船用柴油机转速控制系统辨识及自适应控制技术仿真研究

• 作者: 宋恩哲 石勇
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 船用柴油机 BP神经网络 速度控制 Wiener神经网络 自适应控制器
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 1078-1083,1101
• 分类号: TK427
• 语种: 中文

摘要

船用柴油机具有非线性和时变性,而传统PID控制器无法优化参数,以适应柴油机不同工况下的调速控制要求.因此,为实现柴油机转速自适应控制,一种基于BP神经网络参数优化和Wien神经网络模型辨识器的PID自整定控制器被提出.在该控制器中,柴油机非线性模型采用Wiener模型描述,并通过神经网络算法优化辨识.利用辨识的模型求出被控对象输出对控制输入变化的灵敏度信息,并用于优化PID参数,提高了参数收敛速度.此外,在该控制器的优化目标评价函数引入相对偏差,以满足不同转速下的控制误差.利用dSPACE开发了该控制技术的半物理仿真平台,仿真在50％额定负荷,柴油机转速交替从1100 (RPM)变化到1500(RPM)过程下,采用自适应控制器,速度波动率小于0.81％,稳态响应时间小于6.5s,模型仿真验证该自适应控制可满足的柴油机转速控制要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋恩哲	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	68	400	11.0	15.0
2	石勇	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	36	170	6.0	11.0