钻井平台大壁厚管架焊后热处理控制系统的研究与设计

发布时间：2017-09-28 17:32

  本文关键词：钻井平台大壁厚管架焊后热处理控制系统的研究与设计

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【摘要】：现阶段海上石油钻井平台构架的搭建主要使用大壁厚钢材导管,因此,制管成为钻井平台搭建过程中的首要工序,制管车间将大壁厚钢板材料通过成形、刨光、焊接、热处理、无损检测等工序后形成产品,其中焊缝热处理对导管产品的质量起着至关重要的作用。本课题在深入了解国内外对大壁厚管道焊接缝热处理技术的前提下,采用中频感应加热的方式代替国内现阶段热电阻加热方式。在控制方法设计上,引入了上位机神经网络智能预测和下位机温度分段PID联合控制,利用神经网络预测算法在小范围内的准确预测,弥补了单一的温度分段PID控制上的不足,使温度控制基准点最大限度的接近工艺曲线,满足控制精度需求。在控制系统硬件设计上,采用了工业抗干扰能力强的可编程逻辑控制器PLC和中频电源模块相结合,并深入研究了PLC控制模块及其外围电路；通过广泛查阅现阶段典型信号处理电路模块的应用,课题结合数模电、电路基础设计了中频电源信号调理电路和温度信号采集调理电路,完成了中频电源参数和温度信号到下位机采集电压的转化处理。在控制系统软件设计上,完成了上位机监控软件和下位机控制软件的设计,并通过设备调试查找软件缺陷,完成了PLC程序和监控软件程序的测试和改进,增强了控制系统的可靠性。课题研究结果表明,调试数据作为神经网络算法学习样本,联合控制策略给出的控制信号对应的中频电源输出功率,能够有效减小热惯性带来的温度滞后和超调,将控制精度维持在±3℃以内。
【关键词】：感应加热 热处理 热惯性 智能控制
【学位授予单位】：西安工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE951;TP273
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-17
• 1.1 研究背景及意义8-12
• 1.1.1 石油钻井平台综述8-9
• 1.1.2 热处理工艺的必要性9
• 1.1.3 电磁感应加热现状9-10
• 1.1.4 热处理对象描述10-12
• 1.1.5 研究目的及意义12
• 1.2 热处理控制工艺简介12-14
• 1.3 热处理控制方法研究现状14-15
• 1.4 课题的主要研究内容15-17
• 2 热处理控制系统硬件设计17-36
• 2.1 控制系统硬件选取与整体设计17-19
• 2.1.1 控制方案选取17-18
• 2.1.2 控制系统硬件整体设计18-19
• 2.2 PLC控制模块19-20
• 2.2.1 PLC选型19-20
• 2.2.2 扩展模块的选取20
• 2.3 AD信号采集调理模块20-23
• 2.3.1 设计思想20-21
• 2.3.2 电路设计与实现21-22
• 2.3.3 AD信号调理板线性度分析22-23
• 2.4 中频信号采集调理模块23-31
• 2.4.1 设计思想23-26
• 2.4.2 电路设计与实现26-30
• 2.4.3 中频信号调理板线性度分析30-31
• 2.5 热处理控制对象介绍31-36
• 2.5.1 中频电源模块组成31
• 2.5.2 中频淬火变压器31-32
• 2.5.3 CPLD主控板和接口控制板32-33
• 2.5.4 中频感应加热电源的整流桥、逆变桥33-34
• 2.5.5 冷却水循环装置34-36
• 3 热处理控制系统软件设计36-75
• 3.1 控制算法设计36-49
• 3.1.1 温度差分段PID算法36-38
• 3.1.2 神经网络预测算法38-48
• 3.1.3 算法的调用48-49
• 3.2 下位机软件设计49-59
• 3.2.1 整体设计49-51
• 3.2.2 主程序模块51-52
• 3.2.3 泵站模块52-53
• 3.2.4 AD采集模块53-54
• 3.2.5 温度控制模块54-57
• 3.2.6 中频电源控制模块57-59
• 3.3 上位机软件设计59-75
• 3.3.1 主窗口59-62
• 3.3.2 监测窗口62-65
• 3.3.3 历史记录查询65-68
• 3.3.4 用户管理68-69
• 3.3.5 温度曲线设置69-70
• 3.3.6 系统参数、帮助和退出70-71
• 3.3.7 通信模块71-75
• 4 热处理控制系统的设备调试75-92
• 4.1 软件调试75-76
• 4.2 硬件调试76-78
• 4.3 调试过程与结果分析78-85
• 4.3.1 PID单独控制系统调试78-83
• 4.3.2 PID和神经网络预测联合控制系统调试83-85
• 4.4 缺陷分析85-92
• 4.4.1 测温点各组之间的温度差异85-88
• 4.4.2 工件壁厚和管径的改变对控制参数的影响88-91
• 4.4.3 神经网络预测控制样本选取91
• 4.4.4 控制系统可靠性与稳定性91-92
• 5 结论92-94
• 参考文献94-97
• 攻读硕士学位期间发表的论文97-98
• 致谢98-102
• 附录1 PLC I/O分配表102-106
• 附录2 控制系统下位机模块硬件接线图106

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