船舶電力推進SSP電機應用IGA-ANFIS優化控制

張桂臣， 馬捷

(上海交通大學海洋工程國家實驗室，上海 200240)

0 引言

船舶電力推進系統(marine electric propulsion system，MEPS)能充分利用柴-電發電、風能、太陽能及蓄電池的儲能，可節約燃油、降低營運成本［1］，是很有發展前景的船舶能源綜合優化利用系統［2-3］，也是船舶節能減排領域的研究熱點。ABB、SIEMENS等各推出了MEPS及其控制系統，先進的MEPS采用吊艙推進型式［4］。其中，西門子-肖特爾-推進器(Siemens-Schottel-propulsor，SSP)型吊艙推進的電機兩端直接驅動螺旋槳，其轉子為螺旋槳的共同軸，故SSP推進電機是MEPS管理和優化控制的核心。

目前，SSP電機控制主要有SIEMENS矢量控制(vector control，VC)［5］、ABB 直接轉矩控制(direct torque control，DTC)［6］及 PI算法。由于 SSP 幾何形狀和運動復雜，其工作環境惡劣、工況變動頻繁、參數攝動和隨機擾動嚴重［4］，提高SSP的魯棒性需要自適應控制。模型參考、滑模、變結構、自適應PID等控制算法，需要精確的系統數學模型［7］。SSP為非線性復雜系統，其某些參數未知、負荷及工況變動不確定，難以建立精確的SSP模型。

魯棒控制、自適應控制、智能控制等應用于感應電機的VC和DTC系統，以提高電機控制的魯棒性和抗干擾能力［8-10］。自適應神經模糊推理系統(adaptive neuro-fuzzy inference system，ANFIS)在多輸入多輸出 (multi-input and multi-output，MIMO)、非線性控制系統中應用廣泛，ANFIS通過混合算法可逼近系統模型［11-15］。免疫遺傳算法(immune genetic algorithm，IGA)是一種模擬自然選擇和進化過程的尋優算法，能隨對象的變化而發生變化，具有組合優化、自學習和多適應性［16-17］，適宜于SSP電機控制性能優化。

SSP電機的轉子軸與螺旋槳同軸且直接驅動，由于螺旋槳的水動力特性復雜，船-機-槳相互影響，SSP電機比普通電機的工作條件惡劣［4］。設計IGA-ANFIS復合控制策略進行SSP電機的優化控制，應用ANFIS跟蹤SSP系統的輸出，IGA優化SSP的控制參數。將SSP系統的性能指標(如超調量、穩定時間)作為IGA-ANFIS的適應度函數，忽略無法準確表達SSP系統物理含義的某些參數、數學模型［7］，實現所需參數少、魯棒性好的優點。

1 SSP電力推進實驗系統設計

按照性能相似、幾何相似和虛船實電的思想，以中遠集團半潛船“泰安口”SSP吊艙推進系統為研究對象，選用了符合實船使用標準的驅動系統Siemens Sinamics S120，構建SSP推進半實物模擬系統，用于SSP推進電機的特性試驗和控制算法的優化研究，方法簡單可靠［5］，系統設計如圖1所示。

圖1中，M1為模擬推進電機，拖動M2和兩個螺旋槳;M2為負載電機，模擬實船不同工況下的螺旋槳轉矩特性。M1和M2為直接對拖工作方式，通過控制電機處于不同的運行狀態［18］，實現對SSP吊艙推進的工況模擬。CU320為系統的控制核心，與上位機以太網通信;整流模塊Active Line Supply具有能量回饋功能;逆變模塊Power Unit驅動M2，帶適配器的逆變模塊Power Module＆CUA310驅動M1;各模塊經Drive-CLiQ通信互聯。上位機運行船舶近似模型，實現整個系統的監控與操作。

SSP電機的主要參數為:額定電壓400 V;額定電流6.8 A;額定功率3 kW;額定頻率50 Hz;額定轉速1420 r/min;額定轉矩20 N·m;功率因數0.82;定子電阻1.4 Ω，定子漏感9.2 mH;轉子電阻1.7 Ω;轉子漏感9.7 mH;系統轉動慣量0.0285 kg·m2。

圖1 西門子－肖特爾－推進器(SSP)半實物模擬系統Fig.1 Hardware-in-the-loop simulation system of SSP

2 SSP電力推進系統的控制模型

圖1上位機運行的船槳數學模型根據M1轉速和船速推算出螺旋槳轉矩，再經Power Unit模塊改變M2的同步轉速，選擇M2合適的機械特性曲線，實現對M2的轉矩控制，達到實船模擬的效果。SSP的動力模型為

式中:Tp為螺旋槳轉矩;Fe為螺旋槳有效推力;Pp為螺旋槳功率;ρ為海水密度;ζ為反映槳對船影響的推力減額系數;J為螺旋槳進速比;KT(J)為無因次的轉矩系數;KF(J)為無因次的推力系數。KT(J)和KF(J)均是J的函數，可由螺旋槳工作特性曲線獲得［4］。

船舶穩定航行時，J為常數，螺旋槳必工作在某一 J 的特性曲線上［4］。

M1、M2 的電磁轉矩［19］為

式中:Te為電磁轉矩;p為磁極對數;Rr為轉子電阻;ψr為轉子磁通有效值;為給定轉差角頻率。實際控制中轉子磁通基本為定值［19］，Te與 ω*s成正比。

SSP系統的摩擦轉矩Tf為

式中:Ω=2πn/60;Ts為靜摩擦矩;kΩ為線性摩擦系數。

SSP系統的運動方程為

式中:Is為SSP轉動慣量;Tm1為SSP系統的驅動轉矩;Tm2為SSP系統的負載轉矩;Tsp為轉矩指令;Tm為電機轉矩;τm為電機轉子時間常數。

由式(5)～式(7)得M1的復合控制［20］為

式中:Tc為M1復合控制指令;TcF由式(1)和式(2)得出;Tcp由式(1)～式(3)得出;Tc綜合了轉矩和功率控制模式。

3 基于IGA-ANFIS的SSP控制系統設計

基于IGA-ANFIS的SSP控制器由指令發生器、復合控制器、慣性補償、摩擦補償、限制環節、ANFIS和IGA組成，控制系統設計如圖2所示。

由式(6)得SSP電機的參考轉速為

式中:Tc由式(8)得出復合控制部分;Tf由式(5)得出的摩擦補償;慣性補償TI=J2π˙nd;Tcc0為帶補償的復合控制指令。

式中:最大轉矩Tmax=kTN;最大功率Pmax=kPN;過載系數k=1.1～1.2;TN、PN均為額定值。

ANFIS由自適應神經網絡和模糊if-then規則構成，既有自學習功能，又可表達模糊變量，文獻［3，7-11］已給出了ANFIS的層次結構和算法。圖2中，Ⅰ層的模糊集A，B，C隸屬函數為鐘形，即

式中{φij，θij，ρij}為前提參數，影響隸屬函數形狀。

wj為Ⅱ層的每條規則激勵強度為Ⅲ層的歸一化激勵強度，Ⅳ層為自適應函數節點，Ⅴ層為固定單結點，計算總的輸出。ANFIS模糊推理規則為

式中{pl，gl，ql，λl}為結論參數。

運用遞歸最小二乘法、BP和最陡下降法組成的混合算法通過前向和后向通道分別進行ANFIS模型的前提參數和結論參數的辨識，調整隸屬函數形狀［7，11-15］。確定了前提參數，ANFIS 的輸出為結論參數的線性組合，即

α-β-γ輸入ANFIS，ANFIS輸出為IGA的適應度值。利用Matlab的ANFIS編輯器，裝載M文件中的訓練樣本(36個數據)作為ANFIS的訓練數據源，初始化ANFIS的參數和結構(49規則)進行訓練，采用混合算法，誤差極限取為0.0453，訓練步數為1000，訓練結果保存在名為“*.fis”文件中。

圖2 基于IGA-ANFIS的SSP控制系統Fig.2 The SSP control system based on IGA-ANFIS

上位計算機應用Matlab語言編寫IGA程序優化α-β-γ。首先將α-β-γ編碼表示成個體，并由若干隨機個體組成初始群體;然后模擬生物進化過程，通過擴展操作在群體中較優秀個體的小鄰域內進行局部搜索，同時利用突變操作在較差個體的大鄰域內搜索［16-17］。利用生物免疫系統的抗體多樣性提高IGA全局搜索能力，細胞自我調節機理提高IGA的局部搜索能力，免疫記憶功能加快搜索速度，提高IGA的總體搜索能力［16］。綜合生物免疫機制和生物進化的IGA算法，其流程如圖3所示。

抗體濃度函數以某抗體的數目在全部抗體數目中所占的比例，控制特種抗體數目。為了防止基因缺失，抗體濃度一定的前提下，抗體選擇函數以較大概率選擇適應度大的抗體，或以較小概率選擇濃度大的函數，使抗體種類呈現多樣性［16］。

由SSP電機轉速最大超調量M(r/min)和穩定時間Ts(ms)確定的適應度函數評價ANFIS輸出的適度值［7］，適應度函數為

α-β-γ輸入ANFIS訓練和由M-Ts得出的適應度函數調整后，ANFIS能學習SSP系統特性，IGA優化α-β-γ，ηc(n)具有自適應性。IGA參數選擇:初始化種群規模為20，進化代數為60代，每代抗體數為50，交叉率為0.80，變異率為0.20，染色體長度為36(α、β、γ分別為12bit)。α-β-γ取值范圍分別在3～6.5，0.3～2和0.1～1之間。

圖3 IGA算法流程圖Fig.3 The flow chart of the IGA

4 結果分析

船舶運動近似模型由線性環節、積分環節與帶延遲的二階慣性環節的卷積組成。船長L=187.0 m;型寬B=31.0 m;型深h=16.75 m;船舶常數R=230;營運航速v=14.5 km;直徑D=6 m;總平均螺距P=4.731 m;推力系數 KF=［0.1，0.57］;轉矩系數 KT=［0.065，0.25］;摩擦系數 kΩ=［0.8，1］。IGA-ANFIS基于Matlab方法實現，建立Matlab與Excel的讀寫通道，應用Siemens Scout軟件ST語言編程直接讀寫Excel中的數據，然后經Sinamics系統驅動M1和M2電機。

Siemens Scout本身具備的自整定PI控制SSP運行結果如圖4所示;基于IGA-ANFIS的SSP運行結果如圖5所示。M1轉速變化范圍為0～1510 r/min，M2轉矩變動范圍為0～22 N·m。

圖4 基于自整定PI的SSP電機轉速控制Fig.4 Speed control of SSP motor based on self-tuning PI

圖5 基于IGA-ANFIS的SSP電機控制結果Fig.5 The control results of SSP motor based on IGA-ANFIS

圖4為基于SIEMENS自整定PI的SSP轉速控制結果，4.2～20.3 s加載過程，M2轉矩由0→16 N·m，M1轉速超調-14.17 r/min，過渡過程時間為16.1 s;M1被控制在1500 r/min時，恒負載情況下轉速波動-2.52～1.86 r/min;減載過程中，轉速波動約 ±1.76 r/min。

圖5(a)為基于IGA-ANFIS的SSP轉速控制結果，Ⅰ和Ⅴ:負載轉矩為22 N·m，恒負載情況下轉速波動約±1 r/min;Ⅱ:負載轉矩由22 N·m→0時，M1轉速超調約7.85 r/min，過渡過程時間約15 s;Ⅲ:負載轉矩為0，空載情況下轉速波動約±0.49 r/min;Ⅳ:負載轉矩由0→22 N·m加載過程中，轉速超調約-12.28 r/min，過渡過程時間約16.7 s。

圖4和圖5(a)結果比較表明:自整定 PI和IGA-ANFIS用于SSP電機的轉速控制，都能滿足SSP電機的控制要求。IGA-ANFIS控制的電機轉速波動小、超調量小和過渡過程時間短，負荷越小穩定性越好。自整定PI對SSP電機的整個控制過程轉速波動較嚴重。

圖5(b)為SSP電機優化控制的自適應系數變化曲線，穩定工況，滿負荷時(Ⅰ和Ⅴ)，ηc(n)變化范圍為0.204～0.209;空載時(Ⅲ)，ηc(n)≈0.151。減載過程(Ⅱ)，ηc(n)也減小;加載過程(Ⅳ)，ηc(n)隨之增大。圖5(b)表明，優化控制策略中的功率控制占主導地位，負荷越大，功率控制作用變弱;ηc(n)隨轉速變化方向相反，隨負載變動方向一致，穩定狀態下，轉速波動對ηc(n)影響很小。

5 結論

基于Siemens Sinamics的SSP吊艙推進半實物模擬系統，將IGA-ANFIS復合控制算法應用于SSP電機的優化控制。

1)SSP電機比普通電機復雜，其控制策略中增加了螺旋槳與推進電機的特性、摩擦及慣性，具有系統特性補償及擾動前饋的控制功能。

2)IGA-ANFIS不需SSP系統復雜的數學模型，ANFIS直接從輸入(α-β-γ)-輸出(f(M，Ts))數據模擬SSP系統過程響應的動態模型，IGA由SSP系統性能指標(f(M，Ts))優化控制參數。

3)IGA-ANFIS與SIEMENS自整定PI進行比較的實驗結果表明:兩者都滿足控制要求，IGA-ANFIS比自整定PI所需參數少、穩定性好。

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