基于神经网络的船舶同步发电机励磁系统的研究

发布时间：2017-06-27 20:15

  本文关键词：基于神经网络的船舶同步发电机励磁系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：船舶电力系统相对于陆地电力系统是具有负载种类多、装机容量小、工作条件恶劣等特点的独立电力网络。随着船舶向大型化、自动化方向发展,电力系统的稳定性、电能质量、可靠性对船舶运行的安全性具有越来越重要的作用。本文所开发的基于神经网络控制的励磁控制系统可以提高船舶电力系统的稳定性和可靠性。 本文在通过查阅大量文献基础上,分析船舶同步发电机励磁系统的任务,深入相复励无刷励磁系统的研究,并且研究模糊控制算法和BP神经网络的算法。在基于常规PID控制的励磁系统上选择基于模糊自适应的控制方式和基于神经网络的控制方式,设计开发基于模糊PID控制的励磁系统和基于神经网络PID控制的励磁系统。使用MATLAB/SIMULINK搭建船舶电力系统仿真模型并对两种励磁系统进行仿真验证。 仿真结果证明：基于模糊和基于神经网络控制的励磁控制系统均符合我国《钢制海船入籍规范2009》,并且基于神经网络控制的励磁控制系统在船舶电力系统故障条件下、突加负载条件下,可靠性和稳定性均高于基于模糊控制的励磁控制系统。
【关键词】：船舶同步发电机 励磁控制 模糊控制 神经网络
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U665.11
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 船舶励磁控制系统的意义9-10
• 1.2 船舶同步发电机励磁系统的功能和作用10
• 1.3 励磁系统的分类10-13
• 1.3.1 直流励磁系统10-11
• 1.3.2 交流励磁系统11-12
• 1.3.3 静态励磁系统12-13
• 1.4 船舶同步发电机励磁控制器的发展现状13-14
• 1.4.1 励磁控制规律的发展13-14
• 1.5 论文研究的背景和意义14
• 1.6 本文主要的工作14-15
• 第二章 励磁控制系统及其数学模型15-26
• 2.1 可控相复励装置形式15-18
• 2.2 可控相复励无刷励磁系统18-20
• 2.2.1 相复励装置的数学模型18
• 2.2.2 交流励磁机的数学模型18
• 2.2.3 自动电压调节器的数学模型18-19
• 2.2.4 电压检测19
• 2.2.5 整流环节19-20
• 2.3 基于模糊PID控制的可控相复励无刷励磁系统20-26
• 2.3.1 常规PID控制器的控制原理20-22
• 2.3.2 模糊PID控制器22-26
• 第三章 基于BP神经网络的可控相复励无刷励磁系统26-40
• 3.1 引言26
• 3.2 人工神经元26-28
• 3.3 神经网络28-29
• 3.4 神经网络的学习方法29
• 3.5 BP神经网络29-38
• 3.5.1 BP学习算法的步骤30-35
• 3.5.2 BP神经网络的PID控制器35-38
• 3.6 基于BP神经网络控制的可控相复励无刷励磁系统38-40
• 第四章 相复励无刷励磁系统的仿真40-60
• 4.1 可控相复励励磁系统的仿真模型40-47
• 4.1.1 同步发电机模块40-42
• 4.1.2 船舶发电柴油机及其调速系统模型42-45
• 4.1.3 负载模型45
• 4.1.4 故障模块45-46
• 4.1.5 相复励模块46-47
• 4.2 基于模糊PID励磁控制器的设计与仿真47-50
• 4.3 基于BP神经网络PID的励磁控制器的设计与仿真50-53
• 4.4 突加负载仿真53-56
• 4.5 故障仿真56-60
• 结论60-61
• 参考文献61-64
• 附录A BP神经网络m程序64-66
• 致谢66-67
• 研究生履历67

【参考文献】

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本文编号：491116