【摘 要】
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该课题对抽油机电机电量采集与控制系统进行了研究和设计.研究的主要内容和关键技术包括在以下几个方面：抽油机电动机拖动系统的电量采集与处理.了解抽油机电机的实时工作状况
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该课题对抽油机电机电量采集与控制系统进行了研究和设计.研究的主要内容和关键技术包括在以下几个方面：抽油机电动机拖动系统的电量采集与处理.了解抽油机电机的实时工作状况,也就是了解电机工作电压,电流和消耗的功率等参数.因此抽油机电机电量采集系统包括抽油机电机工作电压、电流,功率因数的采集与保存.由于采集到数据需要进一步处理,因此还需要将数据传送到数据处理中心,考虑到抽油机的分散性分布及离数据处理中心较远,所以利用IC卡将抽油机工况数据从采集系统中传送出来.由于抽油机工作环境极为恶劣,因此数据采集系统硬件部分必须可靠和便于维护.利用安装在电机三相供电电路上的六只晶闸管控制电机输入端电压便可实现电机的软起动,而晶闸管的导通角控制策略便成了控制系统研究的一项关键技术,特别是考虑到减小起动时的力矩波动和起动电流,控制策略是非常重要的.为使系统工作可靠和结构简单,在电动机起动和运行中绕组电压的控制是通过一定的控制策略和反馈信号由控制程序来完成的.抽油机电动机拖动系统的优化运行与神经网络技术的应用.由于抽油机起动时需要较大的力矩,而运行时的力矩相对起动时要小的多,因此抽油机电动机的额定功率要大大超过抽油机电动机实际的运行功率,造成抽油机电动机工作效率低,电能浪费严重.为了解决这个问题,抽油机动态调节系统包括了抽油机运行时的节能控制部分.节能是通过控制电机供电电路上的晶闸管从而减小电机输入电压来实现的.由于传统的基于固定参数的电机模型并不准确,而神经网络控制在非线性系统的参数预测等方面有非常大的优势,因此基于神经网络的节能控制比传统的节能控制具有更大的优越性.
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