一种基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法的制作方法

1.本发明涉及气体压力控制技术领域，尤其是一种基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法。


背景技术：

2.在气体压力控制领域，经常需要将储气装置或容腔内的压力控制在需求的区间范围内，其工作原理如图8所示，具体为：压力变送器采集储气装置压力，并于设定压力比较，通过压力偏差作为充气控制指令，通过充气控制装置的运算，对充入储气装置的气量进行控制，保证储气装置压力在合适区间范围内。
3.上述方案的压力控制的精度和可靠性很大程度上取决于压力变送器采集压力的精确度和可靠度，但压力变送器在实际工作中存在以下难以规避的问题：
4.一是压力易受到外部干扰，特别是在电磁干扰环境和振动、冲击、离心等力学环境条件下，压力变送器遭受外部干扰后，输出的压力数据会叠加大幅度的随机噪声和脉冲噪声，信噪比很低，易造成充气控制装置的误动作或不动作，进而导致储气装置压力过高或压力不足的情况。
5.二是压力变送器在工作过程中可能出现故障，如电气故障导致压力变送器输出低于电气零位或超过量程，机械故障导致压力变化趋势异常，无法输出有效的压力数据，造成充气控制装置不能按照预期要求工作，储气装置压力紊乱、不受控制。
6.如何获取准确可靠的压力数据成为限制气体压力控制系统精度和可靠性提高的瓶颈。一种提高可靠性的思路是，增加冗余压力变送器，通过两套压力变送器测取同一地方的压力来实现压力测试的冗余，但当两套压力变送器输出不一致时，难以判断该采信哪套压力变送器的数据，如不能有效判断和识别有效压力，两套压力变送器反而可能降低工作可靠性。


技术实现要素：

7.针对上述技术问题，本发明提出了一种基于气体压力预测的双压力变送器冗余设计算法，相对于传统的气体压力控制方法，该算法采用两套压力变送器冗余测试压力，并引入预测压力进行辅助决策，能够应对压力干扰、压力变送器故障等因素，在两套压力变送器均有效、一套压力变送器失效、两套压力变送器均失效等条件下均可输出准确可信的压力，可大幅提高压力控制系统精度和可靠性。
8.一种基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法，包括压力判断算法、气压预测算法及压力决策算法，
9.压力判断算法是在一个决策周期内多次采集两套压力变送器的输出压力，进行压力范围判断、压力趋势判断、多点平均运算及有效压力点数判断，判断压力变送器采集压力是否有效，并给出有效压力值p1和p2；
10.气压预测算法是根据接收充气时间tc、累计排气时间t
p
、充气量及排气量计算出一
个决策周期后的预测压力值py；
11.压力决策算法是根据接收压力判断算法输出的有效压力值p1、p2及气压预测算法输出的预测压力值py，按照如下算法输出系统决策压力p：
12.当压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ均有效且p1和p2的压力差在设定压力阈值p
m1
之内，即|p
1-p2|≤p
m1
时，取p＝(p1+p2)/2，
13.当压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ均有效且p1和p2的压力差不在设定压力阈值p
m1
之内，|p
1-p2|≥p
m1
时，取与预测压力py接近的p1或p2作为决策压力，
14.当压力变送器ⅰ有效、压力变送器ⅱ无效时，取p＝p1，
15.当压力变送器ⅰ无效、压力变送器ⅱ有效时，取p＝p2，
16.当压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ均无效时，取p＝py。
17.作为上述技术方案的优选，所述压力判断算法是在一个决策周期内对两套压力变送器进行n次贯序采样，依次对每个采样点所测压力p(k)进行压力范围判断，当采样点所测压力超出压力范围，即p1(k)＞p
max
或p1(k)＜p
min
时，剔除该采样点；对每个采样点进行压力趋势判断，当前采样点压力相对于上一决策周期的决策压力p0之差超过压力阈值p
m2
,即|p(k)-p0|＞p
m1
时，剔除该采样点；一个决策周期的采样结束后，计算有效采样点平均压力p1、p2并统计有效采样点数量，当有效采样点数量n超过n/2时(n＞n/2)，判断压力变送器采集压力有效，并将平均压力作为有效压力输出
18.作为上述技术方案的优选，所述气压预测算法采用增量式算法，在上一步决策压力p0基础上进行下一个决策周期的压力预测，具体算法为：接收充气时间tc，计算一个决策周期内的充气质量接收累计排气时间t
p
，计算一个决策周期内的排气质量计算一个决策周期内的气体质量增量m
c-m
p
，按照气体状态方程计算一个决策周期内的压力变化
△
p＝(m
c-m
p
)rgt/v，再由增量算法计算预测压力py＝p0+
△
p。
19.作为上述技术方案的优选，所述压力阈值p
m1
为常数，按照所选压力变送器综合精度所对应压力值的3倍～5倍取值。
20.作为上述技术方案的优选，所述采样次数n为常数，由需求决策周期tj和适合硬件实现的采样时间ts，按照公式n＝tj/ts计算确定；所述压力阈值p
m2
为常数，按照一个决策周期内最大压力变化量的1.5倍～2倍取值；所述低压阈值p
min
和高压阈值p
max
为常数，按照系统正常工作过程中可能达到的最低压力和最高压力进行取值。
21.作为上述技术方案的优选，所述rg为气体常数、t为气体温度、v为容器体积、为产气质量流量、为排气质量流量，在线计算时均为已知常数，在参数初始化时装订赋值。
22.本发明的有益效果在于：
23.1、通过压力判断算法中的压力范围判断、压力趋势判断、多点平均运算及有效压力点数判断等策略，能够大幅降低外部电磁环境及力学环境对压力变送器带来的随机噪声干扰和脉冲噪声干扰，同时能够识别出压力变送器故障状态，防止错误压力数据造成误判。
24.2、通过气压预测算法中引入预测压力对两套压力变送器输出压力进行辅助决策，可以解决两套压力变送器输出压力不一致时应该采信哪套压力变送器输出压力的难题。
25.3、通过压力决策算法，能够应对压力干扰、压力变送器故障等因素，在两套压力变
送器均有效、一套压力变送器失效、两套压力变送器均失效等条件下均可输出准确可信的压力，可大幅提高压力控制系统精度和可靠性。
附图说明
26.图1为用于实施本发明算法的结构框图。
27.图2为本发明控制算法原理图。
28.图3为本发明控制算法流程图。
29.图4为本发明实施例中模拟压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ遭受外部随机干扰和脉冲干扰时的压力曲线。
30.图5为本发明实施例中模拟压力变送器ⅰ故障、压力变送器ⅱ遭受外部随机干扰时的压力曲线。
31.图6为本发明实施例中模拟压力变送器ⅱ故障、压力变送器ⅰ遭受外部随机干扰时的压力曲线。
32.图7为本发明实施例中模拟压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ同时故障时的压力曲线。
33.图8为背景技术中储气装置的常规压力控制原理图。
具体实施方式
34.下面结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
35.如图2、图3所示的一种基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法，包括压力判断算法、气压预测算法及压力决策算法，
36.压力判断算法是在一个决策周期内多次采集两套压力变送器的输出压力，进行压力范围判断、压力趋势判断、多点平均运算及有效压力点数判断，判断压力变送器采集压力是否有效，并给出有效压力值p1和p2；
37.气压预测算法是根据接收充气时间tc、累计排气时间t
p
、充气量及排气量计算出一个决策周期后的预测压力值py；
38.压力决策算法是根据接收压力判断算法输出的有效压力值p1、p2及气压预测算法输出的预测压力值py，按照如下算法输出系统决策压力p：
39.当压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ均有效且p1和p2的压力差在设定压力阈值p
m1
之内，即|p
1-p2|≤p
m1
时，取p＝(p1+p2)/2，
40.当压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ均有效且p1和p2的压力差不在设定压力阈值p
m1
之内，|p
1-p2|≥p
m1
时，取与预测压力py接近的p1或p2作为决策压力，
41.当压力变送器ⅰ有效、压力变送器ⅱ无效时，取p＝p1，
42.当压力变送器ⅰ无效、压力变送器ⅱ有效时，取p＝p2，
43.当压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ均无效时，取p＝py。
44.在本实施例中，所述压力判断算法是在一个决策周期内对两套压力变送器进行n次贯序采样，依次对每个采样点所测压力p(k)进行压力范围判断，当采样点所测压力超出压力范围，即p1(k)＞p
max
或p1(k)＜p
min
时，剔除该采样点；对每个采样点进行压力趋势判断，
当前采样点压力相对于上一决策周期的决策压力p0之差超过压力阈值p
m2
,即|p(k)-p0|＞p
m1
时，剔除该采样点；一个决策周期的采样结束后，计算有效采样点平均压力p1、p2并统计有效采样点数量，当有效采样点数量n超过n/2时(n＞n/2)，判断压力变送器采集压力有效，并将平均压力作为有效压力输出
45.在本实施例中，所述气压预测算法采用增量式算法，在上一步决策压力p0基础上进行下一个决策周期的压力预测，具体算法为：接收充气时间tc，计算一个决策周期内的充气质量接收累计排气时间t
p
，计算一个决策周期内的排气质量计算一个决策周期内的气体质量增量m
c-m
p
，按照气体状态方程计算一个决策周期内的压力变化
△
p＝(m
c-m
p
)rgt/v，再由增量算法计算预测压力py＝p0+
△
p。
46.在本实施例中，所述压力阈值p
m1
为常数，按照所选压力变送器综合精度所对应压力值的3倍～5倍取值。
47.在本实施例中，所述采样次数n为常数，由需求决策周期tj和适合硬件实现的采样时间ts，按照公式n＝tj/ts计算确定；所述压力阈值p
m2
为常数，按照一个决策周期内最大压力变化量的1.5倍～2倍取值；所述低压阈值p
min
和高压阈值p
max
为常数，按照系统正常工作过程中可能达到的最低压力和最高压力进行取值。
48.在本实施例中，所述rg为气体常数、t为气体温度、v为容器体积、为产气质量流量、为排气质量流量，在线计算时均为已知常数，在参数初始化时装订赋值。
49.本双压力变送器冗余设计算法基于的结构包括充气装置、储气装置、排气装置、充气控制器、排气控制器及2套压力变送器组成，如图1所示。充气装置安装在储气装置进气口部位，接收充气控制器发出的充气指令，完成充气动作；排气装置安装在储气装置出口部位，接收排气控制器发出的排气指令，完成排气动作；2套压力变送器安装在储气装置测压气路上，其压力输出通过充气控制器内的模数转换模块进行数据采集；排气控制器计算累计排气时间t
p
，并通过can通信方式将累计排气时间t
p
传输至充气控制器。
50.基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法的决策压力p送入充气判断算法，当输出压力py大于设定阈值p
m3
时，不发出充气指令；当决策压力p低于设定阈值p
m3
时，发出充气指令。
51.本实施例中，压力阈值p
m1
＝3mpa、压力阈值p
m2
＝3mpa、设定阈值p
m3
＝7mpa、决策周期tj＝0.1s、采样时间ts＝0.005s、采样次数n＝20、气体常数rg＝297j/(kg*k)、气体温度t＝423k、容器体积v＝13l、产气质量流量排气质量流量均为已知常数，在充气控制器初始化时由外部装订。
52.图4所示为模拟本实施例中压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ受到外部随机干扰和脉冲干扰时的压力曲线及基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法的输出压力曲线。由图可知，当两套压力变送器均有效，本发明提供的算法能够有效克服随机干扰和脉冲干扰影响，输出精度较高的压力p，显著提高了气压控制系统的压力控制精度。
53.图5所示为本实施例中模拟压力变送器ⅰ故障、压力变送器ⅱ遭受外部随机干扰时的压力曲线及基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法的输出压力曲线。图6所示为本实施例中模拟压力变送器ⅱ故障、压力变送器ⅰ遭受外部随机干扰时的压力曲线及基于气
压预测的双压力变送器冗余设计算法的输出压力曲线。由图可知，当其中1套压力变送器失效时，本发明提供的算法能够识别出失效的压力变送器，说明两套压力变送器真正有效的起到了冗余备份作用，大幅提高了气压控制系统的工作可靠性。
54.图7所示为本实施例中模拟压力变送器ⅰ和压力变送器ⅱ同时故障时的压力曲线及基于气压预测的双压力变送器冗余设计算法的输出压力曲线。由图可知，在150s时间后，两套压力变送器同时故障失效，依靠预测压力py实现压力闭环控制，尽管随着时间累积，预测压力精度有所下降，但仍能满足压力决策算法所需求的压力精度。说明即使在两套压力变送器同时故障失效的小概率时间下，本发明提供的算法仍能输出精度可信的压力数据，保证闭环系统不因无压力可用而出现失效紊乱，进一步提高了气压控制系统的工作可靠性。
55.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。