模糊预测迭代学习算法在油田抽油机中的应用.pdf

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1、2014年第39卷第3期能源技术与管理V01

2、39No．3EnergyTechnologyandManagement147doi：10．3969／j．issn．1672—9943．2014．03．056模糊预测迭代学习算法在油田抽油机中的应用陈杰，田永锋，白雪0(1．煤科集团沈阳研究院有限公司，辽宁沈阳110016；2．煤矿安全技术国家重点实验室，辽宁沈阳110016；3．辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105)[摘要]针对油田抽油机间歇启停运行方案中对信号的跟随性差和由于参数改变而

3、引起的波动抑制效果差的问题，在模糊预测模型的基础上引入迭代学习算法，设计了一种模糊预测学习控制器。经仿真表明，该控制器不仅对信号有很好的跟踪性，而且能对波动有很好的抑制效果。[关键词]油田抽油机；节能器；模糊模型预测；迭代学习控制[中图分类号]TP273[文献标识码]B[文章编号]1672-9943(2014)031473保证学习的收敛性，再由模糊预测模块得到预测0引言迭代偏差。基于模糊预测的迭代学习控制器结构目前我国油田抽油机为分布式作业，供电线如图1所示。路多、成本高。同时抽油机启动时为重型负载，这

4、样要求电动机的功率较大，而在运行过程中又是轻型负载，这样就造成了电机常工作在大马拉小车的状态]，从而导致了抽油无效行程增加、大量能源浪费、抽油设备损耗严重、维护成本提高等诸多问题。针对抽油机耗电量大的问题，人们提出了“抽油机连续工作变为间歇工作的运行方式”[2-3]。由图1基于模糊预测的迭代学>-j控制器结构于抽油机交变负载的特点是非线性、时变、不确定1．2基于模糊预测的迭代学习算法的，使得间歇过程的运行一般是在没有稳态工作在反馈一前馈迭代学习控制算法中引入模型点的过渡，这样导致了间歇启停时间的不确定性

5、，预测控制的思想，提出了一种基于模糊预测控制对这样的系统，传统控制理论和方法控制效果欠的迭代学习的新算法。佳。为此，在T—S模糊预测模型的基础上引人迭1Lk()=G(s)ek()+“川(t)代学习算法，设计了一种基于模糊预测的迭代学t∈[to￡0．+。J(1)习控制器，这种新的控制器不仅能抑制因参数改式中，()为当前时刻迭代输入值；G(s)为变引起的波动，同时对信号的波动也能有比较好反馈控制器的传递函数；e(￡)为当前输出与期望的跟踪性]。通过仿真表明，该控制器比传统的值的偏差；M(￡)为迭代前馈项；，

6、^为第k次循环PID控制具有更好的控制效果。的初始时间；为运行时间。1模糊预测学习控制器设计反馈控制器选用PI控制器，其传递函数为：Gc()=(2)1．1结构设计s把预测控制的思想加入到反馈一前馈迭代学式中，砂、7分别为积分时间和比例增益。习控制算法中，并将反馈机制加入到模糊预测迭当前前馈输入项的算法变为：代学习控制器中，同时将控制分成二级，即基本控1()=“^1()+厂()l(￡+)制级和批次偏差消除级，其中基本控制级采用的t∈[tO,k~t+￡。](3)是常规的控制方法，而偏差消除级则采用迭代学式中

7、，厂()为学习因子；丁为迭代偏差的预测习的方法，在迭代学习算法中加入预测迭代偏差，时间2014年6月148陈杰，等模糊预测迭代学习算法在油田抽油机中的应用Feb．，2014为了能减少滞后，将迭代偏差加入到式(3)中识步骤如下：的当前控制输入中，未来时刻的预测输出与给定第1步：给出数据集z，初始化聚类数c=2，初的期望输出的差值就是该偏差。始隶属度矩阵为。第2步：为了能得到隶属度矩阵=．，]，一1(1+丁)=，，d(f)一夕一1(+丁)(4)运用GK算法对样本z进行分类，然后将各子集式中，fZk-1(t+

8、)为模糊预测(FGP)模块得出的中选取隶属度最大值进行聚类，将z分成c个聚未来时刻的预测输出。类，Z2，⋯，；控制器模糊预测模块的设计是基于T—s模第3步：对聚类后的每个子集采用递推最小糊模型，可以逼近任意非线性系统。引入预测的思二乘算法，利用式(8)～(1o)可得出后件参数集0：想后，可得到P(预测时域)步内的预测输出(+7-)(T=I，2，⋯⋯，P)。Oi=1+(Yi—0)(8)1．3模糊预测模块其中KF—(9)1．3．1T—s模糊模型l+x一l该模型采用输入模糊划分的思想，用于基于=一l—置一1(

9、10)模型的控制系统的稳定性分析，T—s模糊系统一式中，为第i条模糊规则得出的值。般采用输入变量的线性函数作为规则后件的多输第4步：根据隶属度矩阵可得到相应输入Z人单输~(MISO)T—S模糊系统；而一个MISO系统的系统输出为：模型由多条模糊规则组成的集合来表示，其模糊蕴含条件句为：∑∥夕=上(11)R：ifx,isAland2isA2and⋯isA∑ThenY--po十pl1+p22+⋯十p=i=1mm第5步：按式(12)计算当前系统性