1.壓縮機喘振產生原因

喘振是壓縮機固有的一種現象。發生喘振的原因有很多，不僅與其進出口流量有關，還與壓縮機負荷，被壓縮氣體的分子量、溫度、壓力及管網容量有關。喘振發生的頻率與壓縮機管網的容量有關，管容越大，發生喘振的頻率就越低；反之，頻率越高。但其產生的主要原因還是因為壓縮機工作流量小于最小流量。

在壓縮機的運行過程中，如果其吸入量減少到一定值，壓縮比下降，輸出管線中氣體壓力高于壓縮機出口壓力，被壓縮了的氣體很快倒流入壓縮機，待管線壓力下降后，氣體流動方向又反過來。此時，其吸入流量和出口壓力周期性低頻率大幅度波動，周而復始，產生喘振，引起壓縮機軸位移，使軸產生彎曲造成機組振動加大，并波及到相鄰的管網，喘振強烈時，能使壓縮機遭到嚴重破壞。

2.傳統控制方案中存在的問題

根據壓縮機的主要原因，為不使壓縮機出現喘振，需要保證在任何轉速下，通過壓縮機的實際流量都不小于喘振極限所對應的最小流量。在生產負荷下降時，須將部分出口氣體經旁路返回到入口或將部分出口氣體放空，保證系統工作在穩定區。目前工業生產上主要采用固定極限流量控制方案和可變極限流量控制方案。如圖1所示為壓縮機特性曲線1為喘振極限曲線，曲線2為防安全操作線。

在采用固定極限防喘振控制時，即決定了它只是為防喘振為目的，而不是根據工藝狀況調整負荷的大小，一般適用于定轉速或轉速變化范圍較小的機組。如果在機組轉速較低的范圍運行，會造成流量裕度過大，能量浪費嚴重，不利于節能。而可變極限流量控制是建立一條安全操作控制線，留有一定的安全裕度。固定極限流量控制和可變極限流量控制都是不精確的近似方法通常都是提供一個很大的額外安全空間，保證機組在不理想的工況下運行，這種額外安全空間可能導致壓縮機過多回流，降低了效率。

3.防喘振控制算法

由于固有的穩定性限制，比例積分控制器不能很快的響應工作點向控制線的移動，不足以防止喘振，除非安全裕量非常大。為了滿足生產需要，就必須對其進行改進以滿足實時的變化情況。

模糊自適應整定PID控制。為了克服傳統PID的控制缺陷，將模糊控制與PID控制相結合會大大提高控制系統的性能。運用模糊數學的基本理論和方法，把規則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規則及有關信息（如評價指標、初始PID參數等）作為知識存入計算機知識庫中，然后計算機根據控制系統的實際響應情況（專家系統的輸入條件），運用模糊推理，即可自動實現對PID參數的最佳調整，這就是模糊自適應PID控制。

自適應模糊PID控制器以誤差e和誤差變化ec作為輸入，可以滿足不同時刻的e和ec對PID參數自整定的要求。利用模糊控制規則在線對PID參數進行修改，便構成了自適應模糊PID控制器，其結構如圖2所示。

PID參數模糊自整定是找出PID三個參數與e和ec之間的模糊關系，在運行中通過不斷檢測e和ec,根據模糊控制原理來對三個參數進行在線修改，以滿足不同e和ec時對控制參數的不同要求，而使被控對象有良好的動、靜態性能。模糊控制設計的核心是總結工程設計人員的技術知識和實際操作經驗，建立合適的模糊規則表。

Kp,ki,kd的模糊控制規則表建立好后，可根據如下方法進行Kp,ki,kd的自適校正。

將系統誤差e和誤差變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域。其模糊子集為e , e c ={NB,NM,NS,O,PS,PM,PB},子集中元素分別代表負大，負中，負小，零，正大，正中，正小。設e,ec和Kp,ki,kd均服從正態分布，因此可得出各模糊子集的隸屬度，根據各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數模糊控制模型，應用模糊合成推理設計PID參數的模糊矩陣表，查出修正參數帶入下列計算：

在線運行過程中，控制系統通過對模糊邏輯規則的結果處理、查表和運算，完成對PID參數的在線自校正。如圖3所示即為基于常規傳遞函數的模糊自適應PID仿真曲線。

4.結束語

本文介紹了當前現有的幾種防喘振控制方法，指出了個別方案存在的問題，并提出了一種全新的防喘振控制算法-基于模糊自適應PID控制。從仿真圖形看出其可以完成系統的實時控制，計算機可以根據現場的實際情況能自動的調整PID的參數，大大提高了系統的效率。由于喘振是壓縮機本身所固有的特性，影響喘振的因素又較多，所以不能僅僅局限在某個控制層面上，必須根據整個工藝流程進行整體的衡量，同時應用先進的智能控制元件，這樣才能保證壓縮機的安全、平穩高效的運行。