船舶发电机组的励磁系统模糊PID控制研究

本文针对励磁系统的经典PID算法需要被控对象的精确模型、在非线性系统中的性能不够理想这一缺点,分析了船舶柴油发电机组的控制。结合模糊控制和经典PID控制,设计同步发电机励磁系统的模糊PID控制器.模糊推理机的输入为船舶发电机端电压的偏差及其变化率经模糊化处理后的模糊量。在Matlab环境下进行仿真,结果表明模糊PID控制器使发电机的端电压更加稳定,具有较好的静态和动态性能。     

船舶柴油发电机组智能控制及优化

由于传统PID控制在复杂多变系统难以做到精确控制,因此结合PID控制与模糊控制策略应用于发电机组的调速系统与励磁系统,对船舶发电机组实现模糊PID控制。由于模糊控制的控制规则取决于人为主观经验,且模糊控制规则和隶属度函数需要大量实验与经验佐证,采取PSO粒子群算法对模糊PID控制中的隶属度函数进行优化。根据Matlab仿真平台模型搭建及分析,表明PSO粒子群算法优化后的模糊PID控制使得船舶柴油发电机组的调速系统与励磁系统更加优化稳定,具有良好的稳态与动态性能。     

基于FPSO的船舶柴油发电机励磁系统控制

针对大功率船舶柴油发电机工况的复杂性、时变性以及非线性等特性,以及船舶运行负载的变化对发电机励磁系统的影响,借鉴粒子群优化算法能够很好地适应复杂系统参数的寻优的特性以及模糊控制对参数优化的精确性,使用粒子群优化算法对控制器的PID参数进行优化,再使用模糊PID算法以误差和误差变化率作为输入,PID参数的增量作为输出对粒子群优化算法优化出来的PID参数进行修正,构成船舶发电机模糊-粒子群优化(FPSO)励磁控制系统控制器。在Matlab/Simuink环境下进行了额定负载、增加50%额定负载和三相故障等工况的仿真实验。实验表明,端电压经过短暂的波动后能够快速的回归稳定,证明该方法能够很好地适应工况的改变。     

基于参数自适应方法的同步发电机双模糊逻辑励磁控制

为了克服常规PI和PI+PSS控制器在时变系统中的缺点,设计了一种新型的同步发电机参数自适应的双模糊逻辑励磁控制器,即基于同步发电机每个瞬间的速度偏差及加速度偏差,电压偏差及电压偏差的微分,按照相平面上的标准模糊隶属度函数构建双模糊逻辑控制器.运用Simulink分别对基于参数自适应的双模糊逻辑控制器和常规PI、PI+PSS控制器在同步发电机励磁系统中进行仿真,结果表明,基于参数自适应方法的双模糊逻辑控制策略在励磁系统中具有较好的控制性能.     

基于自抗扰控制技术的船舶发电机励磁系统研究

船舶电网是一个容量有限的电源系统,突加突卸大功率负载会对其造成冲击,甚至引起船舶发电机输出电压不稳定,采用经典PID难以满足快速恢复发电机输出电压的功能要求。针对这一问题,提出一种基于自抗扰控制技术的新型励磁控制策略对其进行改进。介绍自抗扰控制器的原理,分析其控制性能较经典PID控制优异的原因,设计自抗扰控制器,在Simulink仿真平台上搭建励磁系统仿真模型,进行仿真实验,仿真结果表明在船舶电力系统突加突卸大功率负载后,新型励磁控制策略较经典PID控制具有更好的快速性和稳定性。     

蚁群优化PID的船舶逆变器控制

船舶逆变器是一种具有强耦合的非线性系统,为了提高船舶逆变器的控制精度,设计了基于蚁群优化PID的船舶逆变器控制方法,首先对当前船舶逆变器控制的研究现状进行分析,找出当前控制方法存在的缺陷,然后建立船舶逆变器的PID控制器数学模型,并采用蚁群算法对PID控制器的参数进行在线整定和优化,最后采用仿真测试对蚁群优化PID的船舶逆变器控制方法进行验证性分析,本文方法获得十分理想的船舶逆变器控制结果,尤其在受到外界干扰时,其船舶逆变器控制优越性更加明显。     

船舶可调桨螺距模糊PID控制器设计

针对柴油机驱动的船舶可调桨推进系统,从运动学和动力学角度建立与其适应的船桨系统、柴油机系统、调速控制系统和螺距控制系统的运动模型。同时运用模糊控制和PID控制理论,在Matlab仿真平台上设计可调桨螺距的模糊PID控制器,调试运行使之与可调桨动力性能相匹配,得到相应螺距偏差、偏差变化率和螺距控制输出量隶属度数据。通过仿真过程离线计算得到模糊控制器输出控制量查询表,从而设计完成可调桨螺距的模糊PID控制器。针对可调桨螺距控制,给定车钟指令信号和脉冲干扰信号。仿真实验结果证明,模糊PID控制器能有效避免可调桨控制跳动问题,且其控制速度、精度和灵敏度较传统PID控制器具有显著优势。     

船舶可调桨螺距模糊PID控制器设计

针对柴油机驱动的船舶可调桨推进系统,从运动学和动力学角度建立与其适应的船桨系统、柴油机系统、调速控制系统和螺距控制系统的运动模型.同时运用模糊控制和PID控制理论,在Matlab仿真平台上设计可调桨螺距的模糊PID控制器,调试运行使之与可调桨动力性能相匹配,得到相应螺距偏差、偏差变化率和螺距控制输出量隶属度数据.通过仿真过程离线计算得到模糊控制器输出控制量查询表,从而设计完成可调桨螺距的模糊PID控制器.针对可调桨螺距控制,给定车钟指令信号和脉冲干扰信号.仿真实验结果证明,模糊PID控制器能有效避免可调桨控制跳动问题,且其控制速度、精度和灵敏度较传统PID控制器具有显著优势.     

船舶减横摇系统FC-PID并联控制研究

基于船舶横摇运动非线性模型,设计了一种船舶减横摇FC-PID并联控制器.该控制器由Fuzzy Control和PID并联组成,其结构简单,易于工程实现.通过合理的设计模糊隶属度函数和PID输出限幅环节,实现自动无级切换控制,使船舶减横摇系统的鲁棒性能和控制精度均得到有效改善.仿真结果表明,在高海情下,基于FC-PID并联控制的船舶减横摇系统具有良好的减摇效果,并且鳍角饱和率和鳍伺服系统的功耗也得到显著降低.     

电力推进船舶供电单元建模与仿真

本文分析了电力推进船舶电力系统的特点，建立了带有PID调速系统的柴油发电机组仿真模型，同步发电机采用相复励励磁系统。针对电力推进船舶的电力系统特点，分析了电力系统常见的三相故障对同步发电机励磁电压和端电压的影响。     

挖泥船泥浆浓度模糊PID控制器的设计研究

文章针对传统的PID控制难以快速响应保证产量和效率稳定的问题,提出了基于模糊PID控制理论的泥浆浓度控制方法。首先介绍了模糊PID控制器的原理,然后确定了模糊语言变量和隶属函数,并制定了模糊规则和反模糊化方法。在Matlab仿真平台中设计了模糊PID控制器,对泥浆输送系统进行仿真。仿真结果表明:模糊PID控制器相较于PID控制器对于泥浆浓度控制的时域性能具有一定的改善作用,并能提高泥浆浓度的稳定性,进而保证挖泥船产量和效率的稳定性。     

柴油发电机组H_2励磁控制器的研究

船舶电力系统电压的稳定性主要取决于船舶电站同步发电机调压系统的电压响应特性.为了抑制负荷扰动的影响,提高同步发电机调压系统的动态性能,将H_2控制理论应用于同步发电机调压系统的设计,将系统的性能要求转化为标准H_2控制问题.首先分别建立相复励装置和无刷励磁同步发电机的数学模型,然后建立采用H_2励磁控制器的同步发电机调压系统的数学模型.针对外部干扰和模型的不确定性,H_2励磁控制器的设计可以归结为混合灵敏度问题.在分析同步发电机模型不确定性的基础上,合理地选取加权函数,通过解Riccati方程,得到H_2励磁控制器.计算机仿真结果表明:设计的H_2励磁控制器,能在充分考虑系统模型不确定性的情况下,有效地提高系统的动态性能和抑制扰动的能力,改善船舶电力系统电压的稳定性.     

基于遗传算法优化模糊控制器的船舶航向控制

针对模糊控制器中的量化因子、比例因子、积分系数、模糊规则之间互相耦合，人工整定困难的问题，提出了一种基于遗传优化的船舶航向模糊PID自动控制算法。仿真对比试验表明，经遗传优化后的船舶航向模糊PID控制性能得到了极大的提高，系统无超调，上升快，工作稳定，具有较强的鲁棒性。     

神经网络PID控制在船舶励磁系统中的应用

随着电力系统的发展,对其动态和静态性能的要求变得越来越高,常规PID励磁控制器已难以满足工业上的要求。为此,设计了一种新型的基于BP神经网络的PID控制器,即将常规的PID控制与神经网络优点相结合。本文分析了同步发电机的励磁控制系统的数学模型和神经网络PID控制器的结构、工作原理和作用,并使用Simulink将神经网络PID控制器应用到同步发电机励磁系统中进行仿真,将结果与常规PID控制器的仿真效果作出对比。由仿真曲线结果得出,神经网络PID控制器具有更好的控制特性,对今后的应用研究提供了较大的参考价值。     

基于遗传算法的船艇冷库模糊控制仿真研究

船艇冷库温度的精确数学模型难以建立,针对传统PID控制精度不高和常规模糊控制获取控制规则和隶属度函数方法的不足,提出利用遗传算法对船艇冷库模糊控制系统的控制规则和隶属度函数进行优化,通过仿真表明,该算法能够使模糊控制系统的控制品质得到较大的改善和提高。     

基于模糊理论的船舶航向控制器

结合船舶操纵特点，将模糊逻辑引入到船舶航向控制器的设计中，设计了一种基于模糊理论的船舶航向控制器。运用计算机仿真手段，将所设计的模糊控制器和传统PID控制器进行对比，仿真表明船舶航向模糊控制器的动态性能优于传统的PID控制。     

船舶柴油发电机转速的BP-PID并行控制

针对船舶柴油发电机转速控制问题,结合BP神经网络对非线性系统的高拟合性与经典PID控制的优良性能,形成船舶柴油发电机转速BP-PID并行控制系统。控制系统中BP神经网络控制器与PID控制器相结合,经过神经网络控制器的不断训练学习,控制器获取船舶柴油发电机转速系统的模型,并逐渐地由BP神经网络控制器占主要控制作用,从而达到对系统的实时控制。仿真结果证明了该方法的可行性。     

混合智能控制技术在船舶电站励磁控制中的应用

将混合智能控制技术应用于船舶电站同步发电机励磁控制，通过一种结合自组织学习和BP学习的混合学习算法，学习并调整控制器参数和结构，该算法比通常的BP算法收敛性好，速度快。仿真结果表明，该算法能很好地稳定机端电压。     

基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

船舶动力定位智能PID控制器设计与仿真研究

由于船舶在海上的动力学特性具有非线性、大时滞和强耦合等特点,风、浪等外部干扰具有随机特征,因而船舶动力定位控制系统是一个复杂的非线性系统,一次性整定的PID参数难以取得理想的控制效果。鉴于PID控制器的性能完全取决于其控制参数,结合混沌粒子群算法、云模型控制和PID控制各自的优势,设计一种具有参数实时自整定功能的智能PID控制器。首先引入混沌粒子群算法离线优化PID参数使控制系统处于优化状态,再利用二维云模型控制对其进行在线调节以增强控制器的适应性和鲁棒性。仿真结果证明所设计控制器的可行性和有效性。