СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ ЦЕНТРОБЕЖНОГО НАСОСА С АСИНХРОННЫМ ЭЛЕКТРОПРИВОДОМ
METHOD FOR DETERMINATION OF THE CENTRIFUGAL PUMP PRESSURE WITH ASYNCHRONOUS ELECTRIC DRIVE

Изобретение относится к контрольно-измерительной технике и может быть использовано при контроле давления воды и других текучих сред.
Известен способ определения расходной характеристики насосной установки (патент SU 1783869 от 29.11.1990), содержащих центробежный насоса, приемный трубопровод, выкидной трубопровод и приводной электродвигатель. Сущность изобретения: измеряют силу тока электропривода и давление нагнетания в магистрали питания. Расходную характеристику определяют в виде зависимости расхода от характерного параметра, получаемого по результатам измерений. Дополнительно определяют мощность, потребляемую насосной установкой от электропривода, и давление, развиваемое установкой. Характерный параметр определяют в виде коэффициента подачи от определенного заданного соотношения. Для определения мощности, потребляемой от электропривода, измеряют активную его мощность и уменьшают ее на КПД, взятый в функции от силы тока. Для определения давления, развиваемого установкой, измеряют давление на магистрали всасывания и вычисляют разность давлений нагнетания и всасывания.
Наиболее близким к заявляемому является способ определения давления центробежного насоса с асинхронным электроприводом (патент RU 2623195 от 22.06.2017), при реализации которого измеряют давление на подающем трубопроводе, измеряют мгновенные величины токов и напряжений статора асинхронного двигателя, преобразуют трехфазные значения токов и напряжений в двухфазные составляющие токов и напряжений, определяют оцененные составляющие тока статора. Затем вычисляют разницу между оцененными значениями составляющих тока статора и текущими значениями составляющих тока статора, определяют оцененные значения составляющих потокосцеплений ротора. По оцененным значениям составляющих тока статора и потокосцепления ротора определяют электромагнитный момент асинхронного двигателя. С помощью оцененных значений составляющих потокосцепления ротора и разницы между оцененными значениями составляющих тока статора и текущими значениями составляющих тока статора определяют момент нагрузки центробежного насоса. С помощью значений электромагнитного момента асинхронного двигателя и момента нагрузки центробежного насоса определяют текущую угловую скорость вращения рабочего колеса центробежного насоса. Определяют гидравлическую мощность насоса. По значениям гидравлической мощности и скорости вращения ротора определяют действительный расход насосной установки. По значениям действительного расхода насосной установки и давлению на подающем трубопроводе определяют развиваемое насосной установкой давление.
Недостатками известных способов является то, что для его осуществления требуются технические данные двигателя, насоса и перекачиваемой жидкости.
Отличием от известных способов является определение давления насосной установки без использования данных о параметрах схемы замещения асинхронного двигателя, расходной и напорной характеристик насоса, что повышает точность определения давления.
Задачей изобретения является расширение арсенала средств аналогичного назначения.
Данный технический результат достигается тем, что измеряют давление на всасывающем патрубке, мгновенные трехфазные величины токов и напряжений статора асинхронного двигателя, преобразуют трехфазные величины токов и напряжений статора асинхронного двигателя в двухфазные, по формулам [Соколовский Г. Г. Электроприводы переменного тока с частотным регулированием: учебник для студ. высш. учеб. заведений. - 2-е изд., испр. - М.: Издательский центр «Академия», 2007 г. - 272 с.]:
где  - составляющая напряжение статора асинхронного двигателя (измеренное значение), В,
- составляющая тока статора асинхронного двигателя (измеренное значение), А.
Определяют модуль вектора напряжения статора, определяют модуль вектора тока статора по формулам:
s
где U - модуль вектора напряжения статора,
s
I - модуль вектора тока статора.
С помощью искусственной нейронной сети, предварительно обученной по опытным данным работы центробежного насоса с асинхронным электроприводом при различных входных воздействиях как со стороны частоты и амплитуды питающего напряжения, так и со стороны гидравлического сопротивления и давления на всасывающем трубопроводе, используя выявленные искусственной нейронной сетью при обучении зависимости между входными и выходными данными определяют промежуточные значения давления по формуле [Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. – М.: Издательский дом «Вильяме», 2006 г.]:
где
- промежуточные значения давления насоса
- входные сигналы искусственной нейронной сети, равные соответственно, давлению во всасывающем трубопроводе  токам статора  модулю тока статора  напряжениям статора  модулю напряжения статора
m - количество нейронов во входном слое (m=7),
n - количество нейронов в скрытом слое (n=40).
- синаптический вес j-го входа i-го нейрона скрытого слоя,
- сдвиг i-го нейрона скрытого слоя,
- синаптический вес i-го входа нейрона выходного слоя,
- сдвиг нейрона выходного слоя.
Фильтруют данные, определяют мгновенную величину давления центробежного насоса с асинхронным электроприводом, по формуле
-1
где p - оператор дифференцирования, с,
- постоянная времени фильтра, с.
Для определения мгновенной величины давления жидкости центробежного насоса с асинхронным электроприводом использовали трехслойную рекуррентную искусственную нейронную сеть, которая состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Количество нейронов во входном слое равно 7, в скрытом слое - 40, в выходном слое - 1. Функция активации всех нейронов скрытого слоя - гиперболический тангенс, выходного слоя - линейная. Нейроны входного слоя передают входные сигналы на скрытый слой, не преобразуя их. Для уменьшения шумов нейронной сети используют фильтр - апериодическое звено первого порядка.
Перед началом работы обучают искусственную нейронную сеть на выборке, сформированной по опытным данным работы электропривода центробежного насоса с частотным регулированием и дроссельным регулированием подачи насоса. Для обучения искусственной нейронной сети использовали байесовскую регуляризацию.
Процесс обучения искусственной нейронной сети выглядит следующим образом: все коэффициенты связей между нейронами инициализируются случайными числами, затем сети предъявляется обучающая выборка, и с помощью алгоритма обучения коэффициенты синаптических связей подстраиваются при выполнении циклической процедуры так, чтобы расхождение между обучающей выборкой и реакцией сети на соответствующие входные данные было минимальным.
В проведенных экспериментах на насосе К8-18 с асинхронным двигателем АД80М2 погрешность определения давления по сравнению с эталонной моделью в установившемся режиме не превышает 5%