船舶電力推進(jìn)SSP電機(jī)應(yīng)用IGA-ANFIS優(yōu)化控制

張桂臣， 馬捷

(上海交通大學(xué)海洋工程國家實(shí)驗(yàn)室，上海 200240)

0 引言

船舶電力推進(jìn)系統(tǒng)(marine electric propulsion system，MEPS)能充分利用柴-電發(fā)電、風(fēng)能、太陽能及蓄電池的儲能，可節(jié)約燃油、降低營運(yùn)成本［1］，是很有發(fā)展前景的船舶能源綜合優(yōu)化利用系統(tǒng)［2-3］，也是船舶節(jié)能減排領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。ABB、SIEMENS等各推出了MEPS及其控制系統(tǒng)，先進(jìn)的MEPS采用吊艙推進(jìn)型式［4］。其中，西門子-肖特爾-推進(jìn)器(Siemens-Schottel-propulsor，SSP)型吊艙推進(jìn)的電機(jī)兩端直接驅(qū)動螺旋槳，其轉(zhuǎn)子為螺旋槳的共同軸，故SSP推進(jìn)電機(jī)是MEPS管理和優(yōu)化控制的核心。

目前，SSP電機(jī)控制主要有SIEMENS矢量控制(vector control，VC)［5］、ABB 直接轉(zhuǎn)矩控制(direct torque control，DTC)［6］及 PI算法。由于 SSP 幾何形狀和運(yùn)動復(fù)雜，其工作環(huán)境惡劣、工況變動頻繁、參數(shù)攝動和隨機(jī)擾動嚴(yán)重［4］，提高SSP的魯棒性需要自適應(yīng)控制。模型參考、滑模、變結(jié)構(gòu)、自適應(yīng)PID等控制算法，需要精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型［7］。SSP為非線性復(fù)雜系統(tǒng)，其某些參數(shù)未知、負(fù)荷及工況變動不確定，難以建立精確的SSP模型。

魯棒控制、自適應(yīng)控制、智能控制等應(yīng)用于感應(yīng)電機(jī)的VC和DTC系統(tǒng)，以提高電機(jī)控制的魯棒性和抗干擾能力［8-10］。自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(adaptive neuro-fuzzy inference system，ANFIS)在多輸入多輸出 (multi-input and multi-output，MIMO)、非線性控制系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛，ANFIS通過混合算法可逼近系統(tǒng)模型［11-15］。免疫遺傳算法(immune genetic algorithm，IGA)是一種模擬自然選擇和進(jìn)化過程的尋優(yōu)算法，能隨對象的變化而發(fā)生變化，具有組合優(yōu)化、自學(xué)習(xí)和多適應(yīng)性［16-17］，適宜于SSP電機(jī)控制性能優(yōu)化。

SSP電機(jī)的轉(zhuǎn)子軸與螺旋槳同軸且直接驅(qū)動，由于螺旋槳的水動力特性復(fù)雜，船-機(jī)-槳相互影響，SSP電機(jī)比普通電機(jī)的工作條件惡劣［4］。設(shè)計IGA-ANFIS復(fù)合控制策略進(jìn)行SSP電機(jī)的優(yōu)化控制，應(yīng)用ANFIS跟蹤SSP系統(tǒng)的輸出，IGA優(yōu)化SSP的控制參數(shù)。將SSP系統(tǒng)的性能指標(biāo)(如超調(diào)量、穩(wěn)定時間)作為IGA-ANFIS的適應(yīng)度函數(shù)，忽略無法準(zhǔn)確表達(dá)SSP系統(tǒng)物理含義的某些參數(shù)、數(shù)學(xué)模型［7］，實(shí)現(xiàn)所需參數(shù)少、魯棒性好的優(yōu)點(diǎn)。

1 SSP電力推進(jìn)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計

按照性能相似、幾何相似和虛船實(shí)電的思想，以中遠(yuǎn)集團(tuán)半潛船“泰安口”SSP吊艙推進(jìn)系統(tǒng)為研究對象，選用了符合實(shí)船使用標(biāo)準(zhǔn)的驅(qū)動系統(tǒng)Siemens Sinamics S120，構(gòu)建SSP推進(jìn)半實(shí)物模擬系統(tǒng)，用于SSP推進(jìn)電機(jī)的特性試驗(yàn)和控制算法的優(yōu)化研究，方法簡單可靠［5］，系統(tǒng)設(shè)計如圖1所示。

圖1中，M1為模擬推進(jìn)電機(jī)，拖動M2和兩個螺旋槳;M2為負(fù)載電機(jī)，模擬實(shí)船不同工況下的螺旋槳轉(zhuǎn)矩特性。M1和M2為直接對拖工作方式，通過控制電機(jī)處于不同的運(yùn)行狀態(tài)［18］，實(shí)現(xiàn)對SSP吊艙推進(jìn)的工況模擬。CU320為系統(tǒng)的控制核心，與上位機(jī)以太網(wǎng)通信;整流模塊Active Line Supply具有能量回饋功能;逆變模塊Power Unit驅(qū)動M2，帶適配器的逆變模塊Power Module＆CUA310驅(qū)動M1;各模塊經(jīng)Drive-CLiQ通信互聯(lián)。上位機(jī)運(yùn)行船舶近似模型，實(shí)現(xiàn)整個系統(tǒng)的監(jiān)控與操作。

SSP電機(jī)的主要參數(shù)為:額定電壓400 V;額定電流6.8 A;額定功率3 kW;額定頻率50 Hz;額定轉(zhuǎn)速1420 r/min;額定轉(zhuǎn)矩20 N·m;功率因數(shù)0.82;定子電阻1.4 Ω，定子漏感9.2 mH;轉(zhuǎn)子電阻1.7 Ω;轉(zhuǎn)子漏感9.7 mH;系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量0.0285 kg·m2。

圖1 西門子－肖特爾－推進(jìn)器(SSP)半實(shí)物模擬系統(tǒng)Fig.1 Hardware-in-the-loop simulation system of SSP

2 SSP電力推進(jìn)系統(tǒng)的控制模型

圖1上位機(jī)運(yùn)行的船槳數(shù)學(xué)模型根據(jù)M1轉(zhuǎn)速和船速推算出螺旋槳轉(zhuǎn)矩，再經(jīng)Power Unit模塊改變M2的同步轉(zhuǎn)速，選擇M2合適的機(jī)械特性曲線，實(shí)現(xiàn)對M2的轉(zhuǎn)矩控制，達(dá)到實(shí)船模擬的效果。SSP的動力模型為

式中:Tp為螺旋槳轉(zhuǎn)矩;Fe為螺旋槳有效推力;Pp為螺旋槳功率;ρ為海水密度;ζ為反映槳對船影響的推力減額系數(shù);J為螺旋槳進(jìn)速比;KT(J)為無因次的轉(zhuǎn)矩系數(shù);KF(J)為無因次的推力系數(shù)。KT(J)和KF(J)均是J的函數(shù)，可由螺旋槳工作特性曲線獲得［4］。

船舶穩(wěn)定航行時，J為常數(shù)，螺旋槳必工作在某一 J 的特性曲線上［4］。

M1、M2 的電磁轉(zhuǎn)矩［19］為

式中:Te為電磁轉(zhuǎn)矩;p為磁極對數(shù);Rr為轉(zhuǎn)子電阻;ψr為轉(zhuǎn)子磁通有效值;為給定轉(zhuǎn)差角頻率。實(shí)際控制中轉(zhuǎn)子磁通基本為定值［19］，Te與 ω*s成正比。

SSP系統(tǒng)的摩擦轉(zhuǎn)矩Tf為

式中:Ω=2πn/60;Ts為靜摩擦矩;kΩ為線性摩擦系數(shù)。

SSP系統(tǒng)的運(yùn)動方程為

式中:Is為SSP轉(zhuǎn)動慣量;Tm1為SSP系統(tǒng)的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩;Tm2為SSP系統(tǒng)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩;Tsp為轉(zhuǎn)矩指令;Tm為電機(jī)轉(zhuǎn)矩;τm為電機(jī)轉(zhuǎn)子時間常數(shù)。

由式(5)～式(7)得M1的復(fù)合控制［20］為

式中:Tc為M1復(fù)合控制指令;TcF由式(1)和式(2)得出;Tcp由式(1)～式(3)得出;Tc綜合了轉(zhuǎn)矩和功率控制模式。

3 基于IGA-ANFIS的SSP控制系統(tǒng)設(shè)計

基于IGA-ANFIS的SSP控制器由指令發(fā)生器、復(fù)合控制器、慣性補(bǔ)償、摩擦補(bǔ)償、限制環(huán)節(jié)、ANFIS和IGA組成，控制系統(tǒng)設(shè)計如圖2所示。

由式(6)得SSP電機(jī)的參考轉(zhuǎn)速為

式中:Tc由式(8)得出復(fù)合控制部分;Tf由式(5)得出的摩擦補(bǔ)償;慣性補(bǔ)償TI=J2π˙nd;Tcc0為帶補(bǔ)償?shù)膹?fù)合控制指令。

式中:最大轉(zhuǎn)矩Tmax=kTN;最大功率Pmax=kPN;過載系數(shù)k=1.1～1.2;TN、PN均為額定值。

ANFIS由自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊if-then規(guī)則構(gòu)成，既有自學(xué)習(xí)功能，又可表達(dá)模糊變量，文獻(xiàn)［3，7-11］已給出了ANFIS的層次結(jié)構(gòu)和算法。圖2中，Ⅰ層的模糊集A，B，C隸屬函數(shù)為鐘形，即

式中{φij，θij，ρij}為前提參數(shù)，影響隸屬函數(shù)形狀。

wj為Ⅱ?qū)拥拿織l規(guī)則激勵強(qiáng)度為Ⅲ層的歸一化激勵強(qiáng)度，Ⅳ層為自適應(yīng)函數(shù)節(jié)點(diǎn)，Ⅴ層為固定單結(jié)點(diǎn)，計算總的輸出。ANFIS模糊推理規(guī)則為

式中{pl，gl，ql，λl}為結(jié)論參數(shù)。

運(yùn)用遞歸最小二乘法、BP和最陡下降法組成的混合算法通過前向和后向通道分別進(jìn)行ANFIS模型的前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)的辨識，調(diào)整隸屬函數(shù)形狀［7，11-15］。確定了前提參數(shù)，ANFIS 的輸出為結(jié)論參數(shù)的線性組合，即

α-β-γ輸入ANFIS，ANFIS輸出為IGA的適應(yīng)度值。利用Matlab的ANFIS編輯器，裝載M文件中的訓(xùn)練樣本(36個數(shù)據(jù))作為ANFIS的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源，初始化ANFIS的參數(shù)和結(jié)構(gòu)(49規(guī)則)進(jìn)行訓(xùn)練，采用混合算法，誤差極限取為0.0453，訓(xùn)練步數(shù)為1000，訓(xùn)練結(jié)果保存在名為“*.fis”文件中。

圖2 基于IGA-ANFIS的SSP控制系統(tǒng)Fig.2 The SSP control system based on IGA-ANFIS

上位計算機(jī)應(yīng)用Matlab語言編寫IGA程序優(yōu)化α-β-γ。首先將α-β-γ編碼表示成個體，并由若干隨機(jī)個體組成初始群體;然后模擬生物進(jìn)化過程，通過擴(kuò)展操作在群體中較優(yōu)秀個體的小鄰域內(nèi)進(jìn)行局部搜索，同時利用突變操作在較差個體的大鄰域內(nèi)搜索［16-17］。利用生物免疫系統(tǒng)的抗體多樣性提高IGA全局搜索能力，細(xì)胞自我調(diào)節(jié)機(jī)理提高IGA的局部搜索能力，免疫記憶功能加快搜索速度，提高IGA的總體搜索能力［16］。綜合生物免疫機(jī)制和生物進(jìn)化的IGA算法，其流程如圖3所示。

抗體濃度函數(shù)以某抗體的數(shù)目在全部抗體數(shù)目中所占的比例，控制特種抗體數(shù)目。為了防止基因缺失，抗體濃度一定的前提下，抗體選擇函數(shù)以較大概率選擇適應(yīng)度大的抗體，或以較小概率選擇濃度大的函數(shù)，使抗體種類呈現(xiàn)多樣性［16］。

由SSP電機(jī)轉(zhuǎn)速最大超調(diào)量M(r/min)和穩(wěn)定時間Ts(ms)確定的適應(yīng)度函數(shù)評價ANFIS輸出的適度值［7］，適應(yīng)度函數(shù)為

α-β-γ輸入ANFIS訓(xùn)練和由M-Ts得出的適應(yīng)度函數(shù)調(diào)整后，ANFIS能學(xué)習(xí)SSP系統(tǒng)特性，IGA優(yōu)化α-β-γ，ηc(n)具有自適應(yīng)性。IGA參數(shù)選擇:初始化種群規(guī)模為20，進(jìn)化代數(shù)為60代，每代抗體數(shù)為50，交叉率為0.80，變異率為0.20，染色體長度為36(α、β、γ分別為12bit)。α-β-γ取值范圍分別在3～6.5，0.3～2和0.1～1之間。

圖3 IGA算法流程圖Fig.3 The flow chart of the IGA

4 結(jié)果分析

船舶運(yùn)動近似模型由線性環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)與帶延遲的二階慣性環(huán)節(jié)的卷積組成。船長L=187.0 m;型寬B=31.0 m;型深h=16.75 m;船舶常數(shù)R=230;營運(yùn)航速v=14.5 km;直徑D=6 m;總平均螺距P=4.731 m;推力系數(shù) KF=［0.1，0.57］;轉(zhuǎn)矩系數(shù) KT=［0.065，0.25］;摩擦系數(shù) kΩ=［0.8，1］。IGA-ANFIS基于Matlab方法實(shí)現(xiàn)，建立Matlab與Excel的讀寫通道，應(yīng)用Siemens Scout軟件ST語言編程直接讀寫Excel中的數(shù)據(jù)，然后經(jīng)Sinamics系統(tǒng)驅(qū)動M1和M2電機(jī)。

Siemens Scout本身具備的自整定PI控制SSP運(yùn)行結(jié)果如圖4所示;基于IGA-ANFIS的SSP運(yùn)行結(jié)果如圖5所示。M1轉(zhuǎn)速變化范圍為0～1510 r/min，M2轉(zhuǎn)矩變動范圍為0～22 N·m。

圖4 基于自整定PI的SSP電機(jī)轉(zhuǎn)速控制Fig.4 Speed control of SSP motor based on self-tuning PI

圖5 基于IGA-ANFIS的SSP電機(jī)控制結(jié)果Fig.5 The control results of SSP motor based on IGA-ANFIS

圖4為基于SIEMENS自整定PI的SSP轉(zhuǎn)速控制結(jié)果，4.2～20.3 s加載過程，M2轉(zhuǎn)矩由0→16 N·m，M1轉(zhuǎn)速超調(diào)-14.17 r/min，過渡過程時間為16.1 s;M1被控制在1500 r/min時，恒負(fù)載情況下轉(zhuǎn)速波動-2.52～1.86 r/min;減載過程中，轉(zhuǎn)速波動約 ±1.76 r/min。

圖5(a)為基于IGA-ANFIS的SSP轉(zhuǎn)速控制結(jié)果，Ⅰ和Ⅴ:負(fù)載轉(zhuǎn)矩為22 N·m，恒負(fù)載情況下轉(zhuǎn)速波動約±1 r/min;Ⅱ:負(fù)載轉(zhuǎn)矩由22 N·m→0時，M1轉(zhuǎn)速超調(diào)約7.85 r/min，過渡過程時間約15 s;Ⅲ:負(fù)載轉(zhuǎn)矩為0，空載情況下轉(zhuǎn)速波動約±0.49 r/min;Ⅳ:負(fù)載轉(zhuǎn)矩由0→22 N·m加載過程中，轉(zhuǎn)速超調(diào)約-12.28 r/min，過渡過程時間約16.7 s。

圖4和圖5(a)結(jié)果比較表明:自整定 PI和IGA-ANFIS用于SSP電機(jī)的轉(zhuǎn)速控制，都能滿足SSP電機(jī)的控制要求。IGA-ANFIS控制的電機(jī)轉(zhuǎn)速波動小、超調(diào)量小和過渡過程時間短，負(fù)荷越小穩(wěn)定性越好。自整定PI對SSP電機(jī)的整個控制過程轉(zhuǎn)速波動較嚴(yán)重。

圖5(b)為SSP電機(jī)優(yōu)化控制的自適應(yīng)系數(shù)變化曲線，穩(wěn)定工況，滿負(fù)荷時(Ⅰ和Ⅴ)，ηc(n)變化范圍為0.204～0.209;空載時(Ⅲ)，ηc(n)≈0.151。減載過程(Ⅱ)，ηc(n)也減小;加載過程(Ⅳ)，ηc(n)隨之增大。圖5(b)表明，優(yōu)化控制策略中的功率控制占主導(dǎo)地位，負(fù)荷越大，功率控制作用變?nèi)?ηc(n)隨轉(zhuǎn)速變化方向相反，隨負(fù)載變動方向一致，穩(wěn)定狀態(tài)下，轉(zhuǎn)速波動對ηc(n)影響很小。

5 結(jié)論

基于Siemens Sinamics的SSP吊艙推進(jìn)半實(shí)物模擬系統(tǒng)，將IGA-ANFIS復(fù)合控制算法應(yīng)用于SSP電機(jī)的優(yōu)化控制。

1)SSP電機(jī)比普通電機(jī)復(fù)雜，其控制策略中增加了螺旋槳與推進(jìn)電機(jī)的特性、摩擦及慣性，具有系統(tǒng)特性補(bǔ)償及擾動前饋的控制功能。

2)IGA-ANFIS不需SSP系統(tǒng)復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，ANFIS直接從輸入(α-β-γ)-輸出(f(M，Ts))數(shù)據(jù)模擬SSP系統(tǒng)過程響應(yīng)的動態(tài)模型，IGA由SSP系統(tǒng)性能指標(biāo)(f(M，Ts))優(yōu)化控制參數(shù)。

3)IGA-ANFIS與SIEMENS自整定PI進(jìn)行比較的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:兩者都滿足控制要求，IGA-ANFIS比自整定PI所需參數(shù)少、穩(wěn)定性好。

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