一种诱鱼艇驱动装置及装置设备选型方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种诱鱼艇驱动装置及装置设备选型方法，诱鱼艇驱动装置主要由能量管理系统装置、柴油发电机组、蓄电池组、双向DC/DC变换器、变频器、电机和螺旋桨组成，其设计过程包括结构设计和设备选型两部分，系统结构设计主要采用以柴油发电机组为主、蓄电池组为辅的供电方案，有四种供电模式，可确保柴油发电机组不会欠负荷或过负荷。设备选型采用基于混沌运动的多目标粒子群算法来优化选型过程，可提供多种选型方案供决策者选择，最后决策者根据逼近理想解排序法将多种方案进行排序，从中选出最满意的方案。

A fishing boat driving device and equipment selection method

The invention discloses a driving device and device selection method of a fishing boat. The driving device of a fishing boat is mainly composed of an energy management system device, a diesel generator set, a storage battery set, a bidirectional DC/DC converter, a frequency converter, a motor and a propeller. The design process includes two parts of structure design and equipment selection. The structure design mainly adopts the power supply scheme with diesel generator set as the main part and battery set as the auxiliary part. There are four power supply modes to ensure that the diesel generator set will not be under-loaded or overloaded. Multi-objective particle swarm optimization algorithm based on chaotic motion is used to optimize the selection process of equipment, which can provide a variety of options for decision-makers to choose. Finally, the decision-makers sort the various options according to the approximate ideal solution sorting method, and select the most satisfactory scheme.

【技术实现步骤摘要】
一种诱鱼艇驱动装置及装置设备选型方法
本专利技术属于诱鱼艇电力推进系统设计
，尤其涉及一种诱鱼艇驱动装置及装置设备选型方法。
技术介绍
诱鱼艇动力系统是其核心系统之一，设计方案的优劣直接关系到诱鱼艇的安全性、稳定性以及经济性。传统的诱鱼艇动力系统设计方案采用经验设计法，即根据诱鱼艇的航行工况选用功率大小合适的电机，再根据电机功率选用功率稍大的变频器，再根据变频器功率选用功率稍大的柴油发电机组，此设计方法简单易学，但动力系统各设备之间匹配性差、且由于诱鱼艇各个工作模式的负荷变化较大，柴油机难以处于最佳工况下，效率较差，油耗较高。智能优化算法如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，其在飞机、汽车等方面应用越来越广泛，优化算法可以辅助系统选型设计，从多种方案中选取满意的方案。系统的选型设计需考虑多方面的因素，流行的智能优化算法大多是设置权重，将多目标问题转化为单目标问题求解，由于事先设定了偏好信息，因此将不可避免地遗漏更好的可行解。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种诱鱼艇驱动装置及装置设备选型方法，提高诱鱼艇的安全性、稳定性以及经济性。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种诱鱼艇驱动装置，主要由能量管理系统装置、柴油发电机组、蓄电池组、双向DC/DC变换器、变频器、电机和螺旋桨组成，能量管理系统装置分别与柴油发电机组、蓄电池组和双向DC/DC变换器连接。能量管理系统通过采用CAN总线通讯方式，将设置的柴油发电机组的目标功率值、蓄电池组的目标功率值以及切换双向DC/DC变换器能量传输模式的指令，采用RS485通讯，传递给PLC控制器，并通过PLC控制器来完成柴油发电机组启动、停止、加减油门功能、蓄电池组的充放电功能和双向DC/DC变换器升压和降压模式之间的切换功能；同时采用CAN总线通讯方式，用RS485通讯将蓄电池组的SoC值和电机的需求功率值传递给能量管理系统装置；柴油发电机组的三相电输出端接口通过电力电缆线连接变频器的三相电输入端接口；蓄电池组的直流电输出端接口通过电力电缆线连接双向DC/DC变换器的低压直流端接口，双向DC/DC变换器的高压直流端接口通过电力电缆线连接到变频器的直流母排接线输入端；变频器的三相电输出端接口通过电力电缆线连接电机的三相电输入端接口；电机的输出端通过联接轴连接螺旋桨。按上述技术方案，对能量管理系统装置的输入信号进行处理通过内部PLC程序对输入信号进行处理，根据处理后的信号通过PLC控制器来控制柴油发电机组、蓄电池组和双向DC/DC变换器，实现对四种供电模式的切换，模式一为蓄电池组通过双向DC/DC变换器为变频器和电机供电，柴油发电机组不工作，PLC控制器控制蓄电池组放电，双向DC/DC处于升压模式，柴油发电机组停机；模式二为柴油发电机组为变频器和电机供电，同时通过变频器的直流母线，经双向DC/DC变换器为蓄电池组充电，PLC控制器控制蓄电池组充电，双向DC/DC处于降压模式，柴油发电机组工作；模式三为柴油发电机组单独为变频器和电机供电，蓄电池组不工作，PLC控制器控制蓄电池组以及双向DC/DC停止工作，柴油发电机组工作；模式四为柴油发电机组和蓄电池组联合为变频器和电机供电，PLC控制器控制蓄电池组放电，双向DC/DC处于升压压模式，柴油发电机组工作。本专利技术还提供一种诱鱼艇驱动装置设备选型方法，该方法包括以下步骤，第一部分：多目标粒子群算法求Pareto解集过程。步骤1，混沌初始化粒子种群：以成本、油耗、排放、重量、布局5个因素作为多目标粒子群算法的求解目标，随机产生一个5维向量z1。然后根据式(1)的Logistic方程得到100个分量z1，z2，...，z100，其中μ的值取4，构成100行5列的混沌区间[z1；z2；...；z100]，再根据式(2)将混沌区间[zl；z2；...；z100]映射到优化变量的取值范围(本专利技术中，多目标粒子群算法的优化变量为系统设备，即6种型号的柴油发电机组，6种型号的蓄电池组以及6种型号的电机；式中bj和aj分别为优化变量的上下限，则bj＝6，aj＝0；xij的值取整)，构成100行5列的初始粒子种群(100个粒子)，即设备选型方案，比如第一个方案(粒子)[x1，1，x1，2，x1，3，x1，4，x1，5]＝[123564]，第二个方案(粒子)[x2，1，x2，2，x2，3，x2，4，x2，5]＝[654312]，共100个方案(粒子)。Zη+1＝μzη(1-zη)n＝0，1，2，...；0＜zη＜1；μ∈[0，4](1)Xij＝αj+(bj-αj)ziji＝1，2，...，N；j＝1，2，...，D(2)步骤2，定义种群初始个体极值和全局极值：定义每个粒子i当前位置(即每个粒子初始化的值)为个体极值Pi，随机产生初始粒子群的速度vi(1)(vi(1)为5维向量)，采用非支配评价思想(删除方案中最差的方案，比如其中一个方案比另外一个方案成本高、油耗高、排放高、重量大、布局困难，则该方案删除)得到第一代解集(除删除的方案外，其余方案构成第一代解集)，随机选取其中一个解，定义为全局极值Pg。步骤3，种群迭代：根据粒子群的速度更新公式(3)和位置更新公式(4)更新粒子群的速度和位置(更新后，每个粒子速度和位置均为5维向量)，将更新后的粒子群与上一代解集组合，构成当代种群，当代粒子位置为当代个体极值Pi，然后采用非支配评价思想，得到当代解集，在当代解集中随机选取一个粒子作为全局极值Pg，比如第一次迭代后更新的粒子群与第一代解集合并，构成第二代种群，第二代粒子位置为第二代个体极值Pi，然后采用非支配评价思想，得到第二代解集，在第二代解集中随机选取一个粒子作为第二代全局极值Pg，vi(t+1)＝w×vi(t)+C1×r1(pi-xi(t))+C2×r2(pg-xi(t))(3)xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)(4)其中，pi和pg为个体极值和全局极值，vi(t)和vi(t+1)为第t次迭代和第t+1次迭代时的粒子速度，xi(t)和xi(t+1)为第t次迭代和第t+1次迭代时的粒子位置，w为惯性因子，C1和C2为认知学习因子和社会学习因子，r1,r2∈[0,1]，是服从均匀分布的随机变量。步骤4，全局极值Pg局部混沌优化:根据式(5)将Pg映射到Logistic方程的定义域[0,1]，式中bj和aj分别为优化变量的上下限，bj＝6，aj＝0。再根据式(1)产生50个混沌变量z1,z2,…,z50，如步骤1，将其映射到优化变量的取值区间，得到50个粒子，根据非支配评价思想得到全局极值的解集，再从中随机选取其中一个粒子作为全局极值p'g，同时p'g替代群体中任意粒子的位置，步骤5，返回步骤3，直到迭代次数结束(迭代次数为100)，输出剩余的方案(多种不同的方案)，即Pareto解集。第二部分：决策过程。步骤6，逼近理想解排序方法对Pareto解集排序：根据多目标粒子群算法可得到多种备用方案，这些方案对决策者而言都是可行的，但决策者如何从这些方案中选取最适合自己的方案。本专利技术采用逼近理想解排序方法将这些方案按决策者的要求排序，提供给决策者最适合的方案。对于备用方案，设定最优方案为S+，最劣方案为S—，对于任意一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种诱鱼艇驱动装置，其特征在于，主要由能量管理系统装置、柴油发电机组、蓄电池组、双向DC/DC变换器、变频器、电机和螺旋桨组成，能量管理系统装置分别与柴油发电机组、蓄电池组和双向DC/DC变换器连接；将蓄电池组的SOC值和电机的需求功率值传递给能量管理系统装置；柴油发电机组的三相电输出端接口连接变频器的三相电输入端接口；蓄电池组的直流电输出端接口连接双向DC/DC变换器的低压直流端接口，双向DC/DC变换器的高压直流端接口连接到变频器的直流母排接线输入端；变频器的三相电输出端接口连接电机的三相电输入端接口；电机的输出端通过联接轴连接螺旋桨。

【技术特征摘要】
1.一种诱鱼艇驱动装置，其特征在于，主要由能量管理系统装置、柴油发电机组、蓄电池组、双向DC/DC变换器、变频器、电机和螺旋桨组成，能量管理系统装置分别与柴油发电机组、蓄电池组和双向DC/DC变换器连接；将蓄电池组的SOC值和电机的需求功率值传递给能量管理系统装置；柴油发电机组的三相电输出端接口连接变频器的三相电输入端接口；蓄电池组的直流电输出端接口连接双向DC/DC变换器的低压直流端接口，双向DC/DC变换器的高压直流端接口连接到变频器的直流母排接线输入端；变频器的三相电输出端接口连接电机的三相电输入端接口；电机的输出端通过联接轴连接螺旋桨。2.根据权利要求1所述的诱鱼艇驱动装置，其特征在于，对能量管理系统装置的输入信号进行处理，根据处理后的信号通过PLC控制器来控制柴油发电机组、蓄电池组和双向DC/DC变换器，实现对四种供电模式的切换，模式一为蓄电池组通过双向DC/DC变换器为变频器和电机供电，柴油发电机组不工作，PLC控制器控制蓄电池组放电，双向DC/DC处于升压模式，柴油发电机组停机；模式二为柴油发电机组为变频器和电机供电，同时通过变频器的直流母线，经双向DC/DC变换器为蓄电池组充电，PLC控制器控制蓄电池组充电，双向DC/DC处于降压模式，柴油发电机组工作；模式三为柴油发电机组单独为变频器和电机供电，蓄电池组不工作，PLC控制器控制蓄电池组以及双向DC/DC停止工作，柴油发电机组工作；模式四为柴油发电机组和蓄电池组联合为变频器和电机供电，PLC控制器控制蓄电池组放电，双向DC/DC处于升压压模式，柴油发电机组工作。3.一种基于权利要求2的诱鱼艇驱动装置设备选型方法，其特征在于，该方法包括以下步骤，步骤1，混沌初始化粒子种群：以成本、油耗、排放、重量、布局5个因素作为多目标粒子群算法的求解目标，随机产生一个5维向量z1。然后根据式(1)的Logistic方程得到100个分量z1,z2,…,z100，其中μ的值取4，构成100行5列的混沌区间[z1；z2；…；z100]，再根据式(2)将混沌区间[z1；z2；…；z100]映射到优化变量的取值范围，即设备选型方案，zn+1＝μzn(1-zn)n＝0，1，2，...；0＜zn＜1；μ∈[0，4](1)Xij＝aj+(bj-aj)Ziji＝1，2，...，N；j＝1，2，.....

【专利技术属性】
技术研发人员：高海波，熊留青，卢炳岐，杜康立，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42