基于MFA的船舶电站智能控制

船舶电站的电压自动调整(AVR)、频率和负荷的自动控制是电站管理系统(PMS)的核心,常规控制采用PID算法,往往导致系统振荡和超调,不利于电站的稳定运行。基于神经网络的无模型自适应控制(MFA)技术,具有快速性、稳定性和鲁棒性的优点,大大提高船舶电站系统的控制精度和可靠性。     

不依靠模型自适应控制的船舶自动舵

船舶运动控制具有较强的非线性、不确定性、大惯性,大滞后和慢时变特性,加上在航行过程中存在的干扰和噪声,使得航迹控制变得非常复杂,运用常规的PID算法难以达到期望的控制效果,不可能根据船舶动态特性和海况变化实现其参数的自动整定,总是偏离其最佳工作状态.文章首次在船舶运动控制中使用自适应神经网络MFA控制器,减少航迹波动幅度和次数,减小船舶航行时附加阻力.仿真结果表明MFA自动舵具有快速性、鲁棒性和稳定性的优点.