【摘 要】
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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Wiene
【机 构】
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哈尔滨工程大学动力与能源工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(50909024);中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCF130307)
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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Wiener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。
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