Синтез Neuro-Fuzzy-контролерів для керування роботою ГПА

Abstract

Питання синтезу систем автоматичного керування газоперекачувальними агрегатами магістральних газопроводів на засадах нечіткого логічного виводу та нейромережевого інструментарію з метою забезпечення найкращої якості регулювання, зокрема з врахуванням впливу на динаміку регулювання прилеглих ділянок газопроводу залишається на даний час актуальною і мало дослідженою проблемою, незважаючи на ідеї та теоретичні напрацювання, закладені в діючі штатні системи агрегатної автоматики. Для одного з основних регульованих параметрів компресорного агрегату синтезовані системи регулювання з використанням класичного регулятора, гібридного контролера з нечітким логічним виводом та нейроконтролера з лінеаризацією відгуку. Проведено аналіз роботи досліджуваних систем керування за результатами імітаційного моделювання для різних типів збурюючих чинників та зроблено висновки про границі і їх застосування на реальних об’єктах.

The problem of automatic control systems synthesis of main gas pipelines compressor units based on the principles of indistinct inference and neural network tools with the aim to provide the best quality control remains vital and researched a little at present, especially considering the influence on dynamics control of the adjacent areas on the pipeline, despite the ideas and theoretical developments which are the basis of functioning aggregate automation systems. For one of the main adjustable parameters of compressor unit control systems are synthesized with the use of the classic controller, hybrid controller with indistinct inference and neurocontroller with linearization feedback. The analysis of the researched systems work according to the results of simulation modeling for different types of disturbing factors is conducted and conclusion on the limits of their performance on real objects are drawn.