大型船舶电力系统脆性中的粒子群优化算法研究

随着自动化技术和电力推进技术在船舶工业的广泛应用,船舶电力系统的稳定性、可靠性显得更加重要,针对大型船舶电力系统的脆性优化也引起了国内外的广泛研究。大型船舶电力系统的故障恢复和脆性优化具有重要意义,一方面可以提高船舶电力系统的可靠性,为船载用电设备提供充足的电力;另一方面,电力系统网络结构的优化有助于提高电力系统的集成特性,降低成本的同时可以提高供电效率。本文主要研究了大型船舶电力系统的脆性优化问题,采用了粒子群优化算法和脆性建模技术,对全面分析复杂的船舶电力系统,预防和控制电力系统脆性故障,提高电力系统可靠性具有重要的理论和实际应用价值。     

基于自适应保护原理的舰船电力系统的研究

近年来,船载自动化设备的装机量猛增,在提高船舶功能性、自动化水平的同时对船舶供电系统提出了更高的要求。此外,由于电力推进技术相对于传统的柴油机驱动技术有环保、功率稳定等优点,在舰船动力系统的应用逐渐广泛,也促进了舰船电力系统的发展。现代大型舰船的电力系统电压等级越来越高,输电网络结构也越来越复杂,导致舰船电力系统的故障率上升,甚至引发严重的事故。因此,研究电力系统的故障诊断和自适应保护具有重要的价值。本文充分结合大型舰船电力系统的网络结构,在此基础上提出一种基于自适应保护原理的综合电力系统,并对该系统的配电网络保护和变压器保护进行系统介绍。     

船舶复杂配电网络结构可靠性评估

本文介绍了船舶配电网络结构可靠性研究的重要性,根据最优可靠性模型理论和船舶电力系统及陆地电力系统可靠性研究的相关内容,提出了一种基于局部等效法、最小割集法和SDP法的船舶复杂配电网络结构可靠性评估方法和具体步骤,解决了复杂配电网络中共用的线路和设备对可靠性评估的影响,提高了评估精度。     

大型船舶电力系统过流保护算法优化

受航行环境影响,大型船舶电力系统在运行过程中极易出现短路问题,严重影响船舶航行安全性。为解决上述问题,提出大型船舶电力系统过流保护算法优化方法。通过对船舶电力系统标准运行参数进行采集,计算等效电动机短路电流数值,根据计算结果进行对过流保护算法进行优化和完善,从而更好保障大型船舶电力系统在运行的安全性和稳定性,有效避免了环境对船舶电力系统产生的影响。最后通过实验证实,大型船舶电力系统过流保护算法相对于传统方法而言具有更高的安全性和有效性,充分满足研究要求。     

遗传学算法在船舶航线自适应控制器中的应用

为了提高大型海上运输船在复杂海上交通条件的航行能力和运载能力,研究船舶航线自适应控制器具有重要意义。随着船舶结构和功能的复杂化,船舶航线控制的准确度和可靠性的难度越来越大。本文系统介绍遗传学算法,并利用该算法的自适应搜索能力和参数优化技术,设计和优化船舶航线自适应控制器,提高其控制精度和鲁棒性。     

舰船电力系统自适应保护算法设计

现代船舶电力系统不断引入各类复杂的网络应用,导致已有的电力系统保护算法无法有效滤除系统电流衰减直流分量,频率特性较差。为此以Morlet复小波幅值算法为核心,设计新型船舶电力系统自适应保护算法。重新界定船舶电力系统扰动域,通过设定最大电力运行条件下的扰动整定值域和界定幅值比例关系,明确当前扰动域具体值域和相关数据信息,针对扰动域的实际范围,采用小波分析策略,提出适用于当前船舶电路自适应保护装置的Morlet复小波幅值算法,明确信号谐波幅值,完成离散操作,设置过电流保护机制,实时调节当前电力系统的适应整定值,实现电力系统自适应保护。实验数据分析结果表明,该保护算法与传统保护算法相比,整定幅值提高了30.5%,最大谐波值域拓宽了22%,可以有效提高电力系统自适应保护的频率特性。     

船舶电网系统三维点云数据聚类提取分析算法

船舶电网系统结构直接对船舶电力系统运行的稳定性和可靠性产生影响,船舶航行过程中经常出现供电不足等问题,严重威胁船舶航行安全。为解决上述问题,采用三维点云数据聚类算法对船舶电网运行状态和可靠性进行评估计算,并结合可靠性评估计算结果对船舶配电系统结构进行优化设计,将船舶电网系统中的电缆设计为环状结构辐射网,以便保障电力系统运行效果。为了对船舶电网系统三维点云数据聚类提取分析算法的准确性进行检测设计了仿真实验,实验结果证实,三维点云数据聚类提取分析算法可更好的提高船舶电力系统的运行效果,保障船舶航行安全     

基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析

为了提高船舶电力系统稳定性,提出基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析方法,构建船舶电力系统的稳定性控制约束参量模型,以电机模型参数为控制对象,通过船舶电力系统电机的转速信息和电磁转矩信息进行船舶电力系统脆性特征分析,采用PI控制算法进行船舶电力系统的输出稳定性控制,建立船舶电力系统的反馈动态补偿稳定性控制模型,结合粒子群优化算法进行船舶电力系统稳定性控制的参量自适应调节,实现船舶电力系统脆性预测和稳定性控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶电力系统脆性分析的准确性较好,控制稳定性较强,提高了船舶电力系统的输出鲁棒性。     

自适应智能航行控制方法研究

根据船舶在航行过程中的非线性、不确定特点,设计基于模糊模糊CMAC神经网络的船舶自适应智能控制算法。阐述了模糊CMAC神经网络结构,并且将其运用到自适应智能航行控制系统中,最后通过实验验证不同海况下模糊CMAC神经网络对于船舶航向智能控制具有良好的自适应性和较强的抗干扰性。     

采用拓扑识别技术的船舶电力系统自适应保护研究

船舶电力系统是保障船舶在海上正常航行的前提条件,现代船舶的电力系统随着负载功能及复杂性的要求,电力系统也越来越复杂。本文通过对船舶电力系统结构及拓扑识别自适应方法的研究,结合自适应方法的流程与结构,实现了对船舶电力系统的拓扑识别自适应保护,通过仿真验证来检验拓扑识别技术的可行性,对于船舶电力系统的保护有着重要意义。