针对因抽汲参数不合理导致泵效低的问题,提出利用流量计法调节冲次的方法,以提高泵效。根据设定泵效与实际泵效的差值,BP神经网络优化PID控制器自动调节开关磁阻电机型塔架式抽油机的冲次,使抽油机总是在设定的泵效下工作,从而提高系统的效率。通过Matlab仿真分析,证明了利用流量参数调节抽油机的冲次来保证抽油机在泵效下工作的可行性。塔架式抽油机解决了目前游梁式抽油机难以实现的长冲程、低冲次的难题,大大提高了抽油机的泵效和系统效率。天然气工业备选择和采油系统组装完毕后，我们先进行前期试验，以确定该工况下的泵效。①根据预测和实际工况调整抽油机的冲次本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name，寻找出抽油机在此工况下的最佳工作方式，使抽油机具有较高的泵效和系统效率。②在保证冲程不变的情况下，BP神经网络优化PID控制器根据设定的泵效和测得的实际泵效的差值，自动调整抽油机的冲次，使开关磁阻电机型塔架式抽油机一直在设定的泵效附近工作，避免因抽汲参数不当导致空抽和不必要的能源浪费，塔架式抽油机泵效控制-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机大大提高抽油机的系统效率。利用BP神经网络优化PID控制的泵效调节原理结构框图如图1所示。图1泵效调节结构图F神经网络优化PID控制BP神经网络是误差反向传播算法的自主学习过程，由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。它具有较强的自学习和自组织能力，能根据工业控制的需要自动调整自身的权值和阈值，以适应当前控制的要求，其反应速度快、灵敏度高，优化传统PID的控制效果较好［8－10］。通过分析对象的映射关系复杂度，本文拟利用3层自适应BP神经网络来快速调整PID的3个参数，以满足控制的要求。设计的3层网络有两个输入(误差、误差变化率)作为输入层的两个元素和3个输出(Kp、Ki、Kd)作为输出层的3个元素。通过网络设计公式和仿真比较，最终确定出设计隐含层为5个节点时收敛速度快，调节效果好。因此，所设计出的3层BP神经网络结构如图2所示。图2BP神经网络结构图塔架式抽油机泵效控制-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name