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管内智能封堵器气动减振系统主动控制

         

摘要

管内智能封堵器可以在不停输的情况下进行管内高压封堵作业,无需在管道上开孔,工作效率高.为进一步提高封堵器在流场中的稳定性,通过对气动控制系统进行分析,利用Mat-lab/Simulink软件建立了气动系统的数学模型;利用RBF神经网络建立了封堵器尾部压力和涡量与扰流板角度之间的非线性映射关系,并与气动系统和扰流板运动相关联,采用主动控制方式对管内流场压力和涡量进行控制,同时为提高系统控制精度,引入了P ID控制器,并采用遗传算法在线调整P ID参数,对管内流场进行了仿真.仿真结果表明:改进P ID控制相比于传统P ID控制超调量小,可以保证压力和涡量快速准确地下降到目标值,实现对管内流场的精确控制,降低封堵器所受的冲击;使压力和涡量达到最佳状态的时间为1.7 s,此时对应的扰流板翻转角度大约为32°,对应的压力为13.9 MPa,涡量为355.4 s-1.所得结论对保证管内智能封堵器作业的稳定性有重要意义.

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