船舶主機缸套冷卻水溫度灰色預測模糊PID控制

徐紅明，姚建飛，陳逸寧

(1.浙江交通職業技術學院，浙江杭州 311112;2.浙海海運有限公司，浙江 杭州 310013)

船舶主機缸套冷卻水溫度灰色預測模糊PID控制

徐紅明1，姚建飛1，陳逸寧2

(1.浙江交通職業技術學院，浙江杭州 311112;2.浙海海運有限公司，浙江 杭州 310013)

針對船舶主機缸套冷卻水溫度控制系統的大慣性、純滯后和時變性特點，提出了將等維新息灰色預測控制與模糊自調節PID控制相結合的新型控制策略，這種控制器可根據系統預測誤差和變化率自動調整控制器參數，使控制器對系統響應具有適應性。仿真結果表明:灰色預測模糊PID控制比常規的PID控制與模糊PID控制有更多的優越性，自適應能力強，超調適中，具有更好的動、靜態特性。

控制器;缸套冷卻水;灰色預測;模糊PID控制;仿真

缸套冷卻水溫度是船舶柴油機一個重要的熱工參數，溫度過高易使缸壁內表面的滑油膜迅速蒸發，缸壁磨損加劇，冷卻水腔內發生汽化及阻水橡皮圈老化漏水等現象，溫度過低則會增加熱損失、增大熱應力和加重酸性腐蝕，精確的控制冷卻水溫度，對于減小熱應力，提高柴油機的動力性能和使用壽命具有重要意義。主機缸套冷卻水溫度控制系統是一個具有大慣性、純滯后和時變性特點的非線性系統，傳統的PID控制屬于“事后控制”，在船舶運行工況發生變化時，容易導致較大的超調量和較長的調節時間，影響系統的控制品質。文獻［1］提出了在PID控制的基礎上，引入以船舶主機輸出“功率”作為反映缸套冷卻水熱負荷擾動信號的前饋控制，以減小缸套冷卻水出口溫度的動態偏差，但前饋控制受模型精度限制，不能克服系統中不可測量的干擾影響。文獻［2］提出了基于功率信號模糊預調節與水溫Smith+PID調節的控制方法，Smith預估控制可以預測未來的系統偏差，對系統輸出進行提前校正，克服時滯的不利影響，但由于這種預估器需要系統的精確數學模型，而且當預估模型和實際對象不匹配時，其對系統的誤差非常敏感，控制效果較差。

船舶主機缸套冷卻水溫度灰色預測模糊PID控制將等維新息灰色預測控制和模糊自調節PID控制相結合，形成優勢互補，根據系統輸出的預測誤差及其變化率在線修正PID參數，提高控制精度，獲得更好的控制性能。

1 灰色預測模糊自調節PID控制系統

1.1 控制系統原理

灰色預測控制［3］是通過系統行為數據序列的提取，尋求系統發展規律，從而按照規律預測系統未來的行為，并根據系統未來的行為趨勢，確定相應的控制決策進行預控制。這樣可以做到防患于未然，具有較強的適應能力。灰色預測模糊自調節PID控制利用系統的預測誤差參與對PID控制器參數的在線整定，預測系統未來的行為，并根據未來的行為趨勢，對PID的控制量進行預先補償，克服常規PID控制在控制系統中存在的滯后和超調的缺點，是一種具有廣闊前景的新型控制策略。灰色預測模糊自調節PID控制系統結構如圖1。

圖1 灰色預測模糊自調節PID控制系統結構Fig.1 Structure of grey predicative fuzzy PID control system

控制系統工作原理:通過采樣裝置對輸出向量y(k)在當前k時刻之前的m個連續行為數據進行采集，由灰色預測算法，計算出k+d時刻的預測值，并用預測誤差e(k)=r(k)-y(k+d)取代當前測量誤差以及相應的誤差變化率，經過模糊化處理后進行模糊推理，輸出變量為PID控制參數kp，ki，kd的增量，再分別加上PID控制參數的初始值，得到PID調節器控制參數，使未來的輸出向量接近目標值。

1.2 灰色預測算法［4］

灰色預測算法是建立在動態GM(1，1)模型基礎上，利用GM(1，1)模型來獲取系統k+d時刻的輸出預測值。

設系統輸出的數據列向量為:

事實上，在任何一個灰色系統的發展過程中，隨著時間的推移，將會不斷地有一些隨機擾動或驅動因素進入系統，使系統的發展相繼地受其影響。因此，GM(1，1)模型的預測精度越遠離時間原點，預測意義就越弱。為了不斷把相繼進入系統的擾動或驅動因素考慮進去，隨時將每一個新得到的數據置入Y(0)中，建立新息GM(1，1)模型進行動態預測。但這種新息模型隨著時間的推移，信息越來越多，建模運算量不斷增加，這顯然不適合過程控制對實時性、快速性的要求。因此，在不斷補充新信息的同時，及時去掉老信息，不斷地進行新陳代謝，以便在滾動建模時維持數據個數不變，建模序列更能反映系統在目前的特征，保證系統具有較強的適應能力。這就是等維新息滾動模型，等維新息滾動預測算法［4］如下:

式中:h為采樣時刻;m為建模維數;a，b為h時刻辨識所得參數;n為預測步數。

1.3 模糊控制器［5］

模糊控制器能充分利用操作人員進行實時非線性調節的成功實踐操作經驗，充分發揮PID控制器的優良控制作用，使整個系統達到最佳控制效果。船舶主機缸套冷卻水溫度灰色預測模糊PID控制使用的是一個兩輸入(e，ec)三輸出(Δkp，Δki，Δkd)的模糊控制器，它的原理是把輸入PID調節器的偏差e和偏差變化率ec同時輸入到模糊控制器中，圖1中模糊控制器實際上是由3個分模糊控制器組成，分別對3個參數kp，ki，kd進行調節，然后分別經過模糊化、模糊規則推理和清晰化后，把得到的修正量Δkp，Δki，Δkd分別輸入 PID 調節器中，根據不同時刻的e和ec對PID參數進行實時在線修正。計算公式如下:

式中:k'p，k'i，k'd為 PID 控制參數初始值。

2 主機缸套冷卻水溫度灰色預測模糊PID控制

船舶柴油機缸套冷卻水系統動態特性建模與仿真［6］以浙海海運有限公司某輪主機缸套冷卻水系統為建模對象，利用“兩點法”與曲線擬合法相結合，得到對應傳遞函數為:

2.1 模糊控制規則

船舶柴油機缸套冷卻水溫度模糊PID自適應控制與仿真［7］通過對實船數據處理分析和多次操作經驗總結，結合理論上偏差e及偏差變化率ec跟PID調節器3個控制參數 kp，ki，kd的影響關系，歸納出了3個參數的模糊控制規則如表1～表3。

表1 Δkp模糊規則Tab.1 Fuzzy rule of Δkp

表2 Δki模糊規則Tab.2 Fuzzy rule of Δki

表3 Δkd模糊規則Tab.3 Fuzzy rule of Δkd

2.2 控制系統仿真

在SIMULINK環境下，建立如圖2的主機缸套冷卻水溫度傳統PID控制、模糊PID自適應控制與灰色預測模糊PID控制仿真模型［8］，其中fuzzy control子模塊為模糊PID自適應控制部分封裝，其內部結構如圖3，模糊推理系統由49條模糊控制規則經編輯后保存在fuzzycontrol.fis文件中，灰色預測子模塊的灰色預測算法功能由編寫的S-Function程序huise.m(參數選擇:采樣周期T=1 s，預測步數n=3，建模維數m=5)實現。

2.3 仿真結果對比分析

Step設置初始溫度80℃，最終溫度82℃，實現階躍響應，調用 fuzzycontrol.fis和灰色預測程序huise.m。雙擊圖2中“階躍輸入”，即可得到仿真實驗結果如圖4。

圖2 主機缸套冷卻水溫度控制系統仿真Fig.2 Simulation of cylinder cooling water temperature control system

通過對圖4傳統PID控制、模糊PID自適應控制與灰色預測模糊PID自適應控制仿真曲線的比較分析，3種控制方式峰值溫度分別為82.69、82.53、82.31 ℃，系統調節時間分別為 600、400、350 s左右。仿真結果表明灰色預測模糊PID自適應控制明顯優于其它兩種控制方式，能夠根據灰色預測器得到的預測誤差e和誤差變化率ec對PID控制器的3個控制參數kp，ki，kd進行在線修正，得到較好的系統動態響應曲線，響應速度明顯變快，超調量大大減少，控制更平穩，穩態精度高，系統控制品質得到較大改善。

圖3 Fuzzy control子模塊Fig.3 Submodule of fuzzy control

圖4 3種控制方式對比Fig.4 Comparison of three control strategies

3 結語

等維新息灰色預測模型，是在增加最新信息的同時，去掉最老信息，在滾動建模時保持數據個數不變，灰色預測控制的參數，隨著系統的運行，不斷地自動更新，具有很強的自適應性。針對主機缸套冷卻水溫度自動控制系統中出現的滯后現象，將灰色預測方法運用到這個系統中，并與模糊控制相結合，仿真結果表明:灰色預測模糊PID控制自適應能力強，超調適中，參數調整方便，具有更好的動、靜態特性，較常規的PID控制與模糊PID控制有更多的優越性，適用于本系統的自動控制。

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Temperature Grey Predicative Fuzzy PID Control for Cylinder Cooling Water of Marine Diesel Engine

XU Hong-ming1，YAO Jian-fei1，CHEN Yi-ning2
(1.Zhejiang Institute of Communications，Hangzhou 311112，Zhejiang，China;
2.Zhehai Shipping Co.，Ltd.，Hangzhou 310013，Zhejiang，China)

Due to the large time constant，long time-delay and time-varying characteristic of marine diesel engine cylinder cooling water temperature control system，a new fuzzy self-setting PID control strategy with grey prediction was presented;it could automatically adjust controller parameters according to the predicted output error and error rate，which made the controller adaptive to the response of systems.Simulation results indicated that the strategy compared with traditional PID control and fuzzy PID contro1，had strong self-adaptive ability with better dynamic and static performance.

controller;cylinder cooling water;grey prediction;fuzzy PID control;simulation

TH861

A

1674-0696(2011)03-0494-04

2010-12-08;

2011-02-26

浙江省教育廳科研項目(Y200804126)

徐紅明(1978-)，男，浙江東陽人，講師，碩士，主要從事船舶智能控制與仿真方面的研究。E-mail:honin@zjvtit.edu.cn。