鄭 堃，張存喜，程攀龍，王 瑞，蘇玉香

（1.浙江海洋大學(xué) 海洋工程裝備學(xué)院，舟山316022；2.浙江海洋大學(xué) 船舶與海運(yùn)學(xué)院，舟山316022）

隨著交流電網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展，在船舶電力系統(tǒng)中，電機(jī)的諧波干擾、接入電網(wǎng)的發(fā)電機(jī)必須同步、無(wú)功功率損耗等固有矛盾越來(lái)越顯現(xiàn)[1]。 以前直流電網(wǎng)在電源的變換方面存在困難而且直流電動(dòng)機(jī)的整流子結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，因此應(yīng)用相對(duì)交流電網(wǎng)較少。 隨著大功率電子技術(shù)以及整流技術(shù)的不斷發(fā)展，又由于直流電網(wǎng)的電源并聯(lián)操作和運(yùn)行，系統(tǒng)靈活性較高，輸電穩(wěn)定性優(yōu)于交流，使得直流電網(wǎng)在船舶上的應(yīng)用成為未來(lái)船舶電力系統(tǒng)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)，為將來(lái)使用新型電源和新型大功率推進(jìn)器做準(zhǔn)備[2]。

針對(duì)通信導(dǎo)航設(shè)備、自動(dòng)化儀器、探魚(yú)儀等低壓直流設(shè)備，在大部分新型船舶的電網(wǎng)中，它們的供電方式已經(jīng)從傳統(tǒng)的蓄電池供電轉(zhuǎn)變?yōu)橛芍绷靼l(fā)電機(jī)或太陽(yáng)能經(jīng)開(kāi)關(guān)電源供電。 一般直流電網(wǎng)中提供的輸入電壓相對(duì)這些設(shè)備的額定電壓較大，所以降壓模塊必不可少，但經(jīng)過(guò)Buck 降壓電路后的輸出電壓質(zhì)量往往有好有差，不夠穩(wěn)定。 本文在傳統(tǒng)PID 控制的前提下，采用了模糊控制與之結(jié)合的方法。 在Matlab 中進(jìn)行建模仿真，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者相結(jié)合相對(duì)于傳統(tǒng)PID 控制結(jié)果更佳，電路輸出電壓更穩(wěn)定，動(dòng)態(tài)性能以及抗干擾性更好。

1 Buck 電路

Buck 電路又稱降壓斬波電路，原理如圖1所示。在t=0 時(shí)，MOSFET 管導(dǎo)通，電源對(duì)R 供電，Uo=E，當(dāng)t=t1時(shí)MOSFET 管關(guān)斷，L 向R 續(xù)流供電，至一個(gè)周期T 結(jié)束。 再驅(qū)動(dòng)VT 導(dǎo)通，重復(fù)上一個(gè)周期的過(guò)程，其中電容C 用來(lái)平穩(wěn)電壓[3]。 負(fù)載電壓的平均值為

式中：ton為導(dǎo)通時(shí)間；toff為關(guān)斷時(shí)間；T 為開(kāi)關(guān)周期；α 為占空比。

圖1 Buck 電路原理圖Fig.1 Schematic diagram of Buck circuit

一般船用探魚(yú)儀等低壓直流設(shè)備的額定電壓為12 V，本文仿真的電路設(shè)計(jì)為直流電網(wǎng)輸入電壓24 V，經(jīng)過(guò)降壓電路后輸出電壓為12 V 來(lái)供給設(shè)備[4]，其中電感L 為4.7×10-4H，電容C 為2×10-4F，電阻R 為1.8 Ω。

2 PID 控制器設(shè)計(jì)

在目前控制工業(yè)中，傳統(tǒng)PID 應(yīng)用較多。 它的控制是利用反饋來(lái)調(diào)節(jié)，根據(jù)設(shè)定的期望值與傳感器收集到的輸出值構(gòu)成偏差。 然后將偏差作為輸入用于計(jì)算中，并將比例、積分、微分對(duì)偏差作用的結(jié)果線性疊加形成控制量，從而來(lái)調(diào)節(jié)控制過(guò)程[5]。 控制原理如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)PID 控制原理圖Fig.2 Schematic diagram of traditional PID control

控制器的輸出和輸入之間的關(guān)系可描述為

增量型PID 控制算法為

式中：KP為比例增益；KI為積分增益；KD為微分增益；Ti為積分時(shí)間；Td為微分時(shí)間；T 為采樣時(shí)間。

3 模糊PID 控制器設(shè)計(jì)

3.1 模糊PID 控制器結(jié)構(gòu)

模糊控制器是以誤差和誤差變化率為輸入變量，輸出變量為ΔKp、ΔKi、ΔKd。 其原理是把輸入PID調(diào)節(jié)器的誤差和誤差變化率輸入到模糊控制器，然后根據(jù)模糊規(guī)則調(diào)節(jié)Kp、Ki、Kd，經(jīng)過(guò)模糊化、近似推理和清晰化后，把得出的修正量ΔKp、ΔKi、ΔKd輸入到PID 調(diào)節(jié)器，對(duì)三個(gè)系數(shù)實(shí)時(shí)修正[6]。 控制原理如圖3所示。

圖3 模糊PID 控制原理圖Fig.3 Fuzzy PID control principle diagram

最后整定出的PID 參數(shù)分別為

式中：kp、ki、kd是PID 參數(shù)的初值；ΔKp、ΔKi、ΔKd是經(jīng)過(guò)模糊控制調(diào)整參數(shù)變化量。

3.2 模糊規(guī)則設(shè)計(jì)

模糊控制的核心是模糊規(guī)則，掌握好誤差、誤差變化率、PID 各參數(shù)三者之間的關(guān)系是很重要的。設(shè)置模糊規(guī)則的一般步驟： 首先將e、ec 和ΔKp、ΔKi、ΔKd的大小用模糊語(yǔ)言描述，只根據(jù)變化的程度范圍描述，本文把它們的大小描述為｛負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大｝。 然后設(shè)置論域，確定隸屬度函數(shù)[6]。 本文將e、ec、ΔKp、ΔKi、ΔKd的論域設(shè)置在［-1 1］之間。 隸屬函數(shù)度函數(shù)的選取需要根據(jù)其覆蓋程度、穩(wěn)定度和靈敏度來(lái)確定，本文采用的隸屬度函數(shù)為trimf（三角）型。其曲線如圖4所示。

圖4 隸屬度函數(shù)曲線圖Fig.4 Curve of membership function

最后結(jié)合上述步驟以及e、ec、ΔKp、ΔKi、ΔKd之間的模糊關(guān)系，列出模糊規(guī)則，模糊推理選用Mamdani 型，解模糊方法選用默認(rèn)的重心法[6]。 規(guī)則如表1所示。 Mamdani 型模糊控制器如圖5。

4 仿真與結(jié)果分析

4.1 正常運(yùn)行對(duì)比

本文所有的模型搭建及仿真均在Matlab/Simulink中進(jìn)行，Simulink 是Matlab 里能夠獨(dú)立運(yùn)行的一個(gè)模塊，它供給了可DIY 的模塊庫(kù)和交互的環(huán)境。 針對(duì)控制系統(tǒng)，在Simulink 中能夠完成設(shè)計(jì)系統(tǒng)、仿真測(cè)試和連續(xù)測(cè)試。 在Simulink 環(huán)境下，人們不僅能夠解決混合性質(zhì)的系統(tǒng)，還可以解決非線性系和多任務(wù)系統(tǒng)。 兩者控制的仿真模型分別如圖6、圖7所示。

表1 模糊規(guī)則表Tab.1 Table of fuzzy rules

圖5 Mamdani 型模糊控制器圖Fig.5 Mamdani type fuzzy controller diagram

圖6 傳統(tǒng)PID 控制仿真圖Fig.6 Simulation diagram of traditional PID control

圖7 模糊PID 控制仿真圖Fig.7 Fuzzy PID control simulation diagram

根據(jù)4∶1 衰減曲線法得到KP、KI、KD的初值分別為9、5、0.003[7]，設(shè)定仿真時(shí)間為0.005 s，在正常運(yùn)行情況下，兩者仿真的輸出波形對(duì)比如圖8所示。

圖8 正常運(yùn)行對(duì)比圖Fig.8 Comparison of normal operation

經(jīng)過(guò)測(cè)量，得出兩者的數(shù)據(jù)對(duì)比，如表2所示。

表2 正常運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)比表Tab.2 Normal operation data comparison

根據(jù)上述圖8、表2可知，當(dāng)系統(tǒng)在正常運(yùn)行情況下，模糊PID 控制的系統(tǒng)超調(diào)量較小，調(diào)整時(shí)間更短，能更快達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。 而且觀察系統(tǒng)穩(wěn)定后的局部放大圖可知，由模糊PID 控制的系統(tǒng)電壓更加穩(wěn)定，傳統(tǒng)PID 控制的則存在一些波動(dòng)。 所以在此情況下模糊PID 控制效果更優(yōu)。

4.2 加入干擾運(yùn)行對(duì)比

為了進(jìn)一步比較兩者的動(dòng)態(tài)性能以及抗干擾性，本文先是在降壓電路的電壓達(dá)到穩(wěn)定后，于0.004 s 在電路輸出端加入大小為2 V 的干擾，來(lái)模擬實(shí)際工作中遇到的負(fù)載擾動(dòng)，得到加入干擾后兩者仿真的輸出波形對(duì)比，如圖9所示。

圖9 負(fù)載擾動(dòng)下波形對(duì)比圖Fig.9 Comparison of waveforms under load disturbance

經(jīng)過(guò)測(cè)量，得出兩者干擾后的數(shù)據(jù)對(duì)比，如表3所示。

表3 加入干擾后數(shù)據(jù)對(duì)比表Tab.3 Data comparison table after adding interference

根據(jù)上述圖9、表3可知，在模擬負(fù)載擾動(dòng)的工況下，模糊PID 控制的系統(tǒng)最大偏差較小且過(guò)渡時(shí)間較短，在受到擾動(dòng)后能更快地使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，且穩(wěn)定后的電壓相比于傳統(tǒng)PID 控制的系統(tǒng)其余差更小，電壓更加穩(wěn)定。所以在此情況下模糊PID具有更好的控制效果。

4.3 輸入電壓波動(dòng)運(yùn)行對(duì)比

由于在實(shí)際船上的運(yùn)行中，電網(wǎng)輸入過(guò)來(lái)的直流電壓一般都是不穩(wěn)定且存在著一定的波動(dòng)。 本文模擬了在實(shí)際工作中輸入電壓不穩(wěn)定的工況下，來(lái)進(jìn)一步對(duì)比兩者的控制效果。 通過(guò)如圖10整流電路來(lái)生成一個(gè)波動(dòng)的電壓，電壓波形如圖11所示。

圖10 整流電路圖Fig.10 Rectifier circuit diagram

圖11 電壓波形圖Fig.11 Voltage waveform diagram

然后得到在此工況下，對(duì)比兩者的輸出波形，如圖12所示。

圖12 輸入電壓波動(dòng)下波形對(duì)比圖Fig.12 Comparison of waveforms under input voltage fluctuations

并經(jīng)過(guò)測(cè)量，得出兩者干擾后的數(shù)據(jù)對(duì)比，如表4所示。

表4 輸入直流電壓波動(dòng)下數(shù)據(jù)對(duì)比表Tab.4 Data comparison table under input DC voltage fluctuation

根據(jù)上述圖12、表4可知，在輸入電壓波動(dòng)不穩(wěn)定的工況下，模糊PID 控制效果更佳。 系統(tǒng)穩(wěn)定后，由傳統(tǒng)PID 控制的系統(tǒng)抗干擾能力較差，電壓波動(dòng)較大，而模糊PID 控制的系統(tǒng)在這兩個(gè)方面則表現(xiàn)的更加優(yōu)越，有很大的改善。

5 結(jié)語(yǔ)

綜合上述結(jié)果分析，不難發(fā)現(xiàn)在各個(gè)工況下由模糊PID 控制的降壓電路，其控制效果更好，響應(yīng)速度更快，動(dòng)態(tài)性能較好。 而且在各種模擬工況和干擾下，前者的抗干擾性更好，輸出的電壓更穩(wěn)定，有利于船用低壓設(shè)備更安全更穩(wěn)定的工作。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，其理論方面不斷成熟完善，但在與實(shí)際系統(tǒng)的應(yīng)用結(jié)合中，還是存在著一定的空缺，特別是本文研究的船舶方面。 所以未來(lái)將人工智能更好地應(yīng)用于船舶上的其他系統(tǒng)，仍需要不斷的研究和探索。