蚁群算法的舰船电机智能调速系统参数整定

随着舰船自动化程度的不断提高,舰船自动化电气设备的使用量越来越大。永磁同步电机体积小,输出功率大,是舰船使用量非常大的一类电机,在舰船的生产和船员生活保障中有重要的应用。舰船永磁同步电机的智能调速系统对于电机功率控制有重要的意义。本文结合蚁群智能算法和遗传算法,对舰船电机的调速系统参数整定进行详细的研究,有助于提高舰船电机的控制水平。     

遗传控制算法在舰船电机智能调速系统的参数整定研究

随着电力推进技术的逐渐成熟,交流推进电机在船舶工业领域的应用越来越广泛,目前装机最多的是三相交流异步电动机。为了提高舰船三相异步电机的工作效率和稳定性,对交流异步电动机的转速调节具有重要的意义。传统的交流异步电机调速技术有矢量控制法、转矩控制法等。本文基于遗传控制算法,设计一种新型的船舶电机智能调速系统,并对该智能调速系统的参数整定等问题进行研究。     

多目标遗传算法在电机控制系统参数整定中的应用

本文给出了一种基于多目标遗传算法的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法（NSGAⅡ）求出Pareto最优解。使用信息熵法对最优解的属性进行权值计算,根据逼近理想解的排序方法对Pareto最优解给出排序。计算了一个电机控制的数值算例,结果表明本文方法所设计的PID控制器性能优异,适合工程实际应用。     

智能优化技术在舰船电力系统谐波抑制中的应用

为保证舰船电力系统谐波电流快速得到有效抑制,提出基于智能优化技术的舰船电力系统谐波抑制方法。通过基于p-q检测的舰船电力系统谐波检测方法,由电力系统瞬时无功功率、瞬时有功功率,计算舰船电力系统谐波电流值后,使用基于模糊PID智能优化的谐波抑制方法,改进遗传算法,以谐波抑制后电流畸变最小化为目标,寻优得到模糊PID控制器的最优控制参数后,根据计算的谐波电流与理想电流之间的差值,以谐波电流补偿的方式,完成舰船电力系统谐波抑制。实验结果验证：本文方法应用后,电流畸变情况明显改变,仅用0.005 s便可完成谐波抑制。     

基于遗传算法整定控制的柴油机调速系统研究

遗传算法是新型的、类似于模拟自然界中生物进化衍变过程的优化计算方法。其迭加算法准确, 在很多等领域得到广泛应用。本文以某型船用柴油机为对象,建立了柴油机控制系统的简化传递函数和执行器模型。采用PID控制,并利用遗传算法优化控制器参数,对柴油机动态调速过程进行仿真分析,和基于 Z-N（Ziegler-Nichols）法的参数整定方法做了比较,结果表明遗传算法的性能远优于传统的参数整定法, 对柴油机控制调速系统的性能有很大提高。     

参数自整定模糊PID直流电机调速系统研究

本文介绍了参数自整定模糊PID控制策略并将其应用于直流电机调速系统的仿真和实验研究,获得了鲁棒性好、稳态误差小的控制效果,实证了模糊PID控制策略用于直流电机调速控制的有效性。     

直流调速系统的新型模糊控制方法

介绍基于模糊推理,并能在线地改变PID控制参数的速度调节器的基本原理、设计过程和模糊规则。实际应用表明,该调节器能够明显提高系统性能,具有实际应用价值。     

改进遗传模糊神经网络在舰船组合导航中的应用

由于舰船组合导航系统的实际运行环境比较恶劣，系统精确的数学模型及噪声的统计特性不易先验得到，而导致常规卡尔曼滤波器失效。尝试将改进遗传算法优化的模糊神经网络用于舰船组合导航系统中，仿真结果表明，提出的算法比较有效，并且精度和常规卡尔曼滤波算法相当。     

基于参数自整定模糊PID的船舶控制

针对船舶操纵过程存在非线性、慢时变特性，设计了一种参数自整定模糊PID控制器，可以在线实现PID参数的调整，使控制系统的响应速度快，超调量减少，过渡过程时间大大缩短，振荡次数少，具有较强的鲁棒性和稳定性。     

基于改进遗传算法的柴油机调速控制研究

以6135柴油机为对象,建立了柴油机简化传递函数和执行机构模型.针对传统PID调速稳定时间长,控制效果不理想,论文提出一种改进遗传算法的PID调速控制策略.改进的遗传算法从加快收敛速度、抑制早熟和提高寻优能力出发,提出了改进的选择算子、自适应交叉算子和自适应变异算子,采用MATLAB软件分别对传统PID和基于改进遗传算法PID的调速控制系统进行了仿真研究.仿真结果表明,改进遗传算法PID控制器具有良好的动态品质和稳定性,其控制效果优于传统的PID控制器.     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶PID控制器参数整定

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法(MOGA)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.计算了一个二阶船舶控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,设计的PID性能优异,适合工程实际应用.     

模糊神经网络控制在调速系统中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)调速系统的特点,在分析BLDCM(Brushless DC Motor)的数学模型的基础上建立了控制系统的仿真模型,设计了一种新的模糊神经网络控制器FNNC(Fuzzy Neural Network Controller),并运用遗传算法优化模糊神经网络结构和改进在线学习算法,将其应用到直流电机调速系统中。仿真试验表明,该方法较传统PID控制有更好的控制效果。     

基于参数自整定模糊PID的船舶航向跟踪控制

针对船舶操纵过程存在非线性、慢时变特性,设计了一种参数自整定模糊PID航向跟踪控制器,可以在线实现PID参数的调整,使控制系统的响应速度快,超调量减少,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的鲁棒性和稳定性.     

可调螺距螺旋桨控制系统PID参数整定

针对船舶调距桨PID控制系统的参数整定问题,提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法进行多属性决策研究,对Pareto最优解给出排序。计算了某水面船舶可调螺距螺旋桨的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。     

变频调速系统电机背压启动适应性研究

潜艇上部分电机的泵类负载为通海泵,深潜状态其出口承受的海水压力巨大,要求变频电源能在电机"堵转"状态下强行启动电机。背压启动是潜艇变频调速系统的一个新问题,本文对变频电源带电机背压启动的过程进行了分析,给出了适应性改进措施,并通过试验验证了其可行性。     

基于遗传算法的舰船主动力装置系统模糊可靠性优化分配研究

本文阐述和论证了模糊可靠性优化分配模型。详细论述了遗传算法对该模型的求解,并且将它们运用到舰船主动力装置系统可靠性分析上,给出了计算过程和结果,表明这种方法是可行和有效的。     

变频液压舵机驱动电机调速研究

为了实现转舵机构的控制,搭建了一个交流感应电机变频调速系统,模拟了转舵过程中电机的升速和降速过程。系统中的数据采集卡采集转速信号,工控机进行PID运算,在数据采集卡的模拟输出端输出电压信号控制变频器工作。利用试凑法获得了最佳的PID参数,实验表明本系统响应快、偏差小。     

基于伪并行改进遗传算法的线列阵隔振系统参数优化

利用伪并行改进遗传算法(PPIGA)的思想,将其应用于拖曳线列阵隔振系统参数优化。通过伪并行改进遗传算法搜索出最优的材料参数(内部充油密度、护套材料的弹性模量、隔振组件的弹性模量)使得系统的隔振量最大。计算结果表明,这种算法在隔振系统参数优化中具有较好的效果。