基于神经元自适应pid船舶电力推进电机控制系统探究

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1、基于神经元自适应PID船舶电力推进电机控制系统探究摘要：在船舶电力推进电机控制中，提出了一种基于神经元自适应PID控制的方法，控制算法采用有监督的Hebb学习规则。从仿真结果可知，采用神经元自适应PID控制具有较好的适应能力和抗干扰能力，满足船舶电力推进电机控制的要求。关键词：神经元；自适应PID;船舶电力推进分类号：664.14文献标识码：A1引言船舶电力推进因为可以灵活地选择运行发电机组的台数，让其始终运行在高效率区，从而可达到节能的目的，目前已成为一种先进的推进方式。而推进电机及其控制技术是船舶电力推进的关键技术之一，由于推进电机受外部负载扰

2、动、对象建模不充分和非线性动态等不确定因素的影响，要获得高性能的转速控制系统，必须有先进的控制策略以解决这些不确定性的影响，使系统具有较好的响应速度。在传统的控制中，PID控制是最早发展起来的控制策略之一，其算法简单，鲁棒性好，结构简单等特点。但在船舶电力推进的电机控制中，由于系统具有非线性、大惯性、系统模型不易精确建立等特点，应用常规PID控制不能达到理想的控制效果。基于以上分析，本文设计了基于神经元自适应PID船舶电力推进电动机的控制系统，以提高系统的抗干扰能力。2神经元自适应PID船舶电力推进电机控制系统设计2.1电力推进电机控制系统结构矢量

3、控制和直接转矩控制是当前在高性能变频调速装置中得到广泛应用的两种控制方案。这两种控制方案各有优缺点，目前在船舶电力推进中都得到了较广泛的应用，考虑到矢量控制的综合性能指标，并且在低速情况下具有较好的特性，本文将矢量控制作为推进电机的控制策略。设计的基于矢量控制的船舶电力推进电机控制系统结构框图如图1所示：由速度调节器、变频器、推进电机，速度检测装置以及螺旋桨负载等组成。推进电机选用异步电动机，与螺旋桨通过联轴节对轴相连，速度检测反馈单元用于实现对输出值的检测；变频器根据控制指令将幅值和频率可调的交流电供给推进电动机，从而实现电机的变频调速。1电力推

4、进电机控制系统结构框2.2速度调节器的设计硬件选型好以后，整个控制系统的核心就是速度调节器的设计，一个良好的自动控制系统它必须综合考虑稳、准、快、省这四个基本要求。在船舶电力推进电机控制系统中，存在非线性、强耦合、参数时变等特性。同时由于系统受螺旋桨负载变化、外部干扰因素、系统非线性等因素的影响，被控对象很难确定准确的数学模型，仅仅采用常规的PID控制及单一的神经元网络控制都很难同时满足系统精度和实时性的要求。因此，综合考虑系统的精度和效率，将具有自学习和自适应能力的单神经元与PID控制结合起来，通过神经网络来实时调整HD参数，以提高系统的抗干扰能

5、力。人工神经网络是由简单信息处理单元(神经元)互联组成的网络，能接受并处理信息。是一个多输入单输出的非线性信息处理单元，网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现。而单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，结构简单且易于计算。结合船舶电力推进电机控制系统的精度和效率，本控制系统采用三个输入参数利用学习算法来对三个输入的加权系数进行在线调整，以实现控制器P、I、D参数的自适应、自组织功能。神经元自适应PID控制系统结构框图如图2所示。转换器的输入为给定值r(k)和输出值y(k),输出为神经元模型所需的输入量xl(k)、x2(k)、

6、x3(k)，其中：由上式可知，系统输出值权值wi(i=1，2，3)可以通过神经元的学习功能来进行参数自整定，从而提高系统的抗干扰能力。神经网络的学习算法是控制器实现的核心，本控制系统按有监督Hebb学习规则来实现控制。3仿真验证为了验证神经元自适应PID控制与传统HD控制在抗干扰方面的优势，以下针对船舶电力推进电机控制系统在这两种控制方式下进行仿真。首先在MATLAB/Simulink环境中利用S函数对电力推进系统中的各部分进行建模，包括船桨一体化的数学模型、变频器模型和推进电机模型。电机理想空载运行时给定转速为n*=l(n*=160r/min)。

7、初始条件为理想空载时，推进电动机在额定转速稳定运行以后，在t=3s时刻给螺旋桨突加额定负载时进行仿真，仿真结果如图3所不。仿真结果显示，基于神经元自适应PID控制在理想空载情况下t=0.8s时转速就可迗到稳定转速，且超调量小。在突加负载以后，经过0.2s即可达到给定速度值，控制效果较好，系统响应速度、抗干扰能力显著比传统PID控制效果要好。4结论本文在分析船舶电力推进电机控制系统特点的基础上，研究了基于神经元自适应PID控制的船舶电力推进电机的控制系统。仿真结果表明，采用神经元自适应PID控制具有较好的自适应能力，在突加负载时能够在较短的时间内达到

8、稳定，超调量较小，抗干扰性能较好。参考文献[1]M.Vasudevan，R.Arumugan.DifferentViabl