油田回注水余氯模糊系统.pdf

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油田回注水余氯模糊系统龙盼,等油田回注水余氯模糊系统FuzzySystemofResidualChlorineinOilfieldReinjectionWater龙盼周凤星万兴兵(武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081)摘要:针对油田回注水系统中余氯控制对象具有非线性、大时滞和时变性等特点,以及难以建立数学模型的现状,介绍了一种基于自适应Smith的模糊PID控制方案。利用模糊控制,实现对PID3个参数的自整定;采用Smith预估器对加氯控制系统的滞后进行补偿,结合模型参考自适应算法,弥补Smith控制器对模型的依赖性。仿真结果表明,该方案能有效提高余氯的控制效果,增强了系统的鲁棒性及适应参数变化的能力。关键词:余氯控制自适应控制模糊控制PID控制Smith预估器油田污水处理中图分类号:TH86;TP273文献标志码:ADOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201606019Abstract:AimingatthecharacteristicsofobjectinresidualChlorinecontrol,i.e.,nonlinearity,largetimedelayandtime-varying,etc.,andthedifficultytoestablishthemodelfortheprocessofoilfieldreinjectionwatersystem,afuzzyPIDcontrolschemebasedonadaptiveSmithpredictionisintroduced.Theself-tuningofthreeofthePIDparametersareimplementedbyusingfuzzycontrol;andthetimelagofChlorinationcontrolsystemiscompensatedwithSmithpredictor,combiningwiththeadaptivealgorithmofreferencemodel,thedependenceofSmithcontrolleruponthemodelisremedied.ThesimulationresultsshowthatthecontroleffectofresidualChlorinecanbeeffectivelyimprovedbythiscontrolscheme,therobustnessandthecapabilityofthesystemtoadaptthechangesintheparametersareenhanced.Keywords:ResidualChlorinecontrolAdaptivecontrolFuzzycontrolPIDcontrolSmithpredictorOilfieldSewagedisposal0引言1控制系统结构从目前国内大部分油田的污水处理及应用情况来油田污水处理过程需对联合站外输泵出口处余氯看,污水回注地层是解决生产过程中污水的最佳方法。量进行定值控制。实际现场油田污水水质、pH值和温余氯是反映油田回注水水质状况的重要指标,过高或度等因素都会对出口处余氯量产生影响,而常规PID过低都会直接影响油田污水的回注过程。为保证回注控制器对以上干扰的控制效果不佳,使出口处余氯量过程正常进行,需对出口处余氯量进行定值控制。出波动频繁,影响回注水水质。为解决上述问题,本文在口处余氯量的优化控制对提高回注水水质、减缓管道常规PID控制的基础上,引入了Smith预估控制、模型[1]腐蚀速度和减少环境污染具有重要的意义。参考自适应和模糊控制。通过对某油田污水处理系统的分析,为保证回注基于自适应Smith预估的余氯模糊控制系统如水余氯量满足国家标准,本文提出了一种自适应Smith图1所示。图1中:γ为余氯给定值;y为余氯的测量预估模糊PID控制方案。该方案采用Smith预估控制值;μ为控制器控制量,相当于输出给加氯机阀门开度器,弥补回注水余氯控制系统的滞后,采用模型参考自的电流值。适应调整参考模型适应模型失配的情况,并运用模糊控制器对PID的比例、积分、微分参数进行修正。仿真结果表明:该方案提高了余氯量的控制精度,缩短了上升及峰值时间,降低了超调量。国家自然科学基金资助项目(编号:61174106);武汉科技大学大学生科技创新基金资助项目(编号:14ZRC149)。图1油田回注水余氯控制系统结构框图修改稿收到日期:2015-09-02。Fig.1StructureofresidualChlorinecontrolsystem第一作者龙盼(1991-),女,现为武汉科技大学控制科学与工程专业在读硕士研究生;主要从事检测技术与自动化装置方向的研究。foroilfieldreinjectionwater《自动化仪表》第37卷第6期2016年6月75 油田回注水余氯模糊系统龙盼,等测值逐渐接近设定余氯值时,为防止系统出现大的超2自适应Smith模糊PID控制器调,可适当增加微分系数,以减小积分系数。2.1模糊PID控制器④当e>0且ec>0时,即余氯检测值与余氯给定控制系统将采样得到的余氯值与设定值进行比值的偏差有增大的趋势。为减小超调,取较大的微分较,得到偏差e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输系数。当偏差较大时,为尽快消除偏差,可适当增大积入,并以PID的3个参数修正值作为输出;根据系统的分系数与比例系数,以减小微分系数。响应实时调节PID控制器,以满足不同时刻的误差e根据上述原则,可将其转化成模糊控制语句,如:和ec对PID控制参数的需求。模糊PID控制系统框IFE=NBANDEC=NB,THENΔK=PB,ΔK=pi图如图2所示。NB,ΔK=PS;dIFE=NBANDEC=NS,THENΔK=PB,ΔK=piNM,ΔK=NS;dIFE=NBANDEC=ZO,THENΔK=PB,ΔK=piNB,ΔK=PS;d…图2模糊PID控制系统框图(3)解模糊。Fig.2BlockdiagramoffuzzyPIDcontrolsystem′′′将模糊输出得到的ΔK、ΔK、ΔK去模糊化后,得pidi(1)输入输出量的模糊化。到精确控制量ΔK、ΔK、ΔK。解模糊一般采用重心pId选择偏差和偏差变化率ec及3个输出ΔK、ΔK、npi∑μ(ΔK′)×ΔK′jjj=1ΔKd对应的模糊语言变量,分别为E、EC、Kp、Ki、Kd。整定法,即:ΔK=n。参数输出为:′∑μ(ΔE)取模糊化论域为[-6,6],由7个语言变量组成,分别j=1j为{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},简记为ìKp=Kp0+ΔKp{NB、NM、MS、ZO、PS、PM、PB}。在油田加氯系统中,íKi=Ki0+ΔKi,其中Kp0、Ki0、Kd0为参数的基准值。[2]应保持出口处余氯值在(0.50.12)mg/L,选余氯偏îK=K+ΔKddd0差的基本论域为[-0.12,0.12],ec的基本论域为2.2自适应Smith预估控制器[-0.02,0．02],则可得量化因子Ke=6/0.12=50,Smith预估器系统结构如图3所示。图3中:PIDsK=6/0.02=300。隶属函数选用三角形函数,计算控制器为G(s),Smith预估器为G(s)e-τm,出口处余eccm方便。氯控制过程实际对象为G(s)e-τs。0(2)模糊规则和模糊推理。针对不同的e和ec,根据操作者手动控制经验及PID参数整定原则,将模糊控制器的模糊规则总结[3-4]如下。①当e>0且ec<0时,即余氯检测值与余氯设定值的偏差有减小的趋势。在初期阶段,为了尽快消除图3Smith补偿控制系统框图偏差,须加快控制量的响应速度,所以取较大的比例系Fig.3BlockdiagramofSmithcompensatecontrolsystem数;为避免积分饱和,取较小的积分系数。当余氯检测由图3推导出系统的传递函数为:值逐渐接近设定余氯值时,为提高系统的抗干扰性、减G(s)G(s)e-τsc0(1)ϕ′(s)=s小在稳定值点的振荡,可适当增加微分系数。-τs-τm1+G(s)G(s)+G(s)[G(s)e-G(s)e]cmc0m②当e<0且ec<0时,即余氯检测值超过余氯设定当G(s)=G(s)、τ=τ时,传递函数变为:m0m值,且偏差有增大的趋势。为防止大的超调量出现,选G(s)G(s)e-τsc0ϕ(s)=(2)取较大的微分系数,并适当减小比例系数、积分系数。1+G(s)G(s)c0③当e<0且ec>0时,即余氯检测值与余氯给定由式(2)可知,闭环系统的特征方程中不含纯滞值的偏差有减小的趋势。初期阶段,为了尽快消除偏后因子,使系统稳定性不受时滞部分的影响。差,须加快控制量的响应速度,所以取较大的比例系数考虑到油田污水处理过程参数的时变特性及不确和较小的微分系数,以提高系统的稳定性。当余氯检定性,预估模型可能会存在偏差,而Smith预估控制器76PROCESSAUTOMATIONINSTRUMENTATIONVol．37No．6June2016 油田回注水余氯模糊系统龙盼,等在模型匹配存在偏差的情况下会导致控制效果不佳,与Smith预估模型的广义误差。从而造成系统不稳定。但是,如果对预估模型不断调取ψ=k-kk,则选取李亚普诺夫函数:vcm整,使之和实际被控对象相匹配,系统的控制效果就会·2·22V(e,e)=aae+ae+λψ(9)101得到明显的改善。故将模型参考自适应思想引入到则:Smith预估控制系统中,构成自适应Smith控制器。其′····V=2aaee+2aee+2λψψ′(10)101原理是:选用Smith预估控制器为参考模型,回注水余由式(8)解得:···氯对象模型为被辨识过程,通过Smith预估控制器与e=-(ae+ae)+(k-kk)r(t)(11)10cm回注水余氯对象模型的广义误差,在线辨识回注水余代入式(10)中,得:···′氯对象模型;然后对参考模型进行调节,使参考模型的V′=2aa1ee-2ae[ae+ae-ψr(t)]+2λψψ=10110动态性能尽可能与实际过程一致[5]。系统结构框图如2·2·′-2a(e)+2aeψr(t)+2λψψ(12)11图4所示。由李亚普诺夫稳定性第二法则可知,系统稳定的·条件是V(e)负定。因等式右边第一项肯定为负,为保·证V(e)负定,取等式右边第二项与第三项的和为[5]零,即:·′2aeψr(t)+2λψψ=0(13)1则可得:图4余氯控制自适应Smith系统结构框图a1·Fig.4StructureofadaptiveSmithpredictorinresidualChlorinesystemψ′=-r(t)e(14)λ根据模型参考自适应控制理论,目前应用较多的又因为:·是李亚普诺夫稳定理论和波波夫超稳定性理论。在油ψ′=-kk(15)mc田污水处理过程中,希望控制系统可以使出口处的余将式(15)代入式(14),得余氯控制系统的自适应氯量维持在一个稳定的范围内。由李亚普诺夫稳定理律为:论设计的控制系统具有稳定性高和抗干扰性强的优·a1·k=r(t)e(16)[6-8]ckλ点,故选用该理论为调整控制器参数的自适应律。m可将氯在缓冲罐中的反应看成一个惯性环节加小模型参考自适应控制框图如图5所示。[9]滞后环节,其传递函数为:k′-τsv-τsG(s)=G(s)e=e(3)00Ts+1[6]由泰勒一阶式可得:-τs1e≈(4)τs+1则余氯实际对象模型传递函数可写为:图5模型参考自适应控制框图′1kvG(s)=G(s)=(5)00Fig.5Blockdiagramofmodelreferenceadaptivecontrolτs+1(Ts+1)(τs+1)T+τ1令a=、a=,则余氯实际对象模型传递123仿真分析TτTτ函数为:油田污水处理过程的数学模型包括缓冲罐反应和k′v加氯机两部分。氯水混合与缓冲罐反应看作惯性环G(s)=(6)02s+as+a12节、比例环节与滞后环节的组合。其传递函数为:设Smith预估模型传递函数为:kv-τsG(s)=e,设k=0.04、T=2、τ=40。加氯机k1Ts+1v′mG(s)=(7)m2s+a1s+a2根据控制输出的电流控制投加的氯气量,可看作惯性开环系统的动态方程为:环节与比例环节的组合。其传递函数为:G(s)=2···e+a1e+a0e=(kv-kckm)r(t)(8)k1。其中:k=1为传递系数,T=100为时间常11式中:r为模型输入,等效于U;e为余氯实际对象模型T1s+1《自动化仪表》第37卷第6期2016年6月77 油田回注水余氯模糊系统龙盼,等[10]数。最终的被控对象为一个带滞后的二阶传递函数:和时变性特点,本文提出了一种基于自适应Smith的0.04-40s模糊PID控制方案。该方案兼顾了模糊控制和自适应G(s)=e(17)2200s+102s+1Smith预估控制的优点,既对系统的扰动有较强的适应在Matlab中建立仿真模型,验证在参数失配的情能力,又对系统的滞后有很好的补偿,从而保证了杀菌况下,系统对象模型与Smith预估器模型的控制效果。效果、提高了回注水水质、减少了环境污染。与传统的分别设计了常规PID控制器、模糊PID控制器和自适控制方法相比,该方案在控制性能上有很大的提高,且应Smith的模糊PID控制器。当以0.5mg/L阶跃信号实现方便、控制效率高,极大地降低了油田运行成本,为输入时,3种控制系统的仿真结果如图6所示。具有广阔的推广应用前景。参考文献[1]丁慧,陈文峰,栾希炜,等.油田采出水电解杀菌技术研究[C]//2003年水消毒技术国际研讨会,2003:99-103[2]黄强.油田采出水电解盐水杀菌技术[J].油气田地面工程,2012(11):29-30[3]邢健峰,纪志成.基于模糊PID的Smith预估碱液温控系统[J].自动化与仪表,2014(7):43-47[4]王春艳.基于Smith预估模糊PID控制的加热器温控系统[J].图6对象参数改变后余氯输出曲线自动化与仪表,2012(6):49-52Fig.6OutputcurvesofresidualChlorineafter[5]周颖,宋丹丹,聂盼盼,等.模型参考自适应-Smith预估控制在发酵objectparameterschanged温度控制中的应用研究[J].河北工业大学学报,2011(5):5-10比较3种控制器的超调量和调节时间:PID控制[6]尉颖,白珍龙.新型的Smith自适应辨识控制算法[J].自动化仪器分别为18.5%和287min;模糊PID控制器分别为表,2010(2):31-34[7]OTEAFYA.AStudyoftheLyapunovStabilityofanopen-loop12.3%和221min;自适应Smith的模糊PID控制器分inductionmachine[J].ControlSystemsTechnology,2010,18(6):别为5.5%和212min。仿真结果表明:自适应Smith1469-1476.的模糊PID控制器具有上升时间短、调节时间短、超调[8]李清泉.自适应控制理论体系、设计与应用[M].北京:科学出量小和控制效果好等特点。版社,1990.[9]胡寿松.自动控制原理[M].北京:科学出版社,2003.4结束语[10]王永初.滞后过程的预估与控制[M].北京:机械工业出版社,针对油田回注水余氯控制系统的非线性、大时滞1987:7-9.(上接第74页)[5]曹广忠.磁悬浮系统控制算法及实现[M].北京:清华大学出版社,2013.4.定性、常规PID控制参数整定困难及鲁棒性差等诸多[6]李言俊,张科.自适应控制理论及应用[M].西安:西北工业大缺点,难以满足高精度复杂控制系统的控制要求。智学出版社,2005.能控制是未来控制领域最重要的发展方向之一,智能[7]KUOCL,LIT,GUON.Designofanovelfuzzysliding-mode控制算法将在现有的应用领域进一步深化,而模型参controlformagneticballlevitationsystem[J].JournalofIntelligent考自适应控制算法将为达到高精度复杂控制要求提供andRoboticSystems,2005,42(3):295-316.[8]KADDISSIC,KENNéJP,SAADM.Indirectadaptivecontrolofan一种可靠方法。electrohydraulicservosystembasedonnonlinerbackstepping[J].参考文献IEEE/ASMETransactionsonMechatronics,2011,16(6):[1]汪希平.磁悬浮轴承转子系统理论基础[M].上海:上海大学出1171-1177.版社,2002:4-5.[9]杨承志,孙棣华,张长胜.系统辨识与自适应控制[M].重庆:重[2]SHAMELIE,KHAMESEEMB,HUISSOONJP.Nonlinearcontroller庆大学出版社,2003.designforamagneticlevitationdevice[J].MicrosystemTechnologies,[10]KOSIZUKAN,ISHIKAWAF.Progressofsuperconductingbearing2007,13(5):831-835.technologiesforflywheelenergystoragesystems[C]//Proceefingsof[3]施韦策,布鲁勒,特拉克斯勒,等.主动磁轴承基础、性能及应thetopicalconferenceoftheInternationalCryogenicMaterials用[M].袁崇军,译.北京:新时代出版社,1997.Conference(ICMC2002),2003:444-450.[4]刘金琨.先进PID控制及其Matlab仿真[M].北京:电子工业出[11]张云生,祝晓红.自适应控制器设计及应用[M].北京:国防工版社,2003:45-67.业出版社,2005.78PROCESSAUTOMATIONINSTRUMENTATIONVol．37No．6June2016