船舶电力推进SSP电机应用IGA-ANFIS优化控制

张桂臣， 马捷

(上海交通大学海洋工程国家实验室，上海 200240)

0 引言

船舶电力推进系统(marine electric propulsion system，MEPS)能充分利用柴-电发电、风能、太阳能及蓄电池的储能，可节约燃油、降低营运成本［1］，是很有发展前景的船舶能源综合优化利用系统［2-3］，也是船舶节能减排领域的研究热点。ABB、SIEMENS等各推出了MEPS及其控制系统，先进的MEPS采用吊舱推进型式［4］。其中，西门子-肖特尔-推进器(Siemens-Schottel-propulsor，SSP)型吊舱推进的电机两端直接驱动螺旋桨，其转子为螺旋桨的共同轴，故SSP推进电机是MEPS管理和优化控制的核心。

目前，SSP电机控制主要有SIEMENS矢量控制(vector control，VC)［5］、ABB 直接转矩控制(direct torque control，DTC)［6］及 PI算法。由于 SSP 几何形状和运动复杂，其工作环境恶劣、工况变动频繁、参数摄动和随机扰动严重［4］，提高SSP的鲁棒性需要自适应控制。模型参考、滑模、变结构、自适应PID等控制算法，需要精确的系统数学模型［7］。SSP为非线性复杂系统，其某些参数未知、负荷及工况变动不确定，难以建立精确的SSP模型。

鲁棒控制、自适应控制、智能控制等应用于感应电机的VC和DTC系统，以提高电机控制的鲁棒性和抗干扰能力［8-10］。自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system，ANFIS)在多输入多输出 (multi-input and multi-output，MIMO)、非线性控制系统中应用广泛，ANFIS通过混合算法可逼近系统模型［11-15］。免疫遗传算法(immune genetic algorithm，IGA)是一种模拟自然选择和进化过程的寻优算法，能随对象的变化而发生变化，具有组合优化、自学习和多适应性［16-17］，适宜于SSP电机控制性能优化。

SSP电机的转子轴与螺旋桨同轴且直接驱动，由于螺旋桨的水动力特性复杂，船-机-桨相互影响，SSP电机比普通电机的工作条件恶劣［4］。设计IGA-ANFIS复合控制策略进行SSP电机的优化控制，应用ANFIS跟踪SSP系统的输出，IGA优化SSP的控制参数。将SSP系统的性能指标(如超调量、稳定时间)作为IGA-ANFIS的适应度函数，忽略无法准确表达SSP系统物理含义的某些参数、数学模型［7］，实现所需参数少、鲁棒性好的优点。

1 SSP电力推进实验系统设计

按照性能相似、几何相似和虚船实电的思想，以中远集团半潜船“泰安口”SSP吊舱推进系统为研究对象，选用了符合实船使用标准的驱动系统Siemens Sinamics S120，构建SSP推进半实物模拟系统，用于SSP推进电机的特性试验和控制算法的优化研究，方法简单可靠［5］，系统设计如图1所示。

图1中，M1为模拟推进电机，拖动M2和两个螺旋桨;M2为负载电机，模拟实船不同工况下的螺旋桨转矩特性。M1和M2为直接对拖工作方式，通过控制电机处于不同的运行状态［18］，实现对SSP吊舱推进的工况模拟。CU320为系统的控制核心，与上位机以太网通信;整流模块Active Line Supply具有能量回馈功能;逆变模块Power Unit驱动M2，带适配器的逆变模块Power Module＆CUA310驱动M1;各模块经Drive-CLiQ通信互联。上位机运行船舶近似模型，实现整个系统的监控与操作。

SSP电机的主要参数为:额定电压400 V;额定电流6.8 A;额定功率3 kW;额定频率50 Hz;额定转速1420 r/min;额定转矩20 N·m;功率因数0.82;定子电阻1.4 Ω，定子漏感9.2 mH;转子电阻1.7 Ω;转子漏感9.7 mH;系统转动惯量0.0285 kg·m2。

图1 西门子－肖特尔－推进器(SSP)半实物模拟系统Fig.1 Hardware-in-the-loop simulation system of SSP

2 SSP电力推进系统的控制模型

图1上位机运行的船桨数学模型根据M1转速和船速推算出螺旋桨转矩，再经Power Unit模块改变M2的同步转速，选择M2合适的机械特性曲线，实现对M2的转矩控制，达到实船模拟的效果。SSP的动力模型为

式中:Tp为螺旋桨转矩;Fe为螺旋桨有效推力;Pp为螺旋桨功率;ρ为海水密度;ζ为反映桨对船影响的推力减额系数;J为螺旋桨进速比;KT(J)为无因次的转矩系数;KF(J)为无因次的推力系数。KT(J)和KF(J)均是J的函数，可由螺旋桨工作特性曲线获得［4］。

船舶稳定航行时，J为常数，螺旋桨必工作在某一 J 的特性曲线上［4］。

M1、M2 的电磁转矩［19］为

式中:Te为电磁转矩;p为磁极对数;Rr为转子电阻;ψr为转子磁通有效值;为给定转差角频率。实际控制中转子磁通基本为定值［19］，Te与 ω*s成正比。

SSP系统的摩擦转矩Tf为

式中:Ω=2πn/60;Ts为静摩擦矩;kΩ为线性摩擦系数。

SSP系统的运动方程为

式中:Is为SSP转动惯量;Tm1为SSP系统的驱动转矩;Tm2为SSP系统的负载转矩;Tsp为转矩指令;Tm为电机转矩;τm为电机转子时间常数。

由式(5)～式(7)得M1的复合控制［20］为

式中:Tc为M1复合控制指令;TcF由式(1)和式(2)得出;Tcp由式(1)～式(3)得出;Tc综合了转矩和功率控制模式。

3 基于IGA-ANFIS的SSP控制系统设计

基于IGA-ANFIS的SSP控制器由指令发生器、复合控制器、惯性补偿、摩擦补偿、限制环节、ANFIS和IGA组成，控制系统设计如图2所示。

由式(6)得SSP电机的参考转速为

式中:Tc由式(8)得出复合控制部分;Tf由式(5)得出的摩擦补偿;惯性补偿TI=J2π˙nd;Tcc0为带补偿的复合控制指令。

式中:最大转矩Tmax=kTN;最大功率Pmax=kPN;过载系数k=1.1～1.2;TN、PN均为额定值。

ANFIS由自适应神经网络和模糊if-then规则构成，既有自学习功能，又可表达模糊变量，文献［3，7-11］已给出了ANFIS的层次结构和算法。图2中，Ⅰ层的模糊集A，B，C隶属函数为钟形，即

式中{φij，θij，ρij}为前提参数，影响隶属函数形状。

wj为Ⅱ层的每条规则激励强度为Ⅲ层的归一化激励强度，Ⅳ层为自适应函数节点，Ⅴ层为固定单结点，计算总的输出。ANFIS模糊推理规则为

式中{pl，gl，ql，λl}为结论参数。

运用递归最小二乘法、BP和最陡下降法组成的混合算法通过前向和后向通道分别进行ANFIS模型的前提参数和结论参数的辨识，调整隶属函数形状［7，11-15］。确定了前提参数，ANFIS 的输出为结论参数的线性组合，即

α-β-γ输入ANFIS，ANFIS输出为IGA的适应度值。利用Matlab的ANFIS编辑器，装载M文件中的训练样本(36个数据)作为ANFIS的训练数据源，初始化ANFIS的参数和结构(49规则)进行训练，采用混合算法，误差极限取为0.0453，训练步数为1000，训练结果保存在名为“*.fis”文件中。

图2 基于IGA-ANFIS的SSP控制系统Fig.2 The SSP control system based on IGA-ANFIS

上位计算机应用Matlab语言编写IGA程序优化α-β-γ。首先将α-β-γ编码表示成个体，并由若干随机个体组成初始群体;然后模拟生物进化过程，通过扩展操作在群体中较优秀个体的小邻域内进行局部搜索，同时利用突变操作在较差个体的大邻域内搜索［16-17］。利用生物免疫系统的抗体多样性提高IGA全局搜索能力，细胞自我调节机理提高IGA的局部搜索能力，免疫记忆功能加快搜索速度，提高IGA的总体搜索能力［16］。综合生物免疫机制和生物进化的IGA算法，其流程如图3所示。

抗体浓度函数以某抗体的数目在全部抗体数目中所占的比例，控制特种抗体数目。为了防止基因缺失，抗体浓度一定的前提下，抗体选择函数以较大概率选择适应度大的抗体，或以较小概率选择浓度大的函数，使抗体种类呈现多样性［16］。

由SSP电机转速最大超调量M(r/min)和稳定时间Ts(ms)确定的适应度函数评价ANFIS输出的适度值［7］，适应度函数为

α-β-γ输入ANFIS训练和由M-Ts得出的适应度函数调整后，ANFIS能学习SSP系统特性，IGA优化α-β-γ，ηc(n)具有自适应性。IGA参数选择:初始化种群规模为20，进化代数为60代，每代抗体数为50，交叉率为0.80，变异率为0.20，染色体长度为36(α、β、γ分别为12bit)。α-β-γ取值范围分别在3～6.5，0.3～2和0.1～1之间。

图3 IGA算法流程图Fig.3 The flow chart of the IGA

4 结果分析

船舶运动近似模型由线性环节、积分环节与带延迟的二阶惯性环节的卷积组成。船长L=187.0 m;型宽B=31.0 m;型深h=16.75 m;船舶常数R=230;营运航速v=14.5 km;直径D=6 m;总平均螺距P=4.731 m;推力系数 KF=［0.1，0.57］;转矩系数 KT=［0.065，0.25］;摩擦系数 kΩ=［0.8，1］。IGA-ANFIS基于Matlab方法实现，建立Matlab与Excel的读写通道，应用Siemens Scout软件ST语言编程直接读写Excel中的数据，然后经Sinamics系统驱动M1和M2电机。

Siemens Scout本身具备的自整定PI控制SSP运行结果如图4所示;基于IGA-ANFIS的SSP运行结果如图5所示。M1转速变化范围为0～1510 r/min，M2转矩变动范围为0～22 N·m。

图4 基于自整定PI的SSP电机转速控制Fig.4 Speed control of SSP motor based on self-tuning PI

图5 基于IGA-ANFIS的SSP电机控制结果Fig.5 The control results of SSP motor based on IGA-ANFIS

图4为基于SIEMENS自整定PI的SSP转速控制结果，4.2～20.3 s加载过程，M2转矩由0→16 N·m，M1转速超调-14.17 r/min，过渡过程时间为16.1 s;M1被控制在1500 r/min时，恒负载情况下转速波动-2.52～1.86 r/min;减载过程中，转速波动约 ±1.76 r/min。

图5(a)为基于IGA-ANFIS的SSP转速控制结果，Ⅰ和Ⅴ:负载转矩为22 N·m，恒负载情况下转速波动约±1 r/min;Ⅱ:负载转矩由22 N·m→0时，M1转速超调约7.85 r/min，过渡过程时间约15 s;Ⅲ:负载转矩为0，空载情况下转速波动约±0.49 r/min;Ⅳ:负载转矩由0→22 N·m加载过程中，转速超调约-12.28 r/min，过渡过程时间约16.7 s。

图4和图5(a)结果比较表明:自整定 PI和IGA-ANFIS用于SSP电机的转速控制，都能满足SSP电机的控制要求。IGA-ANFIS控制的电机转速波动小、超调量小和过渡过程时间短，负荷越小稳定性越好。自整定PI对SSP电机的整个控制过程转速波动较严重。

图5(b)为SSP电机优化控制的自适应系数变化曲线，稳定工况，满负荷时(Ⅰ和Ⅴ)，ηc(n)变化范围为0.204～0.209;空载时(Ⅲ)，ηc(n)≈0.151。减载过程(Ⅱ)，ηc(n)也减小;加载过程(Ⅳ)，ηc(n)随之增大。图5(b)表明，优化控制策略中的功率控制占主导地位，负荷越大，功率控制作用变弱;ηc(n)随转速变化方向相反，随负载变动方向一致，稳定状态下，转速波动对ηc(n)影响很小。

5 结论

基于Siemens Sinamics的SSP吊舱推进半实物模拟系统，将IGA-ANFIS复合控制算法应用于SSP电机的优化控制。

1)SSP电机比普通电机复杂，其控制策略中增加了螺旋桨与推进电机的特性、摩擦及惯性，具有系统特性补偿及扰动前馈的控制功能。

2)IGA-ANFIS不需SSP系统复杂的数学模型，ANFIS直接从输入(α-β-γ)-输出(f(M，Ts))数据模拟SSP系统过程响应的动态模型，IGA由SSP系统性能指标(f(M，Ts))优化控制参数。

3)IGA-ANFIS与SIEMENS自整定PI进行比较的实验结果表明:两者都满足控制要求，IGA-ANFIS比自整定PI所需参数少、稳定性好。

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