一种基于信度推理的电推船舶电机PID参数整定方法技术

本发明专利技术涉及一种基于信度推理的电推船舶电机PID参数整定方法。该方法构造了关于PID控制器参数的信度推理模型；确定信度推理模型的输入特征和输出结果的参考值集合；根据输入特征信号确定PID控制器参数的能力，确定输入信息源的可靠性；计算输入样本特征与参考值的匹配度及每一组输入样本向量激活的证据，对被激活的证据进行融合，得到PID控制器参数的估计值；采用序列线性规划方法对确定PID参数的信度推理模型参数进行实时优化、更新，使闭环控制系统的输出能够实时准确地跟踪输入。本发明专利技术能实现对电力推进船舶推进电机转速的智能控制，提高电机控制的实时性和控制精度，降低了PID参数确定模型的复杂性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信度推理的电推船舶电机PID参数整定方法
本专利技术涉及一种基于信度推理的电力推进船舶他励直流电机递归PID参数整定方法，属于船舶智能控制领域。
技术介绍
电力推进船舶以其轻量化、操控性好、高效节能等的优点在航运业得到了更为广泛的应用。由于推进电机的转速控制易受外部载荷扰动、动态非线性等不确定性因素的影响，采用先进的控制策略解决不确定性因素对于推进电机转速的影响，建立高性能的转速控制系统十分必要。PID控制器其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高等优点，可将其用于电力推进船舶的推进电机控制中，但是PID控制器参数的整定直接影响控制系统的性能指标，进而对推进电机的平稳运行产生重要影响，因此PID控制器的参数整定成为电力推进船舶的推进电机转速控制系统设计的核心问题。在电力推进船舶的电机转速控制中，考虑到系统的非线性、大惯性以及不确定性等特点，若利用固定参数的PID控制方法，则无法保证系统达到理想的控制效果，不足以适应复杂的工况，不能满足高性能指标的控制要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种基于信度推理的电力推进船舶他励直流电机递归PID参数整定方法，该方法以他励直流电机电机为被控对象构成闭环控制系统，通过对PID控制参数的在线调整达到对被控对象的实时控制，从而达到对象输出实时跟踪输入信号的效果。本专利技术提出的基于信度推理的电力推进船舶他励直流电机递归PID参数整定方法，包括以下各步骤：一种基于信度推理的电力推进船舶他励直流电机递归PID参数整定方法，包括以下步骤：(1)在不加负载的情况下，确定电力推进船舶他励直流电机的传递函数为：式(1)中G表示他励直流电机的传递函数，u为输入端电枢电压，y为输出端电动机的转速；Ku为传递函数增益系数，Ta(单位：s)为电动机的电磁时间常数，Tm(单位：s)为电机时间常数。(2)给出增量式PID控制算法的增量表达式和PID控制器输出表达式，计算分别如下Δu(t)＝KP[e(t)-e(t-1)]+KIe(t)+KD[e(t)-2e(t-1)+e(t-2)](2)u(t)＝u(t-1)+Δu(t)(3)式(2)中Δu(t)为t时刻的增量，e(t)、e(t-1)和e(t-2)分别为t、(t-1)和(t-2)采样时刻闭环控制系统的偏差值；KP、KI、KD分别为比例、积分和微分系数，KP∈[0,1]、KI∈[0,1]、KD∈[0,1]；式(3)中，u(t)和u(t-1)分别为t、(t-1)时刻PID控制器的输出。(3)构造关于PID控制器参数KP的信度推理模型，将闭环系统的输入，即电动机的设定转速r(t)作为信度推理模型的输入f1(t)，r(t)一个周期内表达式为其中ts为采样间隔，每隔0.02s采样一次三角波信号，共采集t次，取t≥400；将闭环系统的输出变量，即电机的实际输出转速y(t)作为信度推理模型的输入f2(t)，闭环控制系统偏差量e(t)＝r(t)-y(t)作为信度推理模型的输入f3(t)，KP作为模型输出；将f1(t)，f2(t)，f3(t)和KP表示成样本集合S＝{[f1(t),f2(t),f3(t),KP(t)]|t＝1,2,...,Ts}，其中[f1(t),f2(t),f3(t),KP(t)]为一个样本向量，Ts为采样时间。(4)设定PID控制器参数KP的结果参考值集合并将D作为辨识框架，N为PID控制器参数KP的结果参考值个数，P表示PID控制器参数KP所对应的推理模型；输入变量fi的参考值集合Ji为输入信号fi的参考值个数。(5)给定如表1所示的信度矩阵表来描述输入fi和结果KP之间的关系，其中表示输入为fi时的参考值，表示当输入值fi取参考值时，结果值KP为参考值的信度，并有其中表示输入fi对应的参考值的证据；同时给定输入信息源fi的可靠性为riP，满足0≤riP≤1，并设定初始证据权重表1输入fi的信度矩阵表(6)在t时刻产生的样本数据向量X＝[f1(t),f2(t),f3(t)]作为所建模型的输入量，根据步骤(5)中给定的信度矩阵表和输入信息源可靠性，通过信度推理可确定初始的PID控制器参数KP，具体步骤如下：(6-1)输入值fi(t)根据式(4)转换为置信度的形式，αi,j表示对于参考值的匹配度计算如下(6-2)对于输入值fi(t)，其必然落入某两个参考值构成的区间此时这两个参考值对应的证据和被激活，则输入值fi(t)的证据可由参考值证据和以加权和的形式获得(6-3)利用式(5a)和式(5b)获得f1(t)、f2(t)和f3(t)的证据和利用证据推理规则对和进行融合，融合结果如下：(6-4)根据步骤(6-3)得到的融合结果O(X(t))可估计出KP(t)，计算公式如下：(7)根据上述关于构造KP的信度推理模型的相同步骤(3)～步骤(6)，构建关于KI的信度推理模型，步骤如下：(7-1)构造关于PID控制器参数KI的信度推理模型，将闭环系统的输入，即电动机的设定转速r(t)作为信度推理模型的输入f1(t)，r(t)一个周期内表达式为其中ts为采样间隔，每隔0.02s采样一次三角波信号，共采集t次，取t≥400；将闭环系统的输出变量，即电机的实际输出转速y(t)作为信度推理模型的输入f2(t)，闭环控制系统偏差量e(t)＝r(t)-y(t)作为信度推理模型的输入f3(t)，KP作为模型输出；将f1(t)，f2(t)，f3(t)和KI表示成样本集合S＝{[f1(t),f2(t),f3(t),KI(t)]|t＝1,2,...,Ts}，其中[f1(t),f2(t),f3(t),KI(t)]为一个样本向量，Ts为采样时间。(7-2)设定PID控制器参数KI的结果参考值集合并将D作为辨识框架，N为PID控制器参数KI的结果参考值个数，I表示PID控制器参数KI所对应的推理模型；给定如表2所示的信度矩阵表来描述输入fi和结果KI之间的关系，其中表示输入为fi时的参考值，表示当输入值fi取参考值时，结果值KI为参考值的信度，并有其中表示输入fi对应的参考值的证据；同时给定输入信息源fi的可靠性为riI，满足0≤riI≤1，并设定初始证据权重表2输入fi的信度矩阵表(7-3)在t时刻产生的样本数据向量X＝[f1(t),f2(t),f3(t)]作为所建模型的输入量，通过与步骤(6)相同的推理获取对应的PID控制器估计输出KI(t)：(8)根据上述关于构造KP的信度推理模型的相同步骤(3)～步骤(6)，构建关于KD的信度推理模型，步骤如下：(8-1)构造关于PID控制器参数KD的信度推理模型，将闭环系统的输入，即电动机的设定转速r(t)作为信度推理模型的输入f1(t)，r(t)一个周期内表达式为其中ts为采样间隔，每隔0.02s采样一次三角波信号，共采集t次，取t≥400；将闭环系统的输出变量，即电机的实际输出转速y(t)作为信度推理模型的输入f2(t)，闭环控制系统偏差量e(t)＝r(t)-y(t)作为模型输入f3(t)，KD作为信度推理模型的输出；将f1(t)，f2(t)，f3(t)和KD表示成样本集合S＝{[f1(t),f2(t),f3(t),KD(t)]|t＝1,2,...,Ts}，其中[f1(t),f2(t),f3(t),KD(t)]为一个样本向量，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信度推理的电推船舶电机PID参数整定方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)在不加负载的情况下，确定电力推进船舶他励直流电机的传递函数为：

【技术特征摘要】
1.一种基于信度推理的电推船舶电机PID参数整定方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)在不加负载的情况下，确定电力推进船舶他励直流电机的传递函数为：式(1)中G表示他励直流电机的传递函数，u为输入端电枢电压，y为输出端电动机的转速；Ku为传递函数增益系数，Ta为电动机的电磁时间常数，Tm为电机时间常数；(2)给出增量式PID控制算法的增量表达式和PID控制器输出表达式，计算分别如下Δu(t)＝KP[e(t)-e(t-1)]+KIe(t)+KD[e(t)-2e(t-1)+e(t-2)](2)u(t)＝u(t-1)+Δu(t)(3)式(2)中Δu(t)为t时刻的增量，e(t)、e(t-1)和e(t-2)分别为t、(t-1)和(t-2)采样时刻闭环控制系统的偏差值；KP、KI、KD分别为比例、积分和微分系数，KP∈[0,1]、KI∈[0,1]、KD∈[0,1]；式(3)中，u(t)和u(t-1)分别为t、(t-1)时刻PID控制器的输出；(3)构造关于PID控制器参数KP的信度推理模型，将闭环系统的输入，即电动机的设定转速r(t)作为信度推理模型的输入f1(t)，r(t)一个周期内表达式为其中ts为采样间隔，每隔0.02s采样一次三角波信号，共采集t次，取t≥400；将闭环系统的输出变量，即电机的实际输出转速y(t)作为信度推理模型的输入f2(t)，闭环控制系统偏差量e(t)＝r(t)-y(t)作为信度推理模型的输入f3(t)，KP作为模型输出；将f1(t)，f2(t)，f3(t)和KP表示成样本集合S＝{[f1(t),f2(t),f3(t),KP(t)]|t＝1,2,...,Ts}，其中[f1(t),f2(t),f3(t),KP(t)]为一个样本向量，Ts为采样时间；(4)设定PID控制器参数KP的结果参考值集合并将D作为辨识框架，N为PID控制器参数KP的结果参考值个数，P表示PID控制器参数KP所对应的推理模型；输入变量fi的参考值集合i＝1,2,3，Ji为输入信号fi的参考值个数；(5)给定如表1所示的信度矩阵表来描述输入fi和结果KP之间的关系，其中表示输入为fi时的参考值，表示当输入值fi取参考值时，结果值KP为参考值的信度，并有其中表示输入fi对应的参考值的证据；同时给定输入信息源fi的可靠性为riP，满足0￡riP￡1，并设定初始证据权重表1输入fi的信度矩阵表(6)在t时刻产生的样本数据向量X＝[f1(t),f2(t),f3(t)]作为所建模型的输入量，根据步骤(5)中给定的信度矩阵表和输入信息源可靠性，通过信度推理可确定初始的PID控制器参数KP，具体步骤如下：(6-1)输入值fi(t)根据式(4)转换为置信度的形式，αi,j表示对于参考值的匹配度计算如下：(6-2)对于输入值fi(t)，其必然落入某两个参考值构成的区间此时这两个参考值对应的证据和被激活，则输入值fi(t)的证据可由参考值证据和以加权和的形式获得(6-3)利用式(5a)和式(5b)获得f1(t)、f2(t)和f3(t)的证据和利用证据推理规则对和进行融合，融合结果如下：(6-4)根据步骤(6-3)得到的融合结果O(X(t))可估计出KP(t)，计算公式如下：(7)根据上述关于构造KP的信度推理模型的相同步骤(3)～步骤(6)，构建关于KI的信度推理模型，步骤如下：(7-1)构造关于PID控制器参数KI的信度推理模型，将闭环系统的输入，即电动机的设定转速r(t)作为信度推理模型的输入f1(t)，r(t)一个周期内表达式为其中ts为采样间隔，每隔0.02s采样一次三角波信号，共采集t次，取t≥400；将闭环系统的输出变量，即电机的实际输出转速y(t)作为信度推理模型的输入f2(t)，闭环控制系统偏差量e(t)＝r(t)-y(t)作为信度推理模型的输入f3(t)，KP作为模型输出；将f1(t)，f2(t)，f3(t)和KI表示成样本集合S＝{[f1(t),f2(t),f3(t),KI(t)]|t＝1,2,...,Ts}，其中[f1(t),f2(t),f3(t),KI(t)]为一个样本向量，Ts为采样时间；(7-2)设定PID控制器参数KI的结果参考值集合并将D作为辨识框架，N为PID控制器参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓健，张雪林，徐晓滨，马雪，侯平智，高海波，胡燕祝，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33