基于神經元自適應PID船舶電力推進電機控制系統研究

摘 要：在船舶電力推進電機控制中，提出了一種基于神經元自適應PID控制的方法，控制算法采用有監督的Hebb學習規則。從仿真結果可知，采用神經元自適應PID控制具有較好的適應能力和抗干擾能力，滿足船舶電力推進電機控制的要求。

關鍵詞：神經元；自適應PID；船舶電力推進

中圖分類號：664.14 文獻標識碼：A

1 引言

船舶電力推進因為可以靈活地選擇運行發電機組的臺數，讓其始終運行在高效率區，從而可達到節能的目的，目前已成為一種先進的推進方式。而推進電機及其控制技術是船舶電力推進的關鍵技術之一，由于推進電機受外部負載擾動、對象建模不充分和非線性動態等不確定因素的影響，要獲得高性能的轉速控制系統，必須有先進的控制策略以解決這些不確定性的影響，使系統具有較好的響應速度。在傳統的控制中，PID控制是最早發展起來的控制策略之一，其算法簡單，魯棒性好，結構簡單等特點。但在船舶電力推進的電機控制中，由于系統具有非線性、大慣性、系統模型不易精確建立等特點，應用常規PID控制不能達到理想的控制效果。基于以上分析，本文設計了基于神經元自適應PID船舶電力推進電動機的控制系統，以提高系統的抗干擾能力。

2 神經元自適應PID船舶電力推進電機控制系統設計

2.1 電力推進電機控制系統結構

矢量控制和直接轉矩控制是當前在高性能變頻調速裝置中得到廣泛應用的兩種控制方案。這兩種控制方案各有優缺點，目前在船舶電力推進中都得到了較廣泛的應用，考慮到矢量控制的綜合性能指標，并且在低速情況下具有較好的特性，本文將矢量控制作為推進電機的控制策略。設計的基于矢量控制的船舶電力推進電機控制系統結構框圖如圖1所示：由速度調節器、變頻器、推進電機，速度檢測裝置以及螺旋槳負載等組成。

推進電機選用異步電動機，與螺旋槳通過聯軸節對軸相連，速度檢測反饋單元用于實現對輸出值的檢測；變頻器根據控制指令將幅值和頻率可調的交流電供給推進電動機，從而實現電機的變頻調速。

圖1 電力推進電機控制系統結構框圖

2.2 速度調節器的設計

硬件選型好以后，整個控制系統的核心就是速度調節器的設計，一個良好的自動控制系統它必須綜合考慮穩、準、快、省這四個基本要求。在船舶電力推進電機控制系統中，存在非線性、強耦合、參數時變等特性。同時由于系統受螺旋槳負載變化、外部干擾因素、系統非線性等因素的影響，被控對象很難確定準確的數學模型，僅僅采用常規的PID控制及單一的神經元網絡控制都很難同時滿足系統精度和實時性的要求。因此，綜合考慮系統的精度和效率，將具有自學習和自適應能力的單神經元與 PID 控制結合起來，通過神經網絡來實時調整PID參數，以提高系統的抗干擾能力。

人工神經網絡是由簡單信息處理單元（神經元）互聯組成的網絡，能接受并處理信息。是一個多輸入單輸出的非線性信息處理單元，網絡的信息處理由神經元之間的相互作用來實現。而單神經元作為構成神經網絡的基本單位，具有自學習和自適應能力，結構簡單且易于計算。結合船舶電力推進電機控制系統的精度和效率，本控制系統采用三個輸入參數利用學習算法來對三個輸入的加權系數進行在線調整，以實現控制器 P、I、D 參數的自適應、自組織功能。神經元自適應PID控制系統結構框圖如圖2所示。

轉換器的輸入為給定值r（k）和輸出值y（k），輸出為神經元模型所需的輸入量 x1（k）、x2（k）、x3（k），其中：

由上式可知，系統輸出值權值wi（i = 1，2，3）可以通過神經元的學習功能來進行參數自整定，從而提高系統的抗干擾能力。神經網絡的學習算法是控制器實現的核心，本控制系統按有監督 Hebb 學習規則來實現控制。

3 仿真驗證

為了驗證神經元自適應PID控制與傳統PID控制在抗干擾方面的優勢，以下針對船舶電力推進電機控制系統在這兩種控制方式下進行仿真。首先在MATLAB/Simulink 環境中利用S函數對電力推進系統中的各部分進行建模，包括船槳一體化的數學模型、變頻器模型和推進電機模型。電機理想空載運行時給定轉速為 n*=1（n*= 160 r/min）。初始條件為理想空載時，推進電動機在額定轉速穩定運行以后，在 t=3s 時刻給螺旋槳突加額定負載時進行仿真，仿真結果如圖3所示。

仿真結果顯示，基于神經元自適應PID 控制在理想空載情況下t=0.8s時轉速就可達到穩定轉速，且超調量小。在突加負載以后，經過0.2s即可達到給定速度值，控制效果較好，系統響應速度、抗干擾能力顯著比傳統PID控制效果要好。

4 結論

本文在分析船舶電力推進電機控制系統特點的基礎上，研究了基于神經元自適應PID控制的船舶電力推進電機的控制系統。仿真結果表明，采用神經元自適應PID控制具有較好的自適應能力，在突加負載時能夠在較短的時間內達到穩定，超調量較小，抗干擾性能較好。

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