通过鲁棒h∞控制器计算鲁棒功率矩阵；结合自适应功率矩阵、鲁棒功率矩阵和负载补偿控制输入矩阵，计算出变频离心机组的最终控制输入功率矩阵。
8、进一步的，所述变频离心机组的状态空间模型使用如下公式进行表示：
9、；
10、其中，为角速度；为角位移；为径向力；为切向力；为温度；为输入功率；为转动惯量；为阻尼系数；和分别为径向刚度系数和切向刚度系数；为温度影响系数；为质量；和分别为径向和切向不平衡质量；和分别为径向和切向阻尼系数；为效率；为变频离心机组功率；为比热容；为热传递系数；为表面积；为时间；为微分符号，表示对时间的微分。
11、进一步的，步骤2中的自适应模糊神经网络控制器通过如下公式进行表示：
12、；
13、其中，是第个模糊规则的自适应权重，是模糊基函数，是模糊规则的数量；，是变频离心机组的状态向量；是状态反馈增益矩阵；为下标索引；为自适应功率矩阵。
14、进一步的，模糊基函数为一个高斯隶属函数，使用如下公式进行表示：
15、；
16、其中，为第个模糊基函数的中心值；为第个模糊基函数的宽度参数，表示隶属度函数的扩展程度；自适应模糊神经网络控制器通过如下公式不断调整自适应权重：
17、；
18、其中，表示自适应权重的变化率；为是自适应参数，控制自适应权重更新的速度，越大，自适应权重调整得越快；，表示当前变频离心机组的状态向量与期望变频离心机组的状态向量之间的误差，通过将误差放大，用来调整自适应权重，以减小误差；是根据lyapunov稳定性理论设计的正定矩阵。
19、进一步的，步骤3中的负载转矩观测器使用如下公式进行表示：
20、；
21、其中，为负载补偿控制输入矩阵；为比例增益，控制补偿的速度和幅度；为估计的负载转矩；为期望负载转矩；为积分增益，控制系统对累积误差的补偿能力；为微分增益，控制对负载转矩变化速率的响应；为积分变量。
22、进一步的，估计的负载转矩通过如下公式进行计算：
23、；
24、其中，为估计的负载转矩；为负载转矩观测的时间常数，决定负载估计的响应速度；为角速度误差增益，控制负载估计对角速度误差的敏感性；为实际角速度；为估计的角速度；为负载转矩非线性修正增益，控制非线性补偿的幅度；为积分增益，控制积分项对累积误差的补偿能力。
25、进一步的，估计的角速度通过如下公式进行计算：
26、；
27、其中，为估计的角速度；为角速度修正增益，控制对角速度误差的线性响应；为角速度非线性修正增益，控制对角速度误差的非线性补偿强度。
28、进一步的，鲁棒h∞控制器的使用如下公式进行表示：
29、；
30、其中，是h∞控制增益矩阵；为鲁棒功率矩阵；h∞控制增益矩阵通过求解以下riccati方程得到：
31、；
32、其中，为h∞控制增益矩阵；为riccati方程的解；为h∞控制器的性能指标，表示对扰动抑制的能力，值越小，对扰动抑制的能力越强；输出矩阵；外部干扰矩阵系统状态矩阵和系统输入矩阵通过如下过程得到：基于变频离心机组的状态空间模型，得到以下等式：
33、；
34、由此得到：
35、；
36、。
37、进一步的，最终控制输入功率矩阵通过如下公式计算得到：
38、；
39、其中，为最终控制输入功率矩阵。
40、变频离心机组的智能控制系统，所述系统包括：状态空间模型单元，用于基于变频离心机组的动力学特性，建立变频离心机组的状态空间模型；自适应模糊神经网络控制单元，用于基于状态空间模型，设计一个自适应模糊神经网络控制器，将模糊逻辑与神经网络结合，实现对非线性系统的控制，通过自适应权重的更新，自适应模糊神经网络控制器能够动态调整，以适应变频离心机组不同的状态变化；所述自适应模糊神经网络控制器输出自适应功率矩阵；负载补偿变化单元，用于通过负载转矩观测器来估计负载变化，计算负载补偿控制输入矩阵，从而在动态负载变化情况下，保证变频离心机组的稳定运行；控制输出单元，用于基于状态空间模型，通过鲁棒h∞控制器计算鲁棒功率矩阵；结合自适应功率矩阵、鲁棒功率矩阵和负载补偿控制输入矩阵，计算出变频离心机组的最终控制输入功率矩阵。
41、本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，所述变频离心机组的状态空间模型使用如下公式进行表示：
3.如权利要求2所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，步骤2中的自适应模糊神经网络控制器通过如下公式进行表示：
4.如权利要求3所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，模糊基函数为一个高斯隶属函数，使用如下公式进行表示：
5.如权利要求4所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，步骤3中的负载转矩观测器使用如下公式进行表示：
6.如权利要求5所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，估计的负载转矩通过如下公式进行计算：
7.如权利要求6所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，估计的角速度通过如下公式进行计算：
8.如权利要求7所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，鲁棒H∞控制器的使用如下公式进行表示：
9.如权利要求8所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，最终控制输入功
10.一种变频离心机组的智能控制系统，应用如权利要求1至9任意一项所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，所述系统包括：状态空间模型单元，用于基于变频离心机组的动力学特性，建立变频离心机组的状态空间模型；自适应模糊神经网络控制单元，用于基于状态空间模型，设计一个自适应模糊神经网络控制器，将模糊逻辑与神经网络结合，实现对非线性系统的控制，通过自适应权重的更新，自适应模糊神经网络控制器能够动态调整，以适应变频离心机组不同的状态变化；所述自适应模糊神经网络控制器输出自适应功率矩阵；负载补偿变化单元，用于通过负载转矩观测器来估计负载变化，计算负载补偿控制输入矩阵，从而在动态负载变化情况下，保证变频离心机组的稳定运行；控制输出单元，用于基于状态空间模型，通过鲁棒H∞控制器计算鲁棒功率矩阵；结合自适应功率矩阵、鲁棒功率矩阵和负载补偿控制输入矩阵，计算出变频离心机组的最终控制输入功率矩阵。
...【技术特征摘要】
1.变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，所述变频离心机组的状态空间模型使用如下公式进行表示：
3.如权利要求2所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，步骤2中的自适应模糊神经网络控制器通过如下公式进行表示：
4.如权利要求3所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，模糊基函数为一个高斯隶属函数，使用如下公式进行表示：
5.如权利要求4所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，步骤3中的负载转矩观测器使用如下公式进行表示：
6.如权利要求5所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，估计的负载转矩通过如下公式进行计算：
7.如权利要求6所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，估计的角速度通过如下公式进行计算：
8.如权利要求7所述的变频离心机组的智能控制方法，其特征在于，鲁棒h∞控制器的使用如下公式进行表示：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：黄安奎，叶青，
申请(专利权)人：缔索新能源科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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