基于神经网络的柴油机自适应调速器设计与实验研究-动力机械及工程专业论文.docx

万方数据 万方数据 分类号： 密级： ＵＤＣ： 编号： 工学硕士学位论文 基于神经网络的柴油机自适应调速器 设计与实验研究 硕士研究生 ： 仪士海 指 导 教 师 ： 宋恩哲 研究员 学 位 级 别 ： 工学硕士 学科、专业 ： 动力机械及工程 所 在 单 位 ： 动力与能源工程学院 论文提交日期 ： 2013 年 12 月 论文答辩日期 ： 2014 年 3 月 学位授予单位 ： 哈尔滨工程大学 Classified Index: U.D.C: A Dissertation for the Degree of M.Eng Design and Experimental Research on Self Adaptive Speed Governor of Diesel Engine Based on Neural Networks Candidate: Yi Shihai Supervisor: Prof. Song Enzhe Academic Degree Applied for: Master of Engineering Specialty: Power Machinery and Engineering Date of Submission: December, 2013 Date of Oral Examination: March, 2014 University: Harbin Engineering University 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人 独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参 考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人 或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本 人承担。 作者（签字）： 日期： 年 月 日 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位 期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将 论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本 人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名 单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文（□在授予学位后即可 □在授予学位 12 个月后 □解密后）由 哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 作者（签字）： 导师（签字）： 日期： 年 月 日 年 月 日 哈尔滨工程大学硕士学位论文 摘 要 现代柴油机电子调速器普遍采用的 PID 控制算法虽然具有结构简单、可靠稳定、实 用等特点，但对于非标定工况条件下工作的柴油机，PID 调速算法的调速性能会有所下 降。同时，传统的 PID 控制算法在应用过程中，针对某一种柴油机机型需要进行大量的 实验来整定其控制参数，人力物力消耗很大。 为解决传统 PID 控制算法在柴油机调速系统应用中存在的问题，本文采用 BP 神经 网络理论与传统 PID 控制策略相结合的思想，设计了一种神经网络自适应 PID 调速算法。 该算法利用 BP 神经网络独特的自学习能力，实时修正转速环 PID 控制器的控制参数， 达到在线优化柴油机调速器调速性能的目的。 根据柴油机的工作原理，以 Matlab/Simulink 软件为平台，搭建了柴油机调速系统的 仿真模型，为控制策略的设计开发提供了良好的仿真实验环境，并进行了离线仿真研究。 仿真结果表明，BP 神经网络自适应 PID 调速算法能够很好的完成参数自适应功能，其 调速性能好于传统 PID 控制算法。 为进一步探索这种新型控制算法在实际的柴油机调速系统中的应用问题，以 STM32 微控制器为核心，进行调速器的软硬件设计，设计了柴油机自适应电子调速器，并在 D6114 柴油机试验台架上进行了实验研究。实验结果表明，所开发的柴油机自适应调速 器能够完成调速任务。BP 神经网络自适应 PID 调速算法能够很好的兼顾柴油机在高转 速和低转速时的转速稳定性。突变负荷的情况下，BP 神经网络自适应 PID 调速算法的 调速性能接近 GB/T3475-2008 中一级电站的要求，其调速性能优于常规 PID 调速算法。 关键词：柴油机；电子调速器；神经网络；自适应 PID 控制； 哈尔滨工程大学硕士学位论文 哈尔滨工程大学硕士学位论文 Abstract PID control algorithm which is widely