油田电潜泵系统控制的相关问题分析（下）
日期：2008-8-8 1:00:44 来源：中国自动化网
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5 控制策略的选取
20世纪50年代发展起来的近代控制理论，无论是状态空间法，还是基于I/O描述的黑箱法，精确的数学描述是它分析与设计系统的基础。如果对象(或过程)的数学模型不知道，那么首先必须数学建模，但无论是最优控制还是自适应控制，讨论问题的前提都是要求精确的数学模型，而对油田复杂系统显然不具备上述条件，对作者讨论的控制系统而言，不应列为选取的控制策略。
(1) 人工神经网络(ANN)
起源于20世纪40年代，它从某些方面反映了人脑的基本特征，但并不是人脑的真实描写，而只是它的抽象、简化和模拟，网络的信息处理由神经元间的相互作用来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型，并对其进行训练与学习，直至达到符合要求为止，即寻找最优的神经网络结构与权值。然而，神经网络的学习，需要一定的实验样本，同时，还需要运行成千上万次才能获得最佳结构。有时获得的是一个局部最优解，而不是全局最优解，因方法的局限性，同样，也难于对本文所讨论的油田对象实现有效的控制。
(2) 专家控制系统(ECS)
它是以知识为基础，在某一专门领域企图模拟人们思想行为的一组计算机程序，能够处理各种定性的、定量的、精确的、模糊的信息，因此可根据对被控过程的经验和知识获取情况，采取不同的描述形式，以便更多地反映对象特性，为控制提供控制策略和控制模态。被控过程的动态信息经过对特征信息进行抽取与处理及模式识别后，一方面送到推理机构，另一方面为知识库补充有用的信息。推理机构根据特征信息和知识库提供的知识进行判断、推理，并将结果送到控制机构，从而给出合适的控制输出，对被控过程实施控制。但由于特征信息的采集、特征信息的表达、以及完备知识库的建立实现难度大，所以，专家系统也不一定是一个好的选择。
实际工程中，一个非常熟练的操作人员，能凭借自己丰富的实践经验，通过对现场的各种现象的判断取得较满意的控制效果。如果将凭经验所采取的措施转变成相应的控制规则，并且研制一个控制器来代替这些规则，从而也可实现对复杂工业过程的控制。实践证明，以模糊控制理论为基础的模糊控制器(FC)能够完成这个任务。
人的控制经验是用人的语言来进行总结和描述的。而语言是思维的外壳，它具有很大的模糊性。例如，当要保持一个水塔中的水位时，可以通过调节水泵阀门开度将水位稳定在固定点。按照人的经验可有下列控制规则:
若水位高于固定点，则排水，若差值越大，则排水阀门开大，排水越快，若差值越小，则排水阀门开小，排水越慢;
若水位低于固定点，则给水，若差值越大，则给水阀门开大，给水越快，若差值越小，则给水阀门开小，给水越慢.
在上述描述操作经验的语言中，“高于”、“低于”、“开大”、“开小”等这些词都带有一定的模糊性，因此必须用模糊数学中的模糊集合来刻画这些模糊语言，并用IF condition THEN action语句予以实现。其核心是对复杂的系统或过程建立一种语言分析的数学模式，使人们日常生活中的自然语言能直接转化为计算机所能接受的算法语言。它为处理客观世界中已存在的模糊性问题，提供了有力的工具。模糊控制技术的应用在国内已取得明显效果，尽管还处于不断完善和发展的阶段，但其控制品质和效果还是令人满意的，对油田系统是一种可供选择的策略。
6 控制模型与控制算法
6.1 控制模型
由于被控对象的复杂性和不确定性，按传统的方法不可能建立油田系统的严格数学模型，可以采用基于知识表示的非数学的广义控制模型，如图1所示。
事实上，人们对对象不是一无所知，而是不全知，即所具有的对象信息是灰色信息。在实际工程中，依靠控制专家的知识和经验，也可以对系统进行有效的控制，获得满意的结果。它是基于人的智能、控制者的经验和技巧，完成预定的控制任务。因此它是人机结合的控制
模型，即控制者(人)的模型和被控对象(机)相结合的模型，如控制者的知识模型和被控对象的机理模型相结合的广义控制模型。
6.2 控制算法
基本思路是模仿过程控制系统中富有经验的操作者的普遍行为，如当系统的误差趋于增加时，发出强烈的作用(闭环控制);当系统误差趋于减小时，则取消控制动作，等待观察等等。人对被控系统的状态、动态特征及行为了解的越多，控制的效果就会越好。如果en表示离散化的当前采样时刻误差值，en-1和en-2分别表示前一个和前二个采样时刻的误差值，则有
Δen=en-en-1
Δen-1=en-1-en-2
从误差e和误差变化Δe这两个基本的特征变化，便可从动态过程中获取更多的特征信息。
(1) e·Δe
误差e同误差变化Δe之积构成了一个新的描述系统动态过程的特征变量，利用该特征变量的取值是否大于零，可以描述系统动态过程变化的趋势。
当en·Δen<0时，表明系统的动态过程正向着误差减小的方向变化，即误差的绝对值逐渐减小。
当en·Δen>0时，表明系统的动态过程正向着误差增大的方向变化，即误差的绝对值逐渐增大。
在控制过程中，识别en·Δen的符号，便可掌握系统动态过程的行为特征，以便更好地制定下一步控制策略。
(2) Δen·Δen-1
相邻两次误差变化之积Δen·Δen-1构成了一个表征误差出现极值状态的特征量，若Δen·Δen-1<0表征出现极值，则Δen·Δen-1>0表征无极值。
(3)│Δe/e│
误差变化Δe与误差e之比的绝对值的大小，描述了系统动态过程中误差变化的姿态。
将│Δe/e│与e·Δe联合使用，可对动态过程作进一步的划分，通过这种划分，可以捕捉到动态过程的不同姿态。
(4) Δ(Δe)
误差变化的变化率，即二次差分，描述动态过程处于趋于超调或回调段位;当Δ(Δe)>0，处于超调段:Δ(Δe)<0时，处于回调段。
总结上述特征，其基本控制算法可归纳为:
其中:Un为控制器第n次采样时刻的输出;
Vo为控制器的第n次保持值;
e及分别为系统误差及其变化率;
emi为误差的第i次极值;
Kp为控制器的比例增益;
k为控制增益的抑制(衰减)系数，一般取oWW.W_PLCJS_COM－PLC－技.术_网
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20世纪50年代发展起来的近代控制理论，无论是状态空间法，还是基于I/O描述的黑箱法，精确的数学描述是它分析与设计系统的基础。如果对象(或过程)的数学模型不知道，那么首先必须数学建模，但无论是最优控制还是自适应控制，讨论问题的前提都是要求精确的数学模型，而对油田复杂系统显然不具备上述条件，对作者讨论的控制系统而言，不应列为选取的控制策略。
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(1) 人工神经网络(ANN)
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起源于20世纪40年代，它从某些方面反映了人脑的基本特征，但并不是人脑的真实描写，而只是它的抽象、简化和模拟，网络的信息处理由神经元间的相互作用来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型，并对其进行训练与学习，直至达到符合要求为止，即寻找最优的神经网络结构与权值。然而，神经网络的学习，需要一定的实验样本，同时，还需要运行成千上万次才能获得最佳结构。有时获得的是一个局部最优解，而不是全局最优解，因方法的局限性，同样，也难于对本文所讨论的油田对象实现有效的控制。
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(2) 专家控制系统(ECS)
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它是以知识为基础，在某一专门领域企图模拟人们思想行为的一组计算机程序，能够处理各种定性的、定量的、精确的、模糊的信息，因此可根据对被控过程的经验和知识获取情况，采取不同的描述形式，以便更多地反映对象特性，为控制提供控制策略和控制模态。被控过程的动态信息经过对特征信息进行抽取与处理及模式识别后，一方面送到推理机构，另一方面为知识库补充有用的信息。推理机构根据特征信息和知识库提供的知识进行判断、推理，并将结果送到控制机构，从而给出合适的控制输出，对被控过程实施控制。但由于特征信息的采集、特征信息的表达、以及完备知识库的建立实现难度大，所以，专家系统也不一定是一个好的选择。
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实际工程中，一个非常熟练的操作人员，能凭借自己丰富的实践经验，通过对现场的各种现象的判断取得较满意的控制效果。如果将凭经验所采取的措施转变成相应的控制规则，并且研制一个控制器来代替这些规则，从而也可实现对复杂工业过程的控制。实践证明，以模糊控制理论为基础的模糊控制器(FC)能够完成这个任务。
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人的控制经验是用人的语言来进行总结和描述的。而语言是思维的外壳，它具有很大的模糊性。例如，当要保持一个水塔中的水位时，可以通过调节水泵阀门开度将水位稳定在固定点。按照人的经验可有下列控制规则:
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若水位高于固定点，则排水，若差值越大，则排水阀门开大，排水越快，若差值越小，则排水阀门开小，排水越慢;
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若水位低于固定点，则给水，若差值越大，则给水阀门开大，给水越快，若差值越小，则给水阀门开小，给水越慢.
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在上述描述操作经验的语言中，“高于”、“低于”、“开大”、“开小”等这些词都带有一定的模糊性，因此必须用模糊数学中的模糊集合来刻画这些模糊语言，并用IF condition THEN action语句予以实现。其核心是对复杂的系统或过程建立一种语言分析的数学模式，使人们日常生活中的自然语言能直接转化为计算机所能接受的算法语言。它为处理客观世界中已存在的模糊性问题，提供了有力的工具。模糊控制技术的应用在国内已取得明显效果，尽管还处于不断完善和发展的阶段，但其控制品质和效果还是令人满意的，对油田系统是一种可供选择的策略。
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6 控制模型与控制算法
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6.1 控制模型
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由于被控对象的复杂性和不确定性，按传统的方法不可能建立油田系统的严格数学模型，可以采用基于知识表示的非数学的广义控制模型，如图1所示。
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事实上，人们对对象不是一无所知，而是不全知，即所具有的对象信息是灰色信息。在实际工程中，依靠控制专家的知识和经验，也可以对系统进行有效的控制，获得满意的结果。它是基于人的智能、控制者的经验和技巧，完成预定的控制任务。因此它是人机结合的控制
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模型，即控制者(人)的模型和被控对象(机)相结合的模型，如控制者的知识模型和被控对象的机理模型相结合的广义控制模型。
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6.2 控制算法
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基本思路是模仿过程控制系统中富有经验的操作者的普遍行为，如当系统的误差趋于增加时，发出强烈的作用(闭环控制);当系统误差趋于减小时，则取消控制动作，等待观察等等。人对被控系统的状态、动态特征及行为了解的越多，控制的效果就会越好。如果en表示离散化的当前采样时刻误差值，en-1和en-2分别表示前一个和前二个采样时刻的误差值，则有
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Δen=en-en-1
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Δen-1=en-1-en-2
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(1) e·Δe
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误差e同误差变化Δe之积构成了一个新的描述系统动态过程的特征变量，利用该特征变量的取值是否大于零，可以描述系统动态过程变化的趋势。
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当en·Δen<0时，表明系统的动态过程正向着误差减小的方向变化，即误差的绝对值逐渐减小。
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当en·Δen>0时，表明系统的动态过程正向着误差增大的方向变化，即误差的绝对值逐渐增大。
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(2) Δen·Δen-1
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相邻两次误差变化之积Δen·Δen-1构成了一个表征误差出现极值状态的特征量，若Δen·Δen-1<0表征出现极值，则Δen·Δen-1>0表征无极值。
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(3)│Δe/e│
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误差变化Δe与误差e之比的绝对值的大小，描述了系统动态过程中误差变化的姿态。
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(4) Δ(Δe)
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误差变化的变化率，即二次差分，描述动态过程处于趋于超调或回调段位;当Δ(Δe)>0，处于超调段:Δ(Δe)<0时，处于回调段。
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总结上述特征，其基本控制算法可归纳为:
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Vo为控制器的第n次保持值;
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e及分别为系统误差及其变化率;
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emi为误差的第i次极值;
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Kp为控制器的比例增益;
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k为控制增益的抑制(衰减)系数，一般取o
基本算法控制系统如图2所示。
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上述控制算法对大滞后自衡对象的定值控制是非常适宜的，为了适应流量突变或进一步提高抗干扰能力，还可加入Bang-Bang控制，使动态品质更好。
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7 结束语
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以上从控制的角度讨论了油田电潜泵系统的控制相关问题。在物理实现上为了节能，因此必须将.控制技术与变频调速技术相结合，电气传动装置采用变频器，即对电潜泵进行变频改造，以实现电潜泵的软启动、软停车，有效地保护电潜泵与电缆。这样控制器可以通过调节频率方便地调节油压，避免了电潜泵在高压下长期运行，延长了电潜泵的使用寿命，节约油井维修维护费用，使电动泵机组工作在最佳工况，电潜泵采油效率大为提高，并提高了功率因数，提高了电网的供电能力，节电效果明显。事实证明，只要将变频调速与控制技术很好地结合，油田电潜泵系统一定会获得良好的社会经济效益。
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