船舶电网系统状态评估研究

常规电网系统状态评估方法能够对路基300 MW以下的电网系统状态做出正确评估,但针对船舶电网系统状态评估时,存在评估运行可靠性较低的问题,为此提出船舶电网系统状态评估研究。搭建状态评估模型框架,导入状态评估算法,完成船舶电网系统状态评估模型的构建;确定船舶电网系统状态监测区间,并对监测参数数据进行处理,实现船舶电网系统状态评估研究。试验数据表明,提出的船舶电网系统状态评估方法较常规电网系统状态评估方法,评估运行可靠性提升37.89%,适合对船舶电网的系统状态评估。     

神经网络优化PID舰船发动机自动控制

使用传统舰船发动机控制方法控制时,因其控制参数均为固定设置,无法随发动机参数变化而变化,导致控制方法的响应与实际控制信号出现较大偏差,影响了控制方法的稳定性和灵活性。针对以上问题,研究神经网络优化PID的舰船发动机自动控制方法。构建发动机闭环增益的PID结构后,设计神经网络自动控制器。利用遗传算法对神经网络PID自动控制器参数进行整定,降低控制器响应控制信号时的超调量,完成对舰船发动机控制方法的设计。通过与传统模糊PID控制方法的对比实验,证明了研究的控制方法能够有效降低24.31%的超调量,并且相比传统方法研究的方法的正弦跟随特性更佳,即神经网络优化后的自动控制方法具有更好的稳定性和灵活性。