船舶柴油机转速控制仿真研究硕士答辩PPT学习教案

1、会计学1船舶柴油机转速控制仿真研究硕士答辩船舶柴油机转速控制仿真研究硕士答辩课题背景及研究意义课题背景及研究意义 柴油机是现代工业、交通运输业的主要动力装置，如何对柴油机进行综合控制使柴油机运行在经济性、动力性以及排放的最佳折衷点上，无疑对节能和环保具有很大的意义。本课题依托海军预研项目，就柴油机的转速控制问题进行研究，分别设计了PID控制器、模糊PID控制器和神经网络PID控制器。并就各个控制器的控制效果以及优缺点进行了详细的分析。第1页/共33页柴油机转速闭环反馈控制系统原理图柴油机转速闭环反馈控制系统原理图第2页/共33页柴油机模型柴油机模型柴油机本体柴油机本体排气管排气管涡轮增压器涡轮

2、增压器压气机压气机中冷器中冷器扫气箱扫气箱第3页/共33页柴油机工作原理图第4页/共33页柴油机模型柴油机模型SimulinkSimulink仿真图仿真图动力学排气管透平扫气箱第5页/共33页PID控制器模糊PID控制器神经网络PID控制器控制器设计控制器设计第6页/共33页 PID控制器的输出信号经负荷限制、扭矩限制等限制环节调节后得到调速器的输出。执行机构根据调速器输出的命令信号驱动油门杆调节柴油机高压油泵齿条位置，从而实现单缸循环供油量的调节。PID控制器控制器第7页/共33页PID控制器仿真结果控制器仿真结果 kp=0.04 ki=0.02 kd=0.01第8页/共33页模糊模糊PID

3、控制器控制器 自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入，利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改，便构成了自适应模糊PID控制器。其典型结构如图所示。 第9页/共33页模糊模糊PID控制器的仿真框图控制器的仿真框图 图中：K(1)、K(2)为输入量化因子；K(3)为输出比例因子。控制器的核心是S-Function。第10页/共33页建立模糊推理系统，从而根据e和ec的变化得出合理的PID控制参数kp，ki，kd。模糊模糊PID控制仿真步骤控制仿真步骤： 1、输入输出的隶属度函数确定 2、模糊控制规则的确定第11页/共33页FISFIS编辑器整体框图编辑器整体框图第12页/共33页偏

4、差偏差e e和偏差变化和偏差变化ecec的隶属度函数图：的隶属度函数图：基本论域：-10,10隶属度函数:三角形语言值变量：负大、负中、负小零、正小、正中、正大第13页/共33页Kp,ki,kdKp,ki,kd的隶属度函数图：的隶属度函数图：论域：0,6隶属度函数：高斯型语言值变量：负大、负中、负小、零、正小、正中、正大第14页/共33页第15页/共33页模糊规则编辑器模糊规则编辑器：第16页/共33页模糊控制规则表模糊控制规则表：第17页/共33页第18页/共33页第19页/共33页模糊模糊PID控制器仿真结果控制器仿真结果第20页/共33页神经网络神经网络PID控制器控制器BP神经网络PI

5、D控制器由两部分组成：(1) 经典PID控制器(2) 神经网络 通过神经网络的自学习、加权系数调整，使神经网络输出对应于某种最优控制律下的PID控制器参数。 第21页/共33页BP神经网络结构神经网络结构(3)(3)(3)(2)( )(1)( )liliiiwkwkOk 输出层加权系数调整：(3)(3)(3)( )( )( )sgn()( )( )( )illy ku ke kg netku kOk(2)(2)(2)(1)( )(1)( )ijijijwkwkOk 隐含层加权系数调整：3(2)(2)(3)(3)1( )( )iillilfnetkwk第22页/共33页BP算法步骤算法步骤(2)

6、 采样得到r(k)和y(k),计算误差e(k)=r(k)-y(k);(1)(0)ijw (1) 确定BP网络结构，此时k=1；(3) 计算神经网络NN各层神经元的输入、输出；(4) 计算PID控制器的参数kp,ki,kd,并计算输出u(k); (5) 在线调整加权系数 和 ；(1)(0)ijw(2)(0)liw(6) 置k=k+1,返回到(1)。第23页/共33页 神经网络PID控制器仿真框图如图所示,控制器的核心部分是Matlab Fcn，采用M-文件编写。神经网络神经网络PID控制器仿真框图控制器仿真框图第24页/共33页神经网络神经网络PID控制器仿真结果：控制器仿真结果：xite=0.

7、1 （学习速率）alfa=0.08 （惯性系数） In=3 (输入层)H=5 （隐含层）Out=3 （输出层） 第25页/共33页柴油机转速闭环反馈控制系统仿真整体框图柴油机转速闭环反馈控制系统仿真整体框图第26页/共33页Matlab GUI仿真界面仿真界面第27页/共33页仿真结果比较仿真结果比较第28页/共33页仿真数据对比仿真数据对比第29页/共33页仿真结果分析仿真结果分析 从仿真曲线以及仿真数据对比中我们可以很明显的看出神经网络整定PID控制方式下的柴油机转速响应曲线是最好的，无论在超调量还是调节时间方面较其它两种控制方式都有很明显的优势。其次是模糊自适应PID控制方法，它在超调量和调节时间方面较一般PID控制有很大的改善。第30页/共33页结论 本文针对柴油机的转速控制问题提出了两种新的控制器设