СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАСХОДА ЖИДКОСТИ ЦЕНТРОБЕЖНОГО НАСОСА С АСИНХРОННЫМ ЭЛЕКТРОПРИВОДОМ
METHOD FOR DETERMINATION OF CENTRIFUGAL PUMP FLOW RATE WITH ASYNCHRONOUS ELECTRIC DRIVE

Изобретение относится к электротехнике и может быть использовано при учёте и контроле потребления воды и других текучих сред электроприводов центробежных насосов.
Известен способ определения расхода тепла в тепловой сети, содержащей центробежные электронасосы (патент RU 2022235, МПК G01F9/00, опубл. 30.10.1994). Сущность изобретения: для повышения точности и упрощения измерения расхода тепла измеряют одновременно активную мощность, потребляемую электродвигателем привода насоса, давление на нагнетании и всасе насоса, температуру теплоносителя на подающем и обратном трубопроводах тепловой сети, вычисляют мощность, действующую на валу насоса, и давление на нагнетании, развиваемое собственно насосом, определяют расчетный коэффициент подачи путем давления на мощность и вычитания результата из постоянного числа, равного отношению давления к мощности при нулевой подаче, строят характеристику, отражающую зависимость расчетного коэффициента от подачи, и по ней определяют производительность насоса и умножают на разность температур в подающем и обратном трубопроводах тепловой сети.
Наиболее близким к заявляемому является способ определения расхода жидкости центробежного насоса с асинхронным электроприводом (патент RU 2610909, МПК G01F 9/00, опубл. 17.02.2017), где 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, вычисляют разницу между оцененными значениями составляющих тока статора и текущими значениями составляющих стока 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 разниц 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.
Недостатками известных способов является то, что для его осуществления требуются технические данные двигателя, насоса и перекачиваемой жидкости.
Задачей изобретения является расширение арсенала средств аналогичного назначения.
Данный технический результат достигается тем, что измеряют мгновенные величины токов и напряжений статора асинхронного двигателя, определяют модуль вектора напряжения статора, определяют модуль вектора тока статора 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  – модуль вектора напряжения статора,
– модуль вектора тока статора,
, ,  – фазные напряжения статора
, ,  – фазные токи 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, используя выявленные искусственной нейронной сетью при обучении зависимости между входными и выходными данными определяют промежуточные значения расхода жидкости по формуле [Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006 г.]:
,
где
– промежуточные значения расхода жидкости
– входные сигналы искусственной нейронной сети, равные соответственно токам статора (, , ), модулю тока статора , напряжениям статора (, , ), модулю напряжения статора .
m
– количество нейронов во входном слое (m=8),
n
– количество нейронов в скрытом слое (n=50).
w
1
ij
– синаптический вес j-го входа i-го нейрона скрытого слоя,
b
1
i
0
– сдвиг i-го нейрона скрытого слоя,
w
2
i
– синаптический вес i-го входа нейрона выходного слоя,
b
20
– сдвиг нейрона выходного слоя.
Фильтруют данные, определяют мгновенную величину объемного расхода жидкости центробежного насоса с асинхронным электроприводом, по формуле
,
p
–1
где – оператор дифференцирования, с
T
f
–– постоянная времени фильтра, с,
Для определения мгновенной величины объемного расхода 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 8, в скрытом слое - 50, 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 расхода по сравнению с эталонной моделью в установившемся режиме не превышает 5%.