论文题目: 减摇鳍的动态水动力特性及电伺服系统研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 控制理论与控制工程
作者: 姚绪梁
导师: 王科俊
关键词: 减摇鳍,电伺服系统,理论,异步电机,直接转矩控制
文献来源: 哈尔滨工程大学
发表年度: 2005
论文摘要: 船舶减摇鳍是一种应用最广泛的船舶减摇装置,传统的减摇鳍系统通过传感器测得船的横摇信息,经电液驱动系统使鳍转动,在控制系统的作用下,随着变化的横摇运动而不断地改变鳍角,产生抵抗海浪干扰的扶正力矩,从而达到减小船舶横摇的目的。但由于外界和船舶本身的不确定性和多种复杂的扰动信号使得船舶实际的减摇效果并不能达到设计的要求,有时与希望的设计指标有很大的误差。 论文对影响船舶减摇鳍减摇效果的一个因素,即船舶横摇的非线性运动模型与线性化的模型的差异及适用范围进行研究,得出在船舶非线性横摇模型中,非线性阻尼的影响大于非线性恢复力矩的影响的结论。提出不含5次函数项的横摇非线性模型来替代原有的模型,简化了非线性模型,减少了计算量。 对减摇鳍的鳍角/升力、鳍角/转矩的映射关系的动态水动力模型进行了研究并以水池实验数据为依据,基于Theodorsen理论建立了减摇鳍鳍角/升力、鳍角/转矩的映射的动态水动力模型。应用动态水动力模型将鳍角直接转换成反馈升力及扶正力矩做为船舶横摇数学模型中的反馈信号,从而减少由于鳍角/升力的非线性引起实际减摇与设计的误差。 以异步电动机直接转矩控制技术为理论基础,研究了以异步电动机直接转矩控制技术为核心的减摇鳍电伺服系统的组成结构、控制规律,并结合减摇鳍的特点,提出用异步电机电伺服系统替代以前的电/液伺服系统的方案。仿真实验验证了该系统的可行性。 在减摇鳍PID控制方面,讨论了单神经元网络控制技术,针对船舶减摇的特点在船舶减摇鳍系统中采用以Pe~2(k+d)+Q△u~2(k)为性能指标的单神经元PID控制器,对各种海况下船舶的开环横摇、PID控制器减摇鳍、单神经元自适应PID控制器的减摇鳍进行仿真实验,仿真结果表明将神经元PID自适应控制器与伺服系统的船舶减摇鳍系统相结合的减摇效果较好。
论文目录:
第1章 绪论
1．1 课题的背景
1．2 研究的目的和意义
1．2．1 研究升力反馈减摇鳍的目的和意义
1．2．2 研究减摇鳍电伺服系统的目的和意义
1．3 异步电机控制系统概论
1．3．1 坐标变换矢量控制系统
1．3．2 转差频率矢量控制系统
1．3．3 异步电机直接转矩控制系统的理论基础
1．3．4 无速度和位置传感器的 DTC系统
1．4 船舶横摇减摇系统概论
1．4．1 船舶横摇减摇原理
1．4．2 减摇鳍控制系统构成
1．4．3 减摇鳍控制方法概述
1．5 论文完成的工作
第2章 非线性因素对船舶横摇的影响研究
2．1 引言
2．2 船舶横摇数学模型
2．2．1 基于 CONOLLY理论的船舶线性横摇数学模型
2．2．2 船舶非线性横摇运动的数学模型
2．3 船舶线性横摇模型与非线性横摇模型的比较分析研究
2．3．1 线性模型、非线性模型的适用范围分析
2．3．2 非线性横摇模型各参数对比分析
2．3．3 非线性横摇模型中非线性因素对横摇角度影响的分析
2．4 在不规则海浪下船舶线性横摇模型与非线性横摇模型的比较分析研究
2．4．1 海浪仿真模型
2．4．2 不规则海浪作用下线性和非线性模型的误差分析
2．5 本章小结
第3章 减摇鳍非定常水动力特性的研究
3．1 引言
3．2 减摇鳍静态水动力特性
3．3 减摇鳍动态水动力特性
3．4 振动薄翼理论: Theodorsen理论及减摇鳍动态水动力特性建模分析
3．4．1 鳍的“前缘动壁”效应
3．4．2 振动薄翼理论
3．4．3 减摇鳍的水动力系数计算
3．4．4 减摇鳍水动力系数模型的验证
3．5 减摇鳍动态水动力特性在升力反馈中的应用
3．5．1 减摇鳍动态水动力特性的应用仿真
3．5．2 减摇效果统计
3．6 本章小结
第4章 减摇鳍电伺服系统的研究
4．1 引言
4．2 直接转矩控制系统的基本组成和工作原理
4．2．1 转矩调节
4．2．2 磁链调节
4．2．3 磁链运行区间判断
4．2．4 电压开关状态选择
4．3 异步电动机转矩磁链观测模型
4．3．1 转矩观测模型
4．3．2 磁链观测模型
4．4 直接转矩控制低速运行时的控制方法
4．4．1 磁链圆形运行轨迹
4．4．2 磁链三点式调节
4．4．3 电压开关状态选择
4．5 直接转矩控制的减摇鳍电伺服系统
4．5．1 直接转矩控制的电伺服减摇鳍系统原理图
4．5．2 转矩调节器和鳍角调节器
4．5．3 鳍角调节信号和转矩调节信号的协调
4．5．4 电压开关状态选择
4．5．5 磁链运行轨迹畸变情况分析
4．5．6 新的磁链运行区间判断方法
4．6 减速比N的确定
4．7 电伺服系统的减摇鳍仿真
4．7．1 电伺服系统性能仿真曲线
4．7．2 其它仿真曲线
4．7．3 减摇效果统计分析
4．8 本章小结
第5章 减摇鳍电伺服系统神经网络 PID(PIDNN)控制
5．1 引言
5．2 神经元网络基本构成原理和学习规则
5．2．1 神经元的基本构成原理
5．2．2 神经网络的学习规则
5．2．3 误差反向传播(BP)神经网络
5．3 基于神经网络的PID控制
5．3．1 PID控制
5．3．2 单神经元 PID控制器及其学习算法
5．4 减摇鳍单神经元控制算法
5．5 减摇鳍单神经元控制的稳定性分析
5．6 减摇鳍神经元控制系统仿真
5．7 减摇效果统计
5．8 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
附录A
附录B
发布时间: 2005-10-21
参考文献
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