一种低温液体膨胀机内旋涡空化流动的控制系统的制作方法

本发明属于低温空分和低温液化领域，涉及低温液体膨胀机内漩涡空化流动控制技术，具体是一种低温液体膨胀机内旋涡空化流动的控制系统。

背景技术：

1、低温液体膨胀机作为一种液力机械，和传统水力(或液力)机械类似，不可避免地发生空化现象。空化气泡的溃灭将产生极高的局部压强，对结构表面材料造成很大冲击，产生空化腐蚀破坏；还会诱导机组振动，威胁液体膨胀机，乃至低温系统的稳定运行。

2、现有技术(申请号为2018100087484的发明专利)公开了一种低温液体膨胀机内漩涡空化流动的有效控制方法，该方法考虑低温流体热力学效应的低温液体膨胀机旋涡空化机理研究、低温液体膨胀机内旋涡空化流动的叶轮几何参数敏感性分析、低温液体膨胀机内复杂旋涡空化流动的特征化表述、构建以控制旋涡空化流动为目的的流场优化目标函数及流场优化控制变量、以及旋涡空化流动优化控制问题的并行求解，该方法能够有效的提高低温液体膨胀机的性能及运行可靠性。现有技术通过求解建立的模型得到流场优化控制变量，这些模型的构建与低温液体膨胀机的各项参数密切相关，一旦参数发生改变则模型可能出现不适用现象；而且，流程优化控制变量均是为了实现对叶轮的控制，但叶轮转动并不是产生漩涡空化的唯一因素，这会导致难以高效抑制漩涡空化的产生。

3、本发明提供了一种低温液体膨胀机内旋涡空化流动的控制系统，以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种低温液体膨胀机内旋涡空化流动的控制系统，用于解决现有技术建立的模型求解难度大，且控制目标单一，难以高效抑制漩涡空化的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种低温液体膨胀机内旋涡空化流动的控制系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块和执行控制模块；所述数据采集模块与低温液体膨胀机中设置的数据传感器相连接；所述数据传感器包括空化监测器、流量传感器、温度传感器和转速传感器；中枢控制模块：通过与数据采集模块相连接的空化监测器监测低温液体膨胀机中的空化数据；基于监测到的空化数据判断是否进行空化抑制；是，则进行空化抑制；否，则持续分析空化数据；以及，基于空化数据和压力数据构建空化目标序列；根据抑制约束参数构建空化输入数据，将空化输入数据输入至空化优化模型，通过空化目标序列对模型输出结果进行筛选，获取空化抑制序列；控制执行控制模块按照空化抑制序列对低温液体膨胀机进行空化抑制。

3、本发明先根据空化数据或者结合历史采集的空化数据判断是否需要进行空化抑制；结合抑制约束参数与空化程度、压力数据变化的映射关系，识别出能够抑制空化且保证低温液体膨胀机工作状态的空化抑制范围，接着结合控制过程的能耗从空化抑制范围中筛选出合适的空化抑制序列，按照空化抑制序列对低温液体膨胀机进行控制即可完成空化抑制。本发明能够在保证低温液体膨胀机的输出压力的同时进行高效抑制。

4、本发明中的中枢控制模块分别与数据采集模块和执行控制模块通信和/或电气连接；执行控制模块用于控制低温液体膨胀机；数据采集模块与设置在低温液体膨胀机内部或者外部的数据传感器通信和/或电气连接；且通过数据采集模块采集的数据存储在中枢控制模块中。中枢控制模块主要负责数据处理来获取空化抑制序列；数据采集模块主要通过数据传感器来采集低温液体膨胀机中的空化数据、液体流量数据、内部温度数据以及叶轮的转速和扭矩数据等；执行控制模块则根据空化抑制序列来对低温液体膨胀机进行控制，实现空化抑制。

5、优选的，所述基于监测到的空化数据判断是否进行空化抑制，包括：提取监测的空化数据，将空化数据转化成空化程度；判断空化程度是否大于设定的程度阈值；是，则进行空化抑制；否，则持续采集空化数据；或者，基于监测到的空化数据构建空化变化曲线，基于空化变化曲线的变化趋势判定是否需要进行空化抑制。

6、空化抑制的第一步，需要判断低温液体膨胀机内是否出现空化现象，以及空化程度是否达到需要抑制的程度。本发明将当前空化数据与空化程度进行比较，判断当前的空化程度是否需要抑制；或者结合历史空化数据判断空化程度是否呈现上升趋势，进而判断是否需要进行空化抑制。本发明对当前状态和未来状态进行了评估，能够尽早完成空化抑制，提高空化抑制的效率。

7、优选的，所述基于空化变化曲线的变化趋势判定是否需要进行空化抑制，包括：根据空化变化曲线的自变量取值范围设定若干设定周期，在每个设定周期内均匀确定若干周期时刻；基于空化变化曲线计算各周期时刻的一阶导数值；计算同一设定周期内若干周期时刻的一阶导数均值；当若干设定周期对应的一阶导数均值呈上升趋势时，则进行空化抑制；否则，持续分析变化趋势。

8、在某些情况下，可能当前的空化程度不高，不需要进行空化抑制；当空化程度提高的非常快，短时间内就超过程度阈值，这种情况如果仍然实时将空化数据转化为空化程度，再进行判断显然会耽误空化抑制的时机。因此，本发明可在当前空化程度不需要进行空化抑制时，在对空化程度的变化趋势进行分析。

9、本发明的空化变化曲线是以时间为自变量，对应空化数据转化的空化程度作为因变量构建的曲线。将自变量的时间范围划分成若干设定周期，如每个周期为1分钟或者5分钟；这样可通过一阶导数均值来表达各设定周期的变化趋势，当变化趋势稳步上升时，则判定需要进行空化抑制，能够在空化发生前提前做好空化抑制的准确，以保证低温液体膨胀机的稳定运行。

10、优选的，所述基于空化数据和压力数据构建空化目标序列，包括：基于空化数据对应的空化程度或者对应的若干设定周期的一阶导数均值确定空化变化数据；将压力数据和输出压力范围进行比较，确定压力变化数据；拼接空化变化数据和压力变化数据，生成空化目标序列。

11、当实时空化数据对应的空化程度超过了程度阈值，则空化程度与程度阈值的差值可作为空化变化数据，空化变化数据是指需要降低的空化程度；当然，空化变化数据还可以大于上述差值。当实时的空化程度小于程度阈值时，当呈现上升趋势而需要空化抑制时，则将当前空化程度与历史空化程度均值的差值作为空化变化数据。压力变化数据是指低温液体膨胀机的输出压力，该输出压力必须处于输出压力范围内，因此这里的压力变化数据是指输出压力最大变化值(可能是上限，也可能是下限)。

12、本发明设置了空化目标序列，该空化目标序列是后续对模型输出结果进行筛选的关键。而且空化目标序列也是保证空化抑制过程不影响低温液体膨胀机正常工作的关键。

13、优选的，所述空化优化模型基于人工智能模型构建，包括：基于抑制约束参数设置若干约束条件序列，模拟低温液体膨胀机在若干约束条件序列对应的空化结果序列；将若干约束条件序列整合为标准输入数据，将对应的若干空化结果序列整合为标准输出数据；通过标准输入数据和标准输出数据训练人工智能模型，获取空化优化模型。

14、本发明中的约束条件序列与空化输入数据内容属性一致，空化结果序列与空化目标序列内容属性一致；人工智能模型包括bp神经网络模型或rbf神经网络模型。通过人工智能模型构建出液体类型、温度变化、叶轮转速变化、液体流量变化与输出压力、空化程度之间的映射关系。在后续需要进行空化抑制时，可根据空化目标序列和低温液体膨胀机的基础状态数据来确定可以进行的温度变化、叶轮转速、液体流量的组合，通过人工智能模型的非线性能力来求解映射关系的效率和应用范围较好。

15、优选的，所述基于抑制约束参数设置若干约束条件序列，包括：设置低温液体膨胀机的基础状态数据，以及设置抑制约束参数的变化步长；将基础状态数据与若干变化步长进行组合，生成若干约束条件序列。

16、在训练获取空化优化模型之前，需要一定数量的模拟训练数据。设置低温液体膨胀机不同状态下的基础状态数据，同时设置抑制约束参数的变化步长。将基础状态数据与抑制约束参数的若干变化步长拼接，可生成一条约束条件序列；通过不同组合方式可生成若干约束条件序列。需要说明的是，默认液体类型不变。

17、本发明设置的约束条件序列基本覆盖了低温液体膨胀机所有工作状态，基于若干约束条件序列以及对应的空化结果序列所建立的空化优化模型应用范围更广；需要说明的是，空化结果序列为约束条件序列对应的空化程度变化情况和输出压力变化情况。

18、优选的，所述通过空化目标序列对模型输出结果进行筛选，包括：基于是否能够满足空化目标序列对模型输出结果进行整合，获取空化抑制范围；从空化抑制范围中选择能耗最低的温度变化数据、流量变化数据和转速变化数据组合，拼接成空化抑制序列。

19、空化抑制范围包括温度变化范围、流量变化范围和转速变化范围，也就是说在温度变化范围、流量变化范围和转速变化范围各自任选一个值来进行空化抑制控制，均能够达到空化目标序列的要求，也就是降低空化程度的同时保证输出压力满足要求。

20、本发明进而对各项参数调成过程所需的能耗进行评估，得到能耗最低的模型输出结果作为空化抑制序列，实现低能耗下的漩涡空化有效抑制。

21、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明先根据空化数据或者结合历史采集的空化数据判断是否需要进行空化抑制；结合抑制约束参数与空化程度、压力数据变化的映射关系，识别出能够抑制空化且保证低温液体膨胀机工作状态的空化抑制范围，接着结合控制过程的能耗从空化抑制范围中筛选出合适的空化抑制序列，按照空化抑制序列对低温液体膨胀机进行控制即可完成空化抑制；本发明能够在保证低温液体膨胀机的输出压力的同时进行高效抑制。