天然氣檢定裝置控制算法研究

高志國

(中石化中原石油工程設計有限公司，河南 濮陽 457001)

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天然氣檢定裝置控制算法研究

高志國

(中石化中原石油工程設計有限公司，河南 濮陽 457001)

摘要：在流量計進行天然氣實流檢定過程中，需要在不同的流量檢定點下進行校準。通過對壓力、流量被控對象的研究，分析了控制對象中非線性因素導致不同流量工作點控制性能變化的可能性。針對流量和壓力控制問題，利用動態流程模擬平臺對模擬對象特性進行試驗研究，根據模擬對象特性選擇合適的先進控制算法對流量和壓力進行更優的控制調節，實現各工況下流量、壓力等參數的快速調節以及高度穩定。

關鍵詞：流量檢定控制算法控制對象模糊自適應

隨著天然氣在國內能源消耗份額的逐年增加，流量計作為天然氣計量工具應用也越來越廣，流量計的檢定成為重要的發展市場。中國石油化工集團公司即將建成的國家石油天然氣大流量計量站武漢分站是具有原級標準的國家級天然氣實流檢定站，能夠滿足國內越來越多的流量計檢定需求。

根據流量計檢定規程規定，被檢流量計需要在多個流量檢定點下進行校準。在不同的流量檢定點切換過程中，流量、壓力有大幅度的變化，需通過控制算法對壓力、流量進行控制，實現多個流量檢定點的平穩切換。通過對被控對象特性(例如閥門的特性)的分析，文中研究了其非線性導致不同工作點控制性能變化的可能性，為了保證計量精度，通過先進的控制算法確保各工況下流量、壓力等參數的快速調節以及高度穩定。該項研究中被控對象是通過HYSYS建立的動態流程模擬，運用VB建立控制器，通過VB和HYSYS的連接通信來實現模擬對象的控制，同時充分利用Matlab強大的運算能力，在開發控制器算法過程中，采用Matlab進行運算，通過VB和Matlab實時進行數據交換，實現了整體控制器的控制功能。

1控制對象分析

針對流量計檢定過程中不同檢定點的流量和壓力控制問題，利用動態流程模擬平臺對模擬對象特性進行試驗研究，目的是通過試驗的方法獲得模擬對象特性，根據模擬對象特性選擇合適的先進控制算法對流量和壓力進行更優的控制調節。通過流程模擬軟件建立天然氣計量檢定站的動態流程模擬平臺。

國家石油天然氣大流量計量站武漢分站流量調節分3條支路，各支路管徑以及流通能力不同，根據流量大小運用邏輯控制單元選定流通支路，同時控制管線上的流量調節閥來調節流量大小。用于調節檢定天然氣的壓力控制單元同樣分為3條支路，選擇流通支路的方法與流量調節支路相同，通過控制管線上的壓力調節閥調節壓力大小。

根據常規控制經驗分析，流體在調節過程中流量和壓力對象都存在明顯的非線性，采用常規的PID控制難以得到很好的控制效果；同時在外部干擾的作用下，流量和壓力的控制精度降低，在一定的范圍內出現波動，因而考慮采用先進控制算法。

2控制方案

為滿足流量計檢定工況中流量、壓力PID參數的自適應需求，控制方案考慮采用適用于非線性對象控制的單神經元自適應PID控制算法或者模糊自適應PID控制算法，對流量和壓力進行控制。

2.1單神經元自適應PID控制算法

神經網絡是模擬人腦思維方式的數學模型，它是智能控制的一個重要分支，為解決復雜的非線性、不確定、不確知系統的控制問題開辟了新途徑。由具有自學習和自適應能力的單神經元構成單神經元自適應智能PID控制器，不但結構簡單，而且能適應環境變化，有較強的魯棒性，能夠在控制系統出現數據溢出等異常情況下進行工作。單神經元自適應PID控制結構如圖1所示。

圖1　單神經元自適應PID控制結構示意

典型的神經網絡學習規則有三種： 無監督的Hebb學習規則、有監督的Delta學習規則、有監督的Hebb學習規則。單神經元自適應控制器是通過對加權系數的調整實現自適應、自組織功能，加權系數的調整按有監督的Hebb學習規則實現?？刂扑惴皩W習算法為

(1)

(2)

w1(k)=w1(k-1)+ηIz(k)u(k)x1(k)

(3)

w2(k)=w2(k-1)+ηPz(k)u(k)x2(k)

(4)

w3(k)=w3(k-1)+ηDz(k)u(k)x3(k)

(5)

式中：K——神經元的比例系數，K>0；u——加權和；w——加權系數；x——輸入向量；ηP，ηI，ηD——分別為比例、積分、微分的學習速率。

對比例、積分和微分分別采用了不同的學習速率ηP，ηI，ηD以便對不同的加權系數分別進行調整。K值的選擇非常重要，K越大，則快速性越好，但是超調量大，甚至可能使系統不穩定。當被控對象延時增大時，K值必須減小，以保證系統穩定；K值選擇過小，會使系統的快速性變差。

2.2模糊自適應PID控制算法

模糊自適應PID控制就是通過運用模糊數學的基本理論和方法，把規則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規則以及有關信息作為知識存入計算機知識庫中，計算機根據控制系統的實際響應情況，運用模糊推理，即可自動實現對PID參數的最佳調整。

自適應模糊PID控制器以誤差e和誤差變化ec作為輸入，以滿足不同時刻的e和ec對PID參數自整定的要求。自適應模糊PID控制器結構如圖2所示。

圖2　模糊自適應PID控制器結構示意

PID控制器參數模糊自整定是找出PID 3個參數與e和ec之間的模糊關系，在運行中通過不斷檢測e和ec，根據模糊控制原理對PID 3個參數進行在線修改，以滿足不同e和ec時對控制參數的不同要求，而使被控對象有良好的動、靜態性能。

在控制器運行的某段時期內，控制系統通過對模糊邏輯規則的結果處理、查表和運算，自動完成對PID參數的在線自校正，其工作流程如圖3所示。

圖3　模糊自適應PID控制器工作流程示意

3控制算法結果分析

3.1不同算法對壓力和流量的控制品質

取4個流量檢定點400，600，1000，1600m3/h為例,實驗觀察不同檢定點的切換過程，通過不同的控制算法進行流量和壓力的控制。通過比較單神經元自適應PID、模糊自適應PID兩種控制方案的控制品質，選擇最優的控制方案。

1) 單神經元自適應PID流量、壓力調節曲線如圖4，圖5所示。

圖4　單神經元自適應PID流量調節曲線

圖5　單神經元自適應PID壓力調節曲線

2) 模糊自適應PID控制流量、壓力調節曲線如圖6，圖7所示。

圖6　模糊自適應PID流量調節曲線

圖7　模糊自適應PID壓力調節曲線

3.2兩種控制方案效果對比

對兩種控制方案的控制品質進行比較，選取調節時間和動態偏差作為評定指標，統計結果見表1所列。

表1　實驗結果統計

通過表1的數據可以看出：

1) 從減小調節時間的角度出發，單神經元自適應PID在這3個過程中的調節時間分別為3.0，2.0，3.0，3.0，2.5，4.0min；模糊自適應PID在這3個過程中的調節時間分別為4.0，3.0，3.0，5.0，5.0，7.0min。因此，兩種先進控制算法都能夠在一定程度上減少調節時間，但單神經元自適應PID控制的效果更好，通過數據可以看出，該控制方案能在常規PID的基礎上將調節時間減少50%以上，顯著提高了檢定效率。

2) 從降低動態偏差的角度出發(該報告中動態偏差為調節過程中最大動態偏差)，運用單神經元自適應PID控制調節壓力的過程中出現的最大動態偏差為0.01，0.04，0.04MPa；運用模糊自適應PID控制調節壓力的過程中出現的最大動態偏差為0.01，0.03，0.04MPa。通過實驗數據可以看出，兩種先進控制算法也能夠很好地降低動態偏差，比較來說兩種先進控制算法在減小壓力最大動態偏差的過程中效果接近，但是模糊自適應PID在流量的調節過程中會加劇產生流量的波動。所以從降低動態偏差的角度出發，應該選擇單神經元自適應PID控制。

綜合考慮調節時間和動態偏差兩項評定指標，在兩種控制方案中選取單神經元自適應PID能夠取得更好的壓力和流量控制效果。

4結束語

筆者通過對氣體實流檢定裝置壓力流量控制

方法研究的介紹，研究用于氣體壓力流量控制的兩種先進控制算法，仿真模擬實驗分析結果表明單神經元自適應PID能夠對較大幅值的擾動進行一定程度的調節，快速地克服擾動作用并且得到很高的控制精度，從而使檢定過程中流量和壓力的精度達到檢定要求。

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Study on Control Algorithm of Natural Gas Detection Device

Gao Zhiguo

(Sinopec Zhongyuan Petroleum Engineering Co. Ltd., Puyang,457001, China)

Abstract：Calibration should be done under different flow during verification of actual natural gas flow with flow-meter. Possibility of nonlinear factors leading to control property changes under different flow is analyzed through controlled object study of pressure and flow. Aiming at problems of flow and pressure control, simulation object characteristics are studied with dynamic process simulation platform. Appropriate advanced control algorithms are selected to adjust better flow and pressure according to simulation object properties to achieve quick adjustment and high stability under different flow and pressure.

Key words:flow verification; control algorithm; control object; blurry adaptive

作者簡介：高志國(1977—)，男，山東東營人，1998年畢業于西南石油學院計算機應用專業，獲碩士學位，現就職于中石化中原石油工程設計有限公司，負責儀表、控制系統的設計研究工作，曾從事多年DCS維護及現場總線維護工作，任儀表自動化高級工程師。

中圖分類號：TP273

文獻標志碼：B

文章編號：1007-7324(2016)03-0063-03

稿件收到日期： 2016-01-08，修改稿收到日期： 2016-04-04。