ファジィ制御に基づくサーボモータ制御装置の設計
統計によると、現在、中国で使用されているポンプユニットの数は20万台を超え、年間で約15,000台に増加しています。 「ポンピングユニット」で使用されるモーターの平均出力は約40KWで、大多数です。 ポンピングユニットは依然としてビーム型構造を採用している。 この構造的特徴は単純で信頼性が高いが、機械全体の効率および力率は比較的低く、エネルギー消費も大きい。 年間電力消費量は150億度を超えるため、石油産業大容量の世帯もエネルギー集約型の世帯です。 中国は貧しい石油国であり、主に石油を電力のために水と石油に置き換える。 ポンプユニットの電力消費は、石油生産の総コストの30％から45％を占めています。 したがって、ポンプユニットのための省エネルギーコントローラの開発は非常に高い。 それに注意して、エネルギー消費を減らし、ポンプユニットの効率を改善する新しい省エネポンプ機器は、将来的にポンプユニット製造業界の発展傾向と目標になるでしょう。
現在、国内の長ストロークポンプユニットの大部分は、スイッチドリラクタンスモータを使用している。 スイッチドリラクタンスモータは磁気回路飽和が大きいため、二重突極構造とスイッチ制御モードは高い非線形性をもたらす。 しかしながら、スイッチドリラクタンスモータの深刻な非線形性と可変パラメータと可変構造の特性のため、従来の固定パラメータを有するPIDコントローラを使用することによって理想的な制御性能を達成することは困難である。 制御パラメータは、その数学的モデルのために正確に確立することはできない。 大丈夫になるのは難しいです。 スイッチドリラクタンスモータの非線形特性に適応するために、可変パラメータを用いたファジィ制御方式が採用されている。 人工ニューラルネットワークとファジィ制御を組み合わせることで、ニューラルネットワークの適応能力、自己学習能力、非線形マッピング能力を十分に活用し、強い適応パラメータを持つファジィニューラルネットワーク制御戦略を形成する。
ファジィニューラルネットワーク（Fuzzynetwork-FNN）は、ファジー制御理論とニューラルネットワーク制御理論の組み合わせである。 それは、ファジィ理論とニューラルネットワークの多くの利点を含んでいます。 これは、学習、関連、認識、および情報処理の組み合わせです。 ファジー制御は、工学分野で広く使用されているインテリジェントな制御方法です。 主に手動制御の経験を制御戦略に変換します。 したがって、制御対象の正確な数理モデルを確立する必要はなく、動的品質は通常よりも優れています。 制御方法。 しかし、通常のファジィコントローラは本質的にPDレギュレータであるため、静的な性能は良くなく、静的な違いがあります。 この問題を解決するために、ファジィ制御とニューラルネットワーク制御を組み合わせた制御法を提案し、その積分を追加する。 リンクは、静的な静的な違いを克服するために使用されます。
