本文關鍵詞：船用柴油機調(diào)速系統(tǒng)控制算法分析

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【摘要】：隨著現(xiàn)代社會的高速發(fā)展,節(jié)能和環(huán)保作為可持續(xù)發(fā)展的重要手段是當下船舶工業(yè)關注的重點之一。柴油機作為船舶主動力對其經(jīng)濟性和排放特性有著十分重要的作用,而船用柴油機調(diào)速系統(tǒng)設計是油耗和污染物排放控制的關鍵點之一。鑒于此,這里對船用柴油機調(diào)速系統(tǒng)建模及其控制器設計進行研究。首先,根據(jù)柴油機調(diào)速系統(tǒng)原理,基于“線性化”方法構建調(diào)速系統(tǒng)數(shù)學模型,從理論上分析被控參數(shù)對整個調(diào)速性能的影響。其次,重點研究神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊控制以及專家控制系統(tǒng)等主流智能算法,將其分別與傳統(tǒng)PID控制有機結合,設計智能PID控制器,并各設計方案進行了對比分析。最后,運用MATLAB編程構建仿真軟件GUI圖形界面,并運用所設計的智能PID控制器對柴油機調(diào)速系統(tǒng)進行仿真,進而與傳統(tǒng)PID控制手段進行對比,分析各算法的影響因素,從理論上研究了相關影響因子對算法的影響。研究結果表明,智能PID控制器的控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制器,但幾種智能PID控制器各有優(yōu)劣,其中,模糊自適應PID控制器響應特性最好,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應PID控制器超調(diào)量最小,專家自適應PID控制器跟蹤性能最好。進而,將模糊控制與專家系統(tǒng)有機結合,設計了模糊-專家控制的新型智能控制器,仿真驗證了其性能優(yōu)于模糊控制和專家控制,表明了智能算法間有機組合的可行性,為新型綜合智能控制器的開發(fā)和實踐提供了理論支持。
【關鍵詞】：船舶柴油機 控制系統(tǒng) 建模 設計 仿真
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U664.121
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 課題背景及意義8-9
• 1.2 柴油機調(diào)速器的發(fā)展9-11
• 1.3 電子調(diào)速器控制技術11
• 1.4 智能控制的主要類型11-13
• 1.5 論文主要工作13-14
• 2 柴油機調(diào)速系統(tǒng)模型14-20
• 2.1 調(diào)速系統(tǒng)組成及工作原理14
• 2.2 柴油機動力學模型14-17
• 2.3 執(zhí)行器與轉速傳感器數(shù)學模型17-18
• 2.4 調(diào)速性能的影響指標18-19
• 2.5 本章小結19-20
• 3 PID控制器設計20-25
• 3.1 PID控制原理20
• 3.2 數(shù)字式PID控制20-22
• 3.3 調(diào)速模型傳遞函數(shù)以及仿真22-24
• 3.4 本章小結24-25
• 4 神經(jīng)元自適應PID控制器設計25-38
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎25
• 4.2 常用神經(jīng)網(wǎng)絡模型25-26
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡學習規(guī)則26-27
• 4.4 單神經(jīng)元模型及仿真27-34
• 4.5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型及仿真34-37
• 4.6 本章小結37-38
• 5 模糊PID控制器設計38-51
• 5.1 模糊控制原理以及過程38-39
• 5.2 模糊控制器結構39-40
• 5.3 模糊自適應PID控制器設計40-48
• 5.4 模糊自適應PID控制器仿真48-50
• 5.5 本章小結50-51
• 6 PID專家控制器51-56
• 6.1 專家控制器結構51
• 6.2 專家控制器類型51-52
• 6.3 PID專家控制器原理52-54
• 6.4 PID專家控制器仿真54-55
• 6.5 本章小結55-56
• 7 組合式智能算法56-69
• 7.1 算法對比56-60
• 7.2 組合式智能算法60-66
• 7.3 圖形界面設計66-68
• 7.4 本章小結68-69
• 8 總結與展望69-71
• 8.1 工作總結69-70
• 8.2 工作展望70-71
• 致謝71-72
• 參考文獻72-74

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本文編號：798478