[发明专利]一种液体小流量精密测控方法

摘要

本发明公开了一种液体小流量精密测控方法，该方法具体包括如下四大步骤：步骤一，获得流经调节阀的流量综合关系表达式Q＝f(Δp,O)；步骤二，建立流量标定系统；步骤三，进行流量标定实验，获得流量与压差Δp和阀门开度O的有效数据样本；步骤四，基于实验数据对神经网络训练，确定连接各层的权值及各个神经元的阈值，从而确立流量Q与流量调节阀两端压差Δp和阀门开度O的具体表达式，从而实现对液体小流量的测量与控制。经过实验验证，本发明测量过程简便快捷，自适应和抗干扰能力强，测量结果可靠性高，经济性强，为小流量液体的低成本、准确、快速测控提供了一条新的途径。

主权项

一种液体小流量精密测控方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一，获得流经调节阀的流量综合关系表达式；流过调节阀的流量Q的大小与流体密度ρ、调节阀流量系数KV，调节阀开度O、调节阀上游压力p1和下游压力p2的压力差Δp的关系如下Q=KVNp1-p2ρ=KVNΔpρ---(1)]]>N为常数，流量系数KV随阀门开度O的变化而变化；液体密度保持不变时，结合式(1)可知，流过调节阀的液体流量只与流量调节阀上下游压差和阀开度有关；当调节阀开度O发生变化时，KV值也会相应改变，故流过调节阀的液体流量从根本上取决于Δp、O两个独立变量；流量与Δp和O的综合关系如下Q＝f(Δp,O)                  (2)通过标定建立流量与流量调节阀上下游压差和阀开度间的关系模型，通过调节阀门开度和调节阀上下游压差实现液体实际流量的在线检测和控制；确定式(2)的函数关系的首要前提是采取一定方法获得流量与两个变量的有效数据样本；步骤二，建立流量标定系统所述的流量标定系统由差压传感器(1)、流量调节阀(2)、比例溢流阀(3)、液体注入泵(4)、储液箱(5)、控制器(6)、压力调节阀(7)、量筒(8)、电子天平(9)和喷头(10)组成；液体注入泵(4)安装在储液箱(5)底部的出液口连接管道上，比例溢流阀(3)安装在液体注入泵(4)与储液箱(5)侧壁回流口的连接管路上，液体注入泵(4)一方面用于对管路中液体的流动提供动力，另一方面和比例溢流阀(3)相配合实现对液体注入泵(4)出口压力的稳定调节与控制；流量调节阀(2)安装在液体注入泵(4)出口管路上，对经过管路液体流量进行测控；差压传感器(1)安装在流量调节阀(2)的两端，用于对流量调节阀(2)上游压力与下游压力差进行测量；压力调节阀(7)安装在流量调节阀(2)出口处的下游管路上，对流量调节阀(2)出口压力进行调节；压力调节阀(7)和喷头(10)只在标定时使用，在流量测量和控制过程中被拆除；量筒(8)和电子天平(9)位于出液口正下方，对T时间段内液体的体积和质量进行计量；步骤三，进行流量标定实验，获得流量与两个变量的有效实验样本数据，具体包括以下过程过程一，将液体预先存储在储液箱中，将比例溢流阀设定为一定压力值P，在液体注入泵的作用下，液体从储液箱经流量调节阀进入主管道，手动调节压力调节阀以改变流量调节阀两端的压差，使流量调节阀两端压力差设定为不同数值；过程二，在每种压差条件下，通过控制器控制流量调节阀开度从100％以5％的步长逐渐减小到10％，待管道压力稳定后，连续喷雾60s，同时分别用2000mL的量筒和精度为±0.1g的电子天平记录液体的体积和质量，通过计算即可获得不同压差下和各对应开度下液体的体积流量和质量流量；通过所述过程一和过程二，即获得不同压差和不同开度组合条件下的有效实验样本数据；步骤四，基于所述有效实验样本数据对神经网络训练，确立流量与两个变量Δp、O的具体表达式根据式(2)，流量Q与调节阀上下游压差Δp和阀门开度O之间的关系是非线性的，神经网络对非线性函数具有很强的映射能力，并具有一定的泛化能力；典型的3层神经网络表示如下zk=fz(Σj=1Jyjwojk+ck)---(3)]]>yj=fy(Σi=1Ixiwhij+bj)---(4)]]>xi为输入，yj为隐层输出，zk为输出，whij为输入层到隐层的连接权值，bj为隐层神经元的阈值，wojk为隐层到输出层的连接权值，ck为输出层阈值，fy、fz为激励函数；利用所述步骤三获得的有效实验样本数据对神经网络进行训练，确定连接各层的权值和各个神经元的阈值即可得到流量调节阀开度、流量调节阀两端压差与流过流量调节阀的液体流量的关系表达式(3)和(4)，从而实现液体的小流量测控，最后将该表达式(3)和(4)的系数存储在控制器中。