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基于粒子群-蜂群算法的船用柴油机转速控制研究
| 论文题名： | 基于粒子群-蜂群算法的船用柴油机转速控制研究 |
| 关键词： | 船用柴油机;转速控制;PID控制器;人工蜂群算法;粒子群算法 |
| 摘要： | 大型低速二冲程柴油机作为船舶的主推进动力装置，在船舶航行中维持稳定的转速输出，对船舶的安全性、经济性有着重大影响。数字式电子调速器由于控制精度高、响应速度快等优点被广泛应用于船用柴油机的转速控制中，其核心控制规律以简单可靠的PID控制为主。控制器的参数通常基于额定工况整定，从而易陷入局部最优化而忽略全工况范围与极端负载扰动工况下的控制效果，并且在控制器设计过程中存在参数整定繁琐、设计难度较大等问题。因此，研究船用柴油机的转速控制策略优化控制器参数，对于提升船舶的航行性能具有实际意义。 首先，对大型低速二冲程柴油机工作过程进行建模，将柴油机工作区间分为扫气箱、柴油机气缸、排气管、废气涡轮增压器和空冷器五个相互独立又彼此关联的模块。分析各模块的输入输出关系，在MATLAB/Simulink仿真环境下，搭建了实时性好、计算简单的柴油机平均值模型，进而在该模型的基础上，建立了以喷油量为控制量，转速为被控量的柴油机调速系统模型。其次，分析调速系统中PID控制的特点与不足，针对调速系统中PID参数固定，且整定过程复杂、繁琐的问题，以一种粒子群-蜂群算法自动整定PID参数。针对粒子群算法存在易于陷入局部最优的问题，在改进其初始种群和惯性权重的基础上，引入人工蜂群算法与其融合，达到整合两种算法优势的目的。最后，以不同寻优特征的测试函数测试算法，验证了粒子群-蜂群算法在多参数寻优上的优越性；以一阶时滞系统为被控对象，进行阶跃响应仿真实验，验证了粒子群-蜂群算法可以有效的优化PID控制参数，从而提升控制质量。 将基于粒子群-蜂群算法的PID控制器应用于柴油机转速控制并与常规PID控制器进行比较，分别进行负荷突变仿真实验、转速跟踪仿真实验和恶劣海况下负载波动仿真实验。各仿真实验的结果表明，基于粒子群-蜂群算法的PID控制器在响应速度、超调量和鲁棒性等方面都得到了优化，且调速器的动态、稳态性能指标都有显著提升。 |
| 作者： | 张永成 |
| 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 |
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