船舶动力系统智能控制

◎张志峰



船舶动力系统智能控制

◎张志峰

船舶动力系统在船舶中的作用就相当于心脏对人的作用，主要是决定船舶能否正常工作，当前船舶动力系统存在较多的不确定性因素，这就客观上加大船舶动力智能系统的控制难度。本文先介绍当前我国国内的船舶发展要点，让读者初步的了解当前船舶动力系统的工作要点和工作原理，并给予粗糙集的船舶汽轮机模糊神经网络控制奇的研究，探析当前的智能应用方法，然后介绍神经我那个船舶汽轮机自适应鲁棒控制法，在简短分析船舶动力控制系统要点的前提下，实现智能控制实施要求。

船舶动力系统作为船舶发展中最为重要的核心系统，主要与船舶运行的平稳、安全、经济等因素有着较为密切的联系，并且也是整个传播发展中的重要环节，伴随着船舶制造行业的迅猛发展，目前要满足日益提升的性能要求，因而在最近几年内，船舶的动力系统智能控制得到长足安放在，目前新型的船舶动力系统有较多不确定性因素，其中非线性或者复制性等诸多不利因素的影响，让传统的速度调节介绍不能满足现有技术水准的要求，并且智能化船舶动力系统的控制也成为将来一段时间的发展新趋势。

国内船舶动力系统的发展现状

当前我国国内主要运用的船舶动力系统为柴油机动力系统和燃气轮动力系统，柴油机动力系统符合系统动力的安全以及可靠，同时也能适应当前发展中经济实惠的要求，故此启动迅速，功率的范围较大，并且能那么部分运载状况良好的的需求，因而使用效益比较客观，技术表现上更具成熟性。当前国内的市场内大概有半数以上的船舶都运用柴油机的动力系统，但由于燃气轮的整体动力系统的质量轻并且功率较大，导致整体的尺寸比较小，因而加速的性能相较于其他动力系统优越性更好，并且更具环保要求，在市场上占有一定的份额，但目前收到燃油机汽轮的整体耗油量高这一特点的影响，所以对燃料有着较高的要求，这在很大程度上限制燃油机的整体发展进程。当前我国的国内很多大型的船舶动力系统都是要求有双燃料系统，并且要求使用单缸输出的功率大的常规性的智能性柴油机动力系统。其中电力系统普遍采用变频技术，因而布置较为简单，并能符合节能环保的要求，在工作时噪音较低，且控制性能比较好，也较为容易的实现自动化控制要求，因而在发展中有较大的发展潜能。未来的发展中混合动力系统将成为发展的主体方向，主要原因是由于动力系统的可靠性能较好，并且在军用船舶上能满足大型远程商船的运载能力。

汽轮机调速系统

船舶汽轮机的工作特点以及原理。船舶汽轮机主要的构成部分氛围主要汽轮机和辅助汽轮机这两个大的部分，其中主要的汽轮机是通过蒸汽机进行汽轮运转的推行，进而能驱动推进器的发展，并能带动螺旋桨工作，用以控制船舶的转速和转向，而辅助汽轮机主要作用是带动驱动泵和鼓风机这类辅助性设备，由于汽轮机是一种能够将蒸汽机的内能逐步转化为机械能的回转性动力系统，故此具有的特点是单机的整体功率较大，运行时更为平稳，并具可靠性，由于所有的部件尺寸较小，所以整体比较轻质，运行时能耗消耗量小，故此具有寿命长的优点。

动力学系统的数学模型。为更好的了解汽轮机的工作过程，并且需结合相关原理开展深入的探究和分析，第一需结合当前汽轮机的动力系统特点，建立与之相对应的动力系统数学模型。建模的过程中需要运用模块建模法，这不仅能有效降低建模的整体难易程度，更利用今后仿真系统的相关参数设定。在数学模型建立完成后，最好通过计算机仿真的方法，用以验证模型的正确与否，同时对汽轮机的动力系统开展动态化的模拟和分析，这样能够对汽轮机动力系统有初步的了解和认识。

智能船舶动力系统控制

粗糙集的船舶汽轮机模糊神经网络控制器研究。船舶汽轮机调速中主要是运用PID进行控制，主要的原因是由于PID的控制方法比较简单快捷，并能实现当前的控制要点，所以便于动力系统的智能化控制要素。但对船舶控制系统开展高效控制研究的前提下，要了解一点即常规的PID控制出现较多的问题，第一即船舶的整定要通过人工试凑完成，虽然前期这一工作的实行还没有太大的难度，但是伴随着船舶动力系统整体性能的加大，很多人工内容就不能适应大规模的计算要求，并且由于汽轮机属于非线性的强耦合的不确定控制对象，多样在进行PID控制之前，先要做好常规的PID控制智能化的改进方略，进而有助于模糊审计网络的改进，这能较好的解决当前模糊审计网络的改进，并能适应非线性工作时出现的各类问题。第二，模糊神经网络的改建主要是控制相关的PID控制参数，并且模糊神经网需要整改模糊理论和模糊网络状况。两者之间的整合，是现实优势互补的关键所在，并且可以通过粗糙集对神经网做参数的初始化系统对比，这样可以让网络结构变得更为明了和简便，并在粗糙集船舶汽轮机模糊神经网控制器的影响下，汽轮机的工作状况也出现相互，在实现自我调整的前提下，能减少超调量，在有效缩短响应时间时，用以进行智能化控制。

多尺度神经网络船舶汽轮机的适应鲁棒控制。船舶运行的过程中受到风速和水流等相关因素的影响，可以考虑自适应控制的鲁棒性控制结合法，该方法的推行能减少建模产生的误差，并解决不确定因素带来的扰动影响。多尺度的神经网络在引入到汽轮机自适应鲁棒控制的过程中，不仅能够减少网络的相应规模，更能减少设计过程中出现的计算量误差。相较于上文提到的控制方法，可以从多尺度神经网络船舶汽轮机自适应鲁棒控制的强干扰为入手点，在解决船舶航运要求的情况下，避免各类不确定因素为动力系统带来诸多不良的影响。

本文主要概述几种比较长江的汽轮机智能控制方法，并简短的介绍船舶的动力系统控制模式，通过概述了解到汽轮机的发展方向和当前发展中面临的困惑，希望可以为船舶动力系统的提升提供借鉴。

（宁波北仑新达船舶修造有限公司）