基于Simulink的船舶電力系統仿真研究

侯新國+潘昕 馮源

摘要：針對傳統用C++語言編寫船舶電力系統模型的方法較為復雜的特點，將Simulink仿真與C++語言相結合，建立船舶電力系統基本模型。根據Simulink仿真發電機模塊與算法的特點，結合模擬訓練中實時性的要求，對基本模型進行改進，構建兩種適用于不同算法的船舶電力系統仿真模型。仿真結果表明，定步長算法下的仿真模型可滿足模擬訓練實時仿真的要求；變步長算法下的仿真模型結合多項式擬合算法，可得到與實時仿真基本相同的結果。因此，兩種仿真模型均適合于基于模擬訓練的船舶電力系統。

關鍵詞：船舶電力系統；模擬訓練；實時仿真

中圖分類號：TP183文獻標識碼：A

1引言

隨著信息技術的發展，在船舶上，電力監控系統逐漸取代傳統的人工手動控制。船舶裝備電力監控系統后，必須對船員進行相應的培訓輔導，使其盡快掌握必要的基礎知識和實際的操作技能。由于C++語言的通用性，選擇由C++語言開發船舶模擬訓練系統[1]。然而，對于船舶電力系統實時仿真模型，如果僅用C++語言編寫，工作較為繁瑣。Matlab中Simulink工具提供了豐富的電力及電氣系統元件模型，但是，基于Simulink的仿真屬于偽實時仿真，其仿真時間并不與實際時間同步，其原因在于模型的復雜性使得軟件無法在設定的時間范圍內完成所有仿真過程。而在模擬訓練系統中，實時性是非常關鍵的。因此，本文的重點在于如何將船舶Simulink模型轉化為C++代碼，并實現仿真的實時性。

文獻[2-4]中通過Matlab提供的實時工作工具RTW將Simulink模型直接轉化為C++程序，文獻[5-6]更進一步，提出采用基于Windows平臺的實時性擴展平臺RTX。但是，上述文獻的基本代碼轉換方法對模型仿真算法有嚴格要求，在Simulink兩種仿真算法中，RTW和RTX均只支持固定步長仿真算法的模型進行代碼轉換。而Simulink中已封裝的發電機模塊，屬于剛性系統，采用定步長算法仿真極易報錯，從而造成實時仿真無法進行，有學者為了避免這種問題，自己設計和封裝發電機模塊[7]，但建模工作量較大，無法充分利用仿真軟件的優勢。實際上，在模型中仍舊使用Simulink軟件已封裝的發電機模塊，在采用定步長算法時，在電力系統模型中添加相應模塊改進模型，連接半實物仿真機即可實現實時仿真；而當模型采用變步長算法時，添加S-函數模塊，并運用多項式擬合技術，同樣可得到相應的實時仿真的數據結果，達到實時仿真的效果。

2船舶電力系統基本模型

一個基本的船舶電力系統模型應包括原動機及調速器模型、同步發電機和勵磁控制系統模型以及負載模型，其中前三者構成發電機組[8]。其中，調速部分維持系統頻率的恒定；勵磁部分提供勵磁電壓，通過無功功率形式，維持發電機端電壓恒定。而有功功率即原動機提供的機械功率，它與頻率有密切關系，在Matlab的Simulink環境下，建立調速模塊模型和勵磁模塊模型[9]，同步發電機模塊采用軟件自帶模型，發電機組仿真模型如圖1所示。

根據船舶電力系統模擬訓練的功能要求，主要試驗包括機組起動停機試驗，突加突卸負載試驗，三相故障試驗。由于仿真中對負載動態特性要求一般，模型中使用三相并聯負載。考慮船上容性負載較少，采用功率因數為滯后的負載。模型中還添加電壓表、電流表等測量裝置，方便觀測數據。船舶電力系統基本模型如圖2所示[8]。

3基于定步長算法實現實時仿真

3.1船舶電力系統改進模型

在Simulink仿真過程中，仿真算法是求常微分方程、傳遞函數、狀態方程解的數值計算方法，這些方法分為兩大類，即可變步長類算法和定步長類算法。可變步長類算法是在解算模型時自動調整步長，并通過減小步長來提高計算精度；而定步長類算法，則在解算模型時補償是固定不變的。對于一般模型，兩種算法下仿真得到的結果和波形圖基本一致，但在已建立的基本的電力系統模型中，若采用固定步長仿真，當模型運行后，仿真報錯，系統提示在某時刻機組速度控制系統的輸入異常。實際上，在速度控制輸入端加入示波器，可以很清楚觀察出在報錯時間點上，轉速值由0迅速增加到十萬級以上，系統由于步長固定，造成反饋失去作用，系統失穩。分析整個模型，造成輸入端數值異常，是由于發電機組作為剛性系統，當機組空載起動時，負載斷路器全部斷開，在初始階段轉速數值較小，而功率由于積分作用持續變大，而轉矩不能突變，而仿真步長采取固定值，造成某時刻轉速數值急速增大，而仿真不能通過減小步長來調節反饋，從而造成系統失饋[10]。因此，只需在基本模型中緊鄰發電機組添加一個負載模塊，使得當模型運行時，柴油機組能夠形成閉合回路，提供機組的功率，使得機組功率與轉速能夠緩慢變化。通過大量試驗表明，將負載總功率設定在發電機組總功率的6%以上，船舶電力系統采用固定步長仿真即可正常運行。由于此負載與試驗內容沒有關聯，應盡量取小值，減小對試驗結果觀測的影響。

3.2實時仿真結果

半實物仿真機MDES的工作原理是在定步長算法下，通過Simulink的RTW工具將模型轉化為C++代碼，再執行相關C++代碼從而實現實時仿真。在半實物仿真系統中，導入改進后的船舶電力系統模型，進行發電機組啟動仿真。發電機組特性曲線如圖3所示，波形變化合理，實時仿真成功，說明改進模型是可行的。

4基于變步長算法實現實時仿真

變步長算法是在解算模型時自動調整步長，可以通過減小步長來提高計算精度，因此在模型運行時，不會出現固失饋現象。雖然采用變步長算法，模型無法利用RTW工具轉化代碼，但是在船舶模擬訓練中，只考慮固定的幾種典型工況。因此運用多項式擬合方法，對仿真模型工況下的特征曲線進行數據擬合，將特征曲線轉變為數學表達式，進而轉化為C++代碼，由于計算機執行C++語言數學表達式的速度較快，延時時間短，因而在理論上可實現實時仿真的效果。endprint

4.1多項式擬合算法推導

將用已知試驗數據結合數學方法得到變量之間的近似函數表達式的方法稱為數據擬合[11]。在進行數據擬合之前，首先要確定擬合采用的數學表達式。常用的基于Matlab曲線擬合的方法分為多項式擬合和非線性曲線擬合。其中，非線性曲線擬合主要指雙曲線和指數形式。文獻[12]中指出，多項式曲線擬合的方法可逼近任意一個相對復雜的函數。在本文中選擇多項式擬合的方法進行數據擬合。

4.2基于多項式擬合方法的仿真實現

Matlab軟件提供了polyfit、polyval等函數求解多項式擬合。在仿真時，利用Toworkspace模塊將仿真數據保存到工作空間，再運用相關函數即可。

4.3基于多項式擬合方法的驗證

驗證主要分為仿真數據的精確性和實時性兩方面。同樣選擇發電機組啟動試驗，觀測發電機組端電壓、轉速、原動機輸出功率和勵磁電壓的變化情況。精確性方面，在Matlab工作空間中，通過多項式擬合得到的數據曲線如圖4所示。根據誤差計算公式繪制誤差圖如圖5所示。

通過觀察圖4，擬合曲線與實際曲線基本重合，圖5表明誤差較小，擬合程度較高。因而多項式擬合的方法較好表征了仿真數據，精確性較高。

在實時性方面。以VS2012工具為例，在其中運行C++代碼表示的上述轉速數學表達式。在VC++環境中，可直接利用WindowsAPI中如GetTickCount（）等函數，還可利用計算機內部的計時功能編寫相關代碼等多種方法。在本文中主要利用time.millitm函數編寫代碼，其可精確到毫秒級別。計算上述10s過程的發電機組各變量變化所用時間，其所耗時間分別為：端電壓26ms，轉速15ms，原動機輸出功率17沒事，勵磁電壓28ms。因而程序計算延時較少，實時性較好。

綜合上述兩方面的試驗，可得知基于多項式擬合方法的仿真結果在精確度和實時性上都是滿足要求的，因而該方法是可行的。

比較上述兩種算法下的改進模型。結合多項式擬合算法的變步長仿真模型思路較為簡單清晰，對C++語言編程能力較低，較適用于模擬訓練中觀測對象較少的場合，可用于觀測在試驗中改變工況后發電機組觀測對象總體的變化趨勢；而基于定步長算法的改進模型可對試驗中觀測對象在具體時刻的觀測值進行分析；同時，在轉變C++代碼后，通過編寫發電機組有關控制參數的代碼，可實現在線調參[4，14]，從而更好控制模型，在數據的分析方面有一定優勢。

5總結

本文針對船舶電力模擬訓練系統的要求，應用Simulink仿真軟件，首先搭建了船舶電力系統模型，根據仿真實時性的要求，分別構建了兩種不同算法下的仿真模型。在定步長算法下的模型實現了實時仿真，在變步長算法下的模型結合多項式擬合的方法得到實時性較好的可靠試驗數據。結果表明，兩種仿真方法均適合于應用于模擬訓練的船舶電力系統仿真研究。通過比較，提出了兩種方法各自的特點和具體的應用場合。

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