浅析matlab的气动马达万有特性曲线绘制方法研究

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1、2013年第42卷石油矿场机械第12期第21页oILFIELDEQUIPMENT2013,42(12):21~25文章编号:lO013482(2013)12002105基于MATLAB的气动马达万有特性曲线绘制方法研究曾鸣,王葆葆,张仕民,王文明(中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京102249)摘要:万有特性曲线可以作为分析气动马达性能的重要依据,有利于合理选择气动马达,降低耗气量,提高工作效率。利用MATLAB软件强大的数据处理能力和绘图功能,分别采用多元线性回归方法和BP神经网络技术处理气动马达台架试验数据,最终将等耗气率曲

2、线、等功率曲线及外特性曲线较好地拟合在同1张图上,为气动马达与传动系统的合理匹配提供了直观、可靠依据。关键词:气动马达;万有特性曲线;多元线性回归;BP神经网络中图分类号:TE9文献标识码:AResearchonFittingMethodsofUniversalPerformanceCurveforAirMotorBasedonMATLABZENGMing,WANGBao—bao,ZHANGShi—min,WANGWen—ming(College0l,MechanicalandTransportationEngineering,China

3、UniversityoJPetroleum,Beijing102249,China)Abstract:Universalperformancecurveplottingforairmotorcanbeveryusefulforanalyzingper—formanceparametersofmotors.Itisalsoveryconducivetochoosereasonableairmotor,decreaseairconsumptionandimproveworkefficiency.Takingadvantageofdata~ha

4、ndlingcapacityandgraphiccapabilityofMATLAB,multiplelinearregressionmodelandBPneuralnetworkwerein—troducedtoprocessdataofexperimentbench.Finally,equal—gasconsumptioncurves,externalcharacteristiccurveandequippowerlineswereingoodfitinafigure.Allthesecurvescanalsobeusedtodoai

5、rmotors’performanceresearch.Keywords:airmotor;universalperformancecurve;multiplelinearregression;BPneuralnetwork气动马达以其高安全性、广泛适应性及可靠轻气动工具匹配动力源之前,对气动马达性能进行全便等特点被广泛应用于石油钻采、矿山机械及海上面分析就显得特别重要。气动马达的万有特性曲线平台等恶劣的工作环境中,例如,作为石油钻机上气是描述马达转速、转矩、耗气率及功率之间相互关系动绞车的动力口]。但多数气动绞车因动力系统匹配的多参数特

6、性曲线,该曲线能够全面反映气动马达不合理,使得气动马达普遍存在耗气量大、工作效率的综合性能,为研究气动马达性能及选型提供直观、低及动力性不能得到有效发挥等问题。可靠依据]。气动马达的合理选型能够提高绞车等气动工具目前,国内外诸多学者对发动机万有特性曲线的工作效率,降低耗气量,改善经济性。因此,在为的绘制方法进行了广泛而深入的研究],但对气动收稿日期:2o13-07—05作者简介:曾呜(1956),男,重庆人,副教授,硕士生导师,博士,1994年毕业于中国矿业大学,主要从事清管技术及管道内检测方面的研究工作,E-mail:mzeng@cup

7、.edu.cn。石油矿场机械线性【旦J冀归方法和绘BP制神经网络孝技术对。气动享马达台架模⋯型的⋯建立试验数据进行处理,并借助MATIAB软件绘制出1.1多元线性回归模型气动马达的等耗气率曲线、等功率曲线及外特性根据多元线性回归理论,建立如下气动马达等曲线。耗气率曲线模型:6l11T1订】丁1T⋯⋯T621”2T2””2T2T⋯n⋯T×+;iii;;;;;;bl”NTN”NTNT⋯式中:6~6为对应样本耗气率;”~为对应样望输出为一be。本转速;丁~T为对应样本转矩;a~“为模型待定系数~为随机误差;是表示多项式项数;Pl表示多项式的最高

8、次幂,且满足),是一I1)。该模型也可以简化为B—G×A+E,其中A为该模型的待定系数矩阵,E为随机误差矩阵(也称残差矩阵)。图1典型的BP网络结构理论上讲,系数矩阵G中多项式的阶数z越大越能

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