基于神经网络PID的疏浚管道泥浆流速控制

• 作者: 蒋爽 刘世纪 高礼科 倪福生
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 疏浚工程 泥浆流速控制 泥泵管道输送实验台 受控自回归模型 神经网络PID 单神经元PID
• 年，卷（期）: 2024,（11）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 198-203,220
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.11.030

摘要

疏浚作业中，泥浆管道内物料的组成、粒径、浓度等随水下地形土质等变化很大，易造成流速波动甚至堵管、爆管等故障，因此泥浆流速稳定控制对泥浆输送的效率和安全具有重要意义；疏浚管道输送系统具有非线性、大时滞和参数时变等特征，传统PID控制方法效果不佳，故此将BP神经网络和传统PID控制算法相结合，并将其应用于泥浆流速控制中；以河海大学管道输送实验平台为对象，采用受控自回归CAR模型描述泥泵变频器频率与管道泥浆流速之间的关系，通过实验和数值处理对模型进行离线辨识；在此基础上通过仿真对比传统PID、单神经元PID和BP-PID的流速控制性能，发现BP-PID控制器的超调量仅为3.8%,响应时间为11 s,控制性能较好；最后通过在体积浓度-10%到-30%泥浆范围内，泥浆浓度小幅度和大幅度增减实验，对流速控制方法进行了验证，结果表明在浓度平缓或剧烈波动时，采用BP-PID控制算法的流速控制系统，均能够在保证输送安全的前提下，快速、稳定地达到目标流速，具有较好的自适应控制性能。