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原文传递船舶制冷系统自抗扰控制

论文题名：	船舶制冷系统自抗扰控制
关键词：	船舶制冷系统;自抗扰控制;参数辨识;BP神经网络;分数阶PIλDu控制
摘要：	船舶制冷系统是保障船舶运输运营的必要辅助设备，其稳定运行和具有较强的抗扰动能力对于减少船舶能源消耗具有重要意义。在实际的运行过程中船舶制冷系统面临复杂环境下的扰动时变，并且船舶制冷系统其本身参数的不确定性和内部部件输出参数之间的复杂耦合等现实问题，稳定控制面临一定的困难。自抗扰控制无需知道控制对象的精确数学模型,能够观测估计被控系统内部的不确定性信息与外部扰动并进行补偿，提出了针对船舶制冷系统的自抗扰解耦控制，同时结合船舶制冷系统的特性改进了自抗扰控制。　　对船舶制冷系统的工作原理和工作特性进行了分析，总结了参数变化对船舶制冷循环的影响以及系统内部参数之间的耦合关系；对船舶制冷系统主要的部件进行了数学建模，并综合得出船舶制冷系统整体的六阶动态非线性模型。　　通过参数辨识确定被控系统的传递函数，对船舶制冷系统中具有代表性的压缩式制冷系统辨识出具有时滞环节的二阶模型。针对船舶制冷系统所具有的强耦合特性，利用静态解耦的方式进行解耦，而将动态耦合部分作为系统内部的扰动，利用扩张状态观测器进行实时估计并补偿；另一方面利用BP神经网络能够逼近非线性函数的能力在扩张状态观测器中加入系统信息，降低观测负担提高观测器估测精度。在仿真对比实验里，通过对比经典PID控制和传统自抗扰控制器的控制能力，验证了神经网络自抗扰解耦控制不但在系统的响应速度、参数调节的便捷性和抗干扰方面具有优势，而且在鲁棒性上也具有突出表现。　　综合船舶制冷系统的特性和神经网络自抗扰控制中整数阶PD组合控制对于制冷系统的控制灵活性和响应速度提升有限，为了提升船舶制冷系统的控制精度，提出了改进PD控制组合，以分数阶PIλDu控制结合自抗扰控制的分数阶自抗扰控制器，引入增益裕度与相位裕度对控制稳定性进行分析，并与BP神经网络自抗扰相结合建立完整的船舶制冷系统控制器，最后通过仿真实验对比证明了设计的自抗扰控制器对于船舶制冷系统的扰动具有较强的抑制能力和对系统的响应速度快、鲁棒性强和跟踪性能出色，实现了对船舶制冷系统稳定和较为精准的控制。
作者：	孙宏林
专业：	轮机工程
导师：	王冬捷
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2021