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关于船舶电力系统研究的一些探索

作　者: 施伟锋
导　师: 汤天浩
学　校: 上海海事大学
专　业: 电力电子与电力传动
关键词: 船舶电力系统船用柴油发电机组建模混沌人工神经网络控制
分类号: U665
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

目前，船舶向着超大型化方向发展，电力推进型船舶也进入实质性应用阶段，从而使船舶电力系统的容量不断增大，船舶柴油发电机组的单机容量不断创出新高。因此，船舶电力系统长时间连续运行的稳定性、可靠性与安全性日益受到重视；在船舶电力系统研究领域，系统建模、混沌分析与智能控制成为研究的热点课题。船舶电力系统的安全与可靠运行问题是涉及船舶电力系统设计、电力传动、船舶柴油发电机组自动控制、系统稳定性、系统参数整定和自动化管理技术等多方面的系统控制工程问题。船舶电力系统是多台柴油发电机组并联运行的复杂系统，具有强耦合、时变性、非线性、信息不完全性和大纯滞后等特征；船舶电力系统正常供电时常常有相对于发电机容量较大的电力负荷投入到电网运行，系统在运行过程中动态过程频繁发生，动态过程的振荡幅度很大。鉴于这些原因，本文对船舶电力系统进行了建模、混沌分析与神经控制研究；希望在船舶电力系统建模与故障分析、避免船舶电力系统产生混沌振荡、提高船舶柴油发电机组系统的控制质量、改善系统动态过程的品质和提高海船轮机员的技术素质等方面做一些有实际意义的工作。本文完成的主要研究工作如下：以大型船舶电力系统和电力推进型船舶电力系统为研究对象，提出了船舶电力系统广义模型的框架结构，对船舶电力系统进行了数学建模与仿真，建立了基于机理性模型的船舶电力系统仿真平台，该仿真平台能满足船舶电力系统设计方案的一些论证的需要，在一定程度上能满足船舶柴油发电机组控制系统设计与性能评估、系统参数整定和故障仿真与分析的要求。鉴于船舶电力系统的复杂性和非线性特性，根据旋转电机的能量传递原理，根据发电机组转矩关系与电气参数关系，针对船舶航行中的船舶电力系统双机并联轻载运行工况，建立了系统的非线性数学模型及其三维自治系统模型。研究了系统的相图和分岔图；分析研究了系统的混沌振荡现象与随机分形特性；并计算了系统的Lyapunov指数谱和Lyapunov维；发现当船舶电力系统的两台发电机之间存在一定量的功率传递和系统受到一定幅值的周期性负荷扰动时将发生混沌振荡。在船舶大功率发电机知识型模建立中，基于混沌神经元具有强烈的遍历性和递归网络具有对复杂系统的良好的信息处理能力；提出并构建了新型的基于Aihara混沌神经元的局部递归混沌神经网络(Aihara Local Recurrent Chaotic Neural Network—ARCNN)，并成功地用梯度下降、动量和自适应学习的动态BP算法完成对

全文目录

第一章绪论  11-19
  1.1 选题背景与意义  11-13
  1.2 国内外研究概况  13-14
  1.3 存在的主要问题  14-15
  1.4 本文主要创新点与实用价值  15-17
  1.5 论文内容与结构  17-19
第二章船舶电力系统机理建模  19-38
  2.1 船舶电力系统结构  19-21
  2.2 船舶电力系统广义模型构建  21-22
  2.3 船舶电力系统的机理建模  22-33
    2.3.1 同步发电机建模研究  23-27
    2.3.2 感应电动机建模  27-28
    2.3.3 船舶柴油发电机组建模结构  28-29
    2.3.4 船用同步发电机励磁系统建模  29-30
    2.3.5 船用柴油机与调速系统建模  30-31
    2.3.6 船舶电力系统机理建模仿真平台的建立  31-33
  2.4 船舶电力系统仿真结果与分析  33-37
    2.4.1 柴油发电机组空载起动和电网大负载侧推器运行仿真结果  33-34
    2.4.2 船舶电力系统负载短路故障仿真结果  34-35
    2.4.3 船舶同步发电机短路故障仿真结果  35-36
    2.4.4 发电机与电网有频差运行和发电机跳闸仿真结果  36-37
  本章小结  37-38
第三章船舶电力系统非线性建模与随机分形混沌现象  38-74
  3.1 问题的提出  38
  3.2 混沌现象与分析方法  38-53
    3.2.1 混沌的定义与特征  38-44
    3.2.2 混沌的判定方法研究  44-47
    3.2.3 分形及其与混沌的关系  47-53
  3.3 船舶电力系统双机并联三维自治系统模型的建立与混沌振荡研究  53-72
    3.3.1 典型混沌电路的一种倍周期分岔  53-56
    3.3.2 船舶电力系统双机并联模型的建立及其混沌振荡研究  56-59
    3.3.3 船舶电力系统双机并联系统的自相似与随机分形研究  59-62
    3.3.4 Lyapunov指数谱与Lyapunov维计算确定混沌现象  62-72
  本章小结  72-74
第四章一种新型ARCNN及其应用于船舶发电机建模  74-105
  4.1 问题的提出  74-75
  4.2 基于神经网络知识模型的基本结构与原理  75-76
  4.3 基于RBFNN的船舶发电机建模研究  76-84
  4.4 一种新型ARCNN混沌神经网络  84-95
    4.4.1 ARCNN网络混沌神经元动力学特性分析研究  86-91
    4.4.2 ARCNN混沌神经网络构建研究  91-95
  4.5 基于ARCNN的船舶发电机动态建模研究  95-104
    4.5.1 船舶大功率发电机ARCNN动态建模  95-100
    4.5.2 船舶大功率发电机ARCNN动态建模结果与分析  100-104
  本章小结  104-105
第五章船舶柴油发电机组神经控制  105-129
  5.1 问题的提出  105
  5.2 船舶发电机组控制系统结构  105-106
  5.3 ANN控制的优势与CMAC神经网络研究  106-111
    5.3.1 ANN控制的优势  106-107
    5.3.2 CMAC神经网络研究  107-111
  5.4 CMAC神经网络并行控制系统设计  111-113
  5.5 船舶柴油发电机组转速CMAC神经网络并行控制  113-120
    5.5.1 转速控制系统设计  113-114
    5.5.2 控制系统算例及其与PID控制系统比较  114-120
  5.6 船用同步发电机励磁CMAC神经网络并行控制  120-124
    5.6.1 励磁控制系统设计  120-121
    5.6.2 控制系统算例  121-124
  5.7 船舶柴油发电机组转速与励磁系统双回路CMAC神经网络并行控制系统的负载特性  124-127
  本章小结  127-129
第六章船舶电力系统建模与控制应用——船舶电站模拟器的开发  129-140
  6.1 问题的提出  129
  6.2 船舶自动化电站模拟器系统模型结构及其与船舶电力系统模型之间的关系  129-130
  6.3 船舶自动化电站模拟器系统硬件支持平台  130-133
  6.4 船舶自动化电站模拟器系统软件开发  133-139
  本章小结  139-140
第七章结论  140-144
  7.1 本文工作结论  140-142
  7.2 进一步研究的方向  142-144
致谢  144-145
参考文献  145-153
本人取得的相关成果  153-156
附录: 论文SCI、Ei与ISTP检索证明  156-161

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