Fluid flow observer for an asynchronous electric drive of a centrifugal pump

封面

如何引用文章

全文:

详细

The article examines the development of a system for monitoring the volumetric supply of liquid in pumping units. The relevance of the research is due to the growing requirements for automation of control of pumping systems. The key element of the system is the observer, which allows evaluating the main parameters of the installation, such as the pump rotation speed and the moment of resistance. The electric drive of the pump uses an asynchronous motor with a squirrel-cage rotor, the rotation speed of which is controlled. The pressure in the discharge pipeline is created by a centrifugal pump. The observer is based on a model of an asynchronous motor in a fixed coordinate system, and the Luenberger observer is used to estimate the rotation speed and torque of the pump. To identify the volume flow, a centrifugal pump model is used, parameterized by a second-degree polynomial. The authors present simulation results showing the high accuracy of the developed observer, with an error of no more than 3% in steady state. The results demonstrate the effectiveness of the proposed approach for constructing a monitoring system for pumping units.

作者简介

Oleg Lysenko

Omsk State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: oalisenko@omgtu.ru
ORCID iD: 0000-0002-7924-5494
SPIN 代码: 4975-9193
Scopus 作者 ID: 5650338820
Researcher ID: N-5528-2015

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of Electrical Engineering Department

俄罗斯联邦, Omsk

参考

  1. Chernysheva T. A., Anikin V. V., Chernyshev I. A., Chernyshev A. Yu. Chastotno-reguliruyemyy elektroprivod tsentrobezhnykh nasosnykh ustanovok dobychi nefti [Variable speed electric drive of centrifugal pump in oil lifting plants] // Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering. 2019. Vol. 330, no. 12. P. 168–178. doi: 10.18799/24131830/2019/12/2417. EDN: DLSLIX. (In Russ.).
  2. Miloradov V. A. Modelirovaniye ventil’nogo elektroprivoda ustanovki elektrotsentrobezhnogo nasosa v nepodvizhnoy sisteme koordinat [Simulation of the permanent ma gnet synchronous motor electric drive of the electric submersible pump in a fixed coordinate system] // Izvestiya Tul’skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskiye nauki. News of the Tula State University. Technical Sciences. 2021. No. 2. P. 435–439. EDN: FWJZDA. (In Russ.).
  3. Zenovich-Leshkevich-Ol’pinskiy Yu. A., Karnitskiy N. B. Perspektivy ustanovki chastotno-reguliruyemogo elektroprivoda na tsirkulyatsionnykh nasosakh sistemy tekhnicheskogo vodosnabzheniya TETs [Prospects for frequency control installation electric drive on circulation pumps CHPP technical water supply systems] // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo energeticheskogo universiteta. Kazan State Power Engineering University Bulletin. 2021. Vol. 13, no. 4 (52). P. 14–27. EDN: EUIRRC. (In Russ.).
  4. Yang R., Zhang M., Tarn T.-J. Adaptive backstepping control of a micro-needle micro-pump integrated insulin delivery system for diabetes care // 2007 7th IEEE Conference on Nanotechnology (IEEE NANO). 2007. P. 448–53. doi: 10.1109/NANO.2007.4601229. (In Engl.).
  5. Ivanova V. R., Kiselev I. N. Chastotno-reguliruyemyy elektroprivod dlya energosberezheniya i optimizatsii tekhnologicheskikh protsessov v elektrotekhnicheskikh kompleksakh [Frequency-adjustable electric drive for energy saving and optimization of technological processes in electrical complexes] // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Problemy energetiki. Power Engineering: Research, Equipment, Technology. 2019. Vol. 21, no. 5. P. 59–70. doi: 10.30724/1998-9903-2019-21-5-59-70. EDN: FJSXVL. (In Russ.).
  6. LaNasa P. J., Upp E. L. Fluid Flow Measurement: A Practical Guide to Accurate Flow Measurement. 3rd ed. Amsterdam: Butterworth-Heinemann, 2014. 256 p. ISBN 9780124095243; 978-0124095243. (In Engl.).
  7. Rozhkov V. V., Fedotov V. V. Imitatsionnoye modelirovaniye adaptivnogo identifikatora skorosti asinkhronnogo dvigatelya aglomeratsionnoy mashiny [Simulation modeling of the adaptive speed identifier of an induction motor of a sintering machine] // Prikladnaya informatika. Jornal of Applied Informatics. 2022. Vol. 17, no. 6 (102). P. 36–55. doi: 10.37791/2687-0649-2022-17-6-36-55. EDN: FHSVTU. (In Russ.).
  8. Antipov A. S., Krasnov D. V. Sintez sistemy slezheniya dlya odnozvennogo bezdatchikovogo manipulyatora pri vozdeystvii negladkikh vozmushcheniy [Tracking system design for a single-link sensorless manipulator under nonsmooth disturbances] // Problemy upravleniya. Problemy Upravleniya. 2022. No. 3. P. 3–15. doi: 10.25728/pu.2022.3.1. EDN: SUVQEX. (In Russ.).
  9. Bhaumik A., Das S. Virtual voltage vector based predictive current control of speed sensorless induction motor drives // ISA Transactions. Vol. 133 (6). 2023. P. 495–504. doi: 10.1016/j.isatra.2022.07.007. (In Engl.).
  10. Merrassi W. E., Abounada A., Ramzi M. Advanced speed sensorless control strategy for induction machine based on neuro-MRAS observer // Materials Today: Proceedings. Vol. 45. 2021. P. 7615–7621. doi: 10.1016/j.matpr.2021.03.081. (In Engl.).
  11. Lin-Shi X., Massioni P., Gauthier J.-Y. Estimation of inverter voltage disturbances for induction machine drive using LPV observer with convex optimization // Mathematics and Computers in Simulation. 2021. Vol. 184. P. 196–209. doi: 10.1016/j.matcom.2020.06.004. (In Engl.).
  12. Ren Y., Wang R., Rind S. J. [et al.] Jiang Speed sensorless nonlinear adaptive control of induction motor using combined speed and perturbation observer // Control Engineering Practice. 2022. Vol. 123. doi: 10.1016/j.conengprac.2022.105166. (In Engl.).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».