专利名称：一种全电船区域配电智能容错控制系统及控制方法
技术领域：
本发明涉及全电船电カ系统区域配电控制技术，具体涉及ー种用于全电船可靠控制的区域配电的智能容错控制系统及相应的控制方法。
背景技术：
中国是世界航运大国和造船大国，船舶电カ系统自动化方面的关键技术需求量很大。现代大型军舰、工程船舶、游轮等船舶由于在船舶机动性、节能与环保等方面的高要求，开始采用电カ推进作为船舶航行的动力，改变了船舶依靠柴油机作为推进动カ的状况，产生了船舶动カ设备及其控制的全电气化革命，形成了以电カ系统为船舶主动カ及其能量核心的全电气化船舶。在海洋风/水流不确定环境下电カ推进船舶期望定向与定速航行。在天气恶劣时 船舶摇摆剧烈，推进螺旋桨的水动カ负荷变化大，作为船舶主动カ的电カ系统受到巨大的不确定性负荷的冲击，故障的概率加大。目前，海洋船舶电カ系统以枝状结线形式的电カ系统与环状结线形式的电カ系统居多，系统控制故障的能力比较薄弱；也有ー些船舶电カ系统采用区域配电的形式，其控制方法多为常规控制方法，不具有对于故障的強力的容错控制能力；因此，目前船舶电カ系统对于故障的控制能力比较低，大多依靠硬件设备冗余及其继电保护处理故障，故障时电カ系统波动幅度大。
发明内容
本发明针对现有船舶电カ系统在故障控制的容错控制方面所存在的不足，而提供一种全电船的区域配电容错控制系统——基于区域配电系统实施的区域配电智能容错控制系统及控制方法。本发明用于解决全电船电カ系统故障的控制问题，使得系统在发生故障时仍然能維持向重要设备的连续供电，电カ系统的安全可靠性得到大幅度提高。对于全电船的发电机组子系统、电カ推进子系统、电网及其配电子系统的控制采用基于模型參考与模型辨识的神经网络智能多变量容错控制方法。通过区域配电的容错控制系统与方法，实现全电船电力系统的安全可靠控制。为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案一种全电船区域配电智能容错控制系统，该控制系统与全电船的区域配电系统相配合，该控制系统包括容错控制器用于实施智能容错控制算法的単元，该控制器基于神经网络模型及其控制方法实现，所述控制器以神经网络參考模型输出与全电船的区域配电系统的子系统被控对象输出之间的偏差为依据进行学习和修正，实施容错控制；容错控制器完成智能容错控制算法的计算，输出容错控制执行指令，对被控子系统发出控制命令，实施故障控制；控制分配器根据故障检测与分离作出决策，对于容错控制器的指令进行选择性分配，使得控制命令的确定由故障检测与分离的结果所決定；执行器执行控制分配器选择分配的容错控制指令，改变系统控制量或系统结构；传感器与变送器检测子系统物理量，并转换为统ー标准信号，便于传输和计算机米集；神经网络(NN)广义对象模型用神经网络方法对子系统实际运行工作过程进行学习，用于获得实际系统除控制器之外的其余单元总和的模型；神经网络(NN)參考模型用神经网络方法对子系统正常运行工作过程进行离线学习，获得的除容错控制器之外的其余单元总和的模型，用于实际系统运行时起对比标准的作用；
智能故障检测与分离单元对执行器、全电船的区域配电系统中各子系统被控制对象、以及传感器与变送器的输入/输出进行数据采集与分析，运用神经网络智能故障模式识别进行子系统的故障检测与分离；容错控制决策单元根据智能故障检测与分离单元给出的故障类型、级别、区域范围等信息进行决策，确定采用系统重构、降级运行、故障补偿、故障切換之一或组合的容错控制的方式。在容错控制系统方案的具体实例中，所述智能故障检测与分离单元包括执行器FDI、控制系统FDI、传感器变换器FDI，分别对执行器、控制子系统、传感器与变送器完成故障检测与分离。进ー步的，所述容错控制决策単元包括系统重构模块、降级运行模块、故障补偿模块、故障切换模块，分别完成系统重构容错控制算法的计算、降级运行容错控制算法的计算、故障补偿容错控制算法的计算、故障切換容错控制算法的计算。作为本发明的第二部分，一种全电船区域配电智能容错控制方法，该方法包括如下步骤I、前向通路控制所述前向通路控制包括參考模型通路控制与智能容错控制通路控制，所述參考模型通路控制过程如下期望控制信号通过神经网络(NN)參考模型进行传输，输出后为被控对象的运行提供标准信息，被控对象的输出与该标准信息比较，产生的偏差传至容错控制器进行学习，改变控制算法；所述智能容错控制通路控制过程如下容错控制器实施容错控制的算法计算、产生控制指令；产生的指令通过执行器进行执行，控制子系统被控对象完成各种エ况；同时神经网络(NN)广义对象模型完成被控对象系统的在线广义模型辨识，其输出与控制子系统被控对象的输出进行比较，产生的偏差用于模型辨识单元的学习，使得到的控制子系统被控对象模型与对象的实际十分接近，故障时能反映对象的故障情况；2、反馈回路故障诊断执行器、控制子系统被控对象以及传感器与变送器的输入输出通过检测通道输入到智能故障检测与分离单元，通过智能信息处理实施故障检测与分离；容错控制决策单元从智能故障检测与分离单元获得故障检测与分离的结论性信息进行决策，决策后提供容错控制器的解决策略供选择；
3、模型辨识过程
神经网络(NN)參考模型离线辨识系统在正常运行时的各种充分激励エ况下的状态，完成对系统正常状态的模型辨识，以此反映智能容错控制系统理想的运行状态。神经网络(NN)參考模型与控制子系统被控对象输出进行比较产生偏差，并以该偏差修正容错控制器的学习过程；神经网络(NN)广义对象模型实现在线辨识系统各种运行エ况下的状态，完成对系统实时运行的模型辨识，反映系统的实时运行状态，模型包含了系统故障时的各种信息，通过其输出与控制子系统被控对象的输出比较产生偏差，偏差信号用于神经网络(NN)广义对象模型修正，获得的神经网络(NN)广义对象模型算法是智能容错控制器的算法的重要组成。本发明为适应全电船电カ系统安全可靠控制要求，将系统分解为全电船的柴油发电机组、电カ推进电机及其系统、电网及其配电系统三种类型的子系统。柴油发电机组、电力推进电机系统运用神经网络智能容错控制方法实施控制，提高可靠性；在此基础上，全电船电网及其配电系统实施结合综合协调与保护的电网智能容错控制。本发明提供的系统结构与控制方法充分考虑船舶海洋独立环境的安全航行的要求，便于控制全电船的柴油发电机组、电カ推进电机及其系统、电网及其配电系统的传感器、执行器和电气设备发生的故障，使全电船电力系统的安全可靠性得到提高，全电船电力系统发生故障时仍然能維持安全运行，具有对于故障的容错控制力。
以下结合附图和具体实施方式
来进ー步说明本发明。图I为本发明的全电船电カ系统区域配电系统的结构图；图2为本发明的基于神经网络的智能容错控制系统的方框图。
具体实施例方式为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进ー步阐述本发明。全电船运用电カ推进、将船舶电カ系统作为了船舶主动カ系统，对电カ系统提出了保持高供电安全与可靠性的要求。电カ系统作为全电船能量供给的核心系统安全可靠运行十分关键；自动化系统长时间、连续运行不可避免地会出现故障，因此，全电船电カ系统对于故障的控制十分重要。采用电力系统的区域配电方法，可以将复杂的电カ系统分解为一些功能子系统的有机结合，可以根据区域的不同及时隔离故障，是ー种有效提高全电船可靠性的方法。因此，在提高船舶连续供电的质量上，对全电船电カ系统的自动控制运用容错控制的方法主动控制故障，提高安全可靠性具有重要的意义。由此，本发明将全电船电力系统各个部分按功能分解为全电船电カ系统分为发电机组子系统、电カ推进子系统、电网及其配电子系统三种类型的功能子系统，然后根据船舶安全与故障控制要求分区域配置整个船舶电カ系统。图I的发电机组子系统11、12、21、22，为整个全电船电カ系统提供电力，每个发电机组子系统中有两台或以上柴油发电机组7、8、9、10、17、18、19、20，相互冗余与补充，增强对于故障的容错能力，每台发电机组的控制按图2的智能容错控制结构与方法进行。图I的电カ推进子系统3、5、23提供船舶航行的动力，每个电力推进子系统有一台推进电机2、6、24及其螺旋桨推进系统1、4、25。该类子系统的控制同样按图2的智能容错控制方法进行；大型船舶配置两个船艉电カ推进子系统(图I的3，5)和ー个船艏电カ推进子系统(图I的23)。其余是通用电气负荷子系统(例如，13、14、15、16)，划分为若干个船舶负荷可隔离用电区域，具体数量与区域的建立根据船舶用电负荷、电气设备的重要性安全性需要进行划分配置；例如，船舶航海电气电子设备系统区、机舱服务电气系统区、甲板电气系统区、船员生活区、各种旅客服务区等，都可以建立独立或几个区联合的电气负荷区域。电网及其配电子系统是全部配电设备和电网及其保护装置的总和，包括发电机组子系统的配电、电カ推进子系统的配电和电网及其保护装置；其控制设备分布于发电机组子系统(图I的11、12、21、22)、电カ推进子系统(图I的3、5、23)、通用电カ负荷子系统(图I的13、14、15、16)功能模块之中。 在本发明中全电船电カ系统的电网灵活组合的拓扑结构符合船舶航行动カ的需要，结合图I其容错控制运行过程如下(I)任意发电机组子系统11、12、21、22可以通过供电线路对任意电カ推进子系统3、5、23与通用电カ负荷子系统13、14、15、16实施供电。例如，图I的发电机组子系统11可以分别通过供电线路30对电カ推进子系统3、通过32与31对电カ推进子系统5、通过27与38对电カ推进子系统23进行供电。(2)对于电カ推进子系统3、5、23的供电，一般情况下需要两个及以上发电机组子系统的并网进行供电，应急情况下允许单ー发电机组子系统对电力推进子系统供电。例如，图I的3可以由11通过供电线路30和21通过供电线路26并网进行供电；也可以再增加12,22进行并网，參与供电；应急情况允许11通过30或21通过26等单发电机系统对3进行供电。(3)通用电カ负荷子系统则允许任意单ー发电机组子系统进行供电，ー个或多个发电机组子系统的并网可以对ー个或多个通用电カ负荷子系统进行供电。例如，単一发电机组子系统供电模式11通过33对13进行供电，11通过33和40对14进行供电、再通过41对15进行供电、再通过42对16进行供电；多发电机组子系统并网供电模式21通过27与11进行组合，12通过32与11进行组合，形成2个或3个发电机组子系统并网供电模式，实施供电。因此，本系统的电网拓扑结构适合不同发电机组子系统对于不同用电负荷子系统的供电组合，当任意一个发电机组子系统出现故障时，其它发电机组子系统可以替代故障发电机组子系统实施供电；当任意一个用电负荷系统出现故障时，可以隔离该用电负荷系统，不影响其它用电负荷的供电；船艉的电カ推进子系统相互之间有互为备用的功能。因此，该系统电网结构形成了系统供电与受电的灵活组合的拓扑结构形式，来满足船舶航行时对于动カ配置的要求。整个全电船电カ系统通过子系统分布与子系统功能的模块化设计实现，具有对于故障的容错功能。基于上述的全电船的区域配电系统，本发明提供了基于神经网络模型參考与模型辨识的智能容错控制方法对每个子系统实施容错控制。、
对于全电船的柴油发电机组、电カ推进电机及其系统、电网及其配电系统三种类型的子系统，运用神经网络智能容错控制分别实施控制，形成了以船舶柴油发电机组模块为对象的智能容错控制子系统、以船舶电カ推进电机及其螺旋桨构成的系统模块为对象的智能容错控制子系统、以船舶电网及其配电系统模块为对象的智能容错控制子系统，它们的基本控制方式与程序相类同。通过相应的智能容错控制子系统使子系统在发生故障时得到控制，系统仍然能维持连续运行，使船舶电カ系统保持连续供电。基于神经网络模型參考与模型辨识的智能容错控制系统的结构如图2所示。该控制系统包括容错控制器2、控制分配器3、执行器4、传感器与变送器6、神经网络(NN)广义对象模型13、神经网络(NN)參考模型7、智能故障检测与分离单元22、容错控制决策单元21。
其中，容错控制器用于实施智能容错控制算法的単元，该控制器基于神经网络模型及其控制方法实现，所述控制器以神经网络參考模型输出与全电船的区域配电系统的子系统被控对象输出之间的偏差为依据进行学习和修正，实施容错控制；容错控制器完成智能容错控制算法的计算，输出容错控制执行指令，对被控子系统发出控制命令，实施故障控制；控制分配器根据故障检测与分离作出决策，对于容错控制器的指令进行选择性分配，使得控制命令的确定由故障检测与分离的结果所決定；执行器执行控制分配器选择分配的容错控制指令，改变系统控制量或系统结构；传感器与变送器检测子系统物理量，并转换为统ー标准信号，便于传输和计算机米集；神经网络(NN)广义对象模型用神经网络方法对子系统实际运行工作过程进行学习，用于获得实际系统除控制器之外的其余单元总和的模型；神经网络(NN)參考模型用神经网络方法对子系统正常运行工作过程进行离线学习，获得的除容错控制器之外的其余单元总和的模型，用于实际系统运行时起对比标准的作用；智能故障检测与分离单元对执行器、全电船的区域配电系统中各子系统被控制对象、以及传感器与变送器的输入/输出进行数据采集与分析，运用神经网络智能故障模式识别进行子系统的故障检测与分离；智能故障检测与分离单元包括执行器FDI (23)、控制系统FDI (24)、传感器变换器FDI (25)，其中FDI为故障检测与分离，这三个单元分别对执行器4、控制系统、传感器与变送器6完成故障检测与分离。在本发明中，FDI智能故障检测与分离运用神经网络模式识别的方法进行，神经网络首先对大量的故障案例进行学习，获得故障与征兆之间的映射关系，为故障辨识打下基础；然后将学习好的神经网络用于在线故障检测，对采集到的数据进行实时运算，识别出故障的特征，确定故障源。容错控制决策单元根据智能故障检测与分离单元给出的故障类型、级别、区域范围等信息进行决策，确定用系统重构、降级运行、故障补偿、故障切換的容错控制方式。
容错控制决策单元包括系统重构模块、降级运行模块、故障补偿模块、故障切换模块，分别完成系统重构容错控制算法的计算、降级运行容错控制算法的计算、故障补偿容错控制算法的计算、故障切換容错控制算法的计算。总体上，图I中的各个被控对象都采用图2的控制形式实施智能容错控制。结合图2与图1，说明相互之间的关系如下。图2中的5是控制的被控对象，作为发电机组控制子系统，图2的5可以是图I中的7、8、9、10、17、18、19、20之一，即7、8、9、10、17、18、19、20的控制是采用图2结构进行容错控制。作为推进电机控制子系统，图2的5可以是图I中的2、6、24之一，即2、6、24的控制是采用图2结构进行容错控制。作为电网控制子系统，图2的5是26至45 的供电网组合，即26至45组成的供电网是采用图2结构进行容错控制。对于不同的控制子系统，都是采用图2的控制结构进行容错控制，但结构中各単元的内容根据不同的控制对象是不同的。图2中的W是控制的期望向量，主要由电カ系统的电气參数期望量组合而成；被控子系统处于控制回路的5的位置，通过6检测其输出信号。图2中的2、3、7、13、21、22组成智能容错控制框架；2、3作为主要控制器，7提供控制方案的整个控制系统比较的标准，12在线辨识对象的状态；22对4、5、6的输入/输出进行采集与分析，实施神经网络智能故障检测与分离；21对故障检测的结果进行判断，提供容错控制策略，通过18提供给3进行选择，由2进行智能容错控制的方案实施。不同的被控子系统，图2中的2、3、5、7、13、21、22的内容是不同的，例如，对于柴油发电机控制子系统，这些单元都是发电机控制系统中的相应单元，5是柴油发电机，7是离线辨识得到的柴油发电机控制子系统的神经网络參考模型，13是实时在线辨识的发电机组控制系统的模型。本发明针对实际系统故障发生具有随机不确定性，系统的执行器、传感器与变送器、控制器、被控对象等电气设备都有可能发生故障。本发明提供的智能容错控制系统包含神经网络(NN)參考模型、神经网络广义对象模型、神经网络容错决策、神经网络容错控制器及其控制分配器五个单元；神经网络容错决策包括系统在线重构、降级运行、故障补偿和故障切换等决策方式，通过控制分配器选择神经网络容错控制器的神经元算法、学习规则、网络拓扑结构进行控制律智能重构，实施容错控制。智能容错控制的控制目标是使被控对象及其各个设备単元在出现某种故障时，系统仍然具有与神经网络參考模型接近的稳定工作特性。智能容错控制的控制过程按照首先进行故障检测、诊断与分离，然后实施容错控制的程序进行。神经网络參考模型通过预先离线辨识被控对象而得到；神经网络通过在线学习得到广义对象模型，模型信息包括系统中除控制器与參考模型以外的全部余下设备部分，用于识别广义对象的运行状态与故障情况，产生被控对象故障诊断的基础信息，提供给故障处理神经网络完成系统故障检测、诊断与分离。神经网络的快速故障检测、诊断与分离包含故障特征值提取、故障检测、故障分类与识别、故障诊断、故障智能分离五个过程。故障智能检测与分离可以对执行器、传感器与变送器、控制系统分别进行故障诊断与分离处理，也可以对各子系统总体进行故障诊断与分离处理。对于全电船柴油发电机组的控制主要完成发电机组及其传感器、执行器、控制器故障的容错控制；对于全电船电力推进电机及其系统控制主要完成推进电机及其传感器、执行器、控制器故障的容错控制；对于全电船电网及其配电系统控制主要完成区域电网与配电设备故障的容错控制，全电船电网及其配电系统控制同时进行全电船电力系统的综合协调与保护控制。基于上述智能容错控制系统，本发明还提供相应的智能容错控制方法，该控制方法是适合全电船的柴油发电机组、电カ推进电机及其系统、电网及其配电系统三种子系统的基本控制方法，用以对各种子系统实现智能容错控制。全电船电カ系统中，柴油发电机组作为供电端，电カ推进电机及其系统作为负载端，电网及其配电系统将它们连接起来，因此全电船电力系统的容错控制是在三类子系统的容错控制基础上实现的，当各子系统具备了容错控制的功能后，全电船电力系统的容错控制功能就可以得到保证。结合附图2，容错控制方案通过前向通路控制、反馈回路故障诊断和模型辨识三个控制过程实现。前向通路控制、反馈回路故障诊断和模型辨识三个控制过程，实现了对于图2的“2、4、5、6単元的数据采集一22的神经网络故障检测与分离一21的容错决策一3的控制分配选择一2的实施智能容错控制一4的指令执行一作用于5被控对象”的闭环控制工作过程。容错控制作用的实施过程说明如下。·I.前向通路控制过程前向通路是系统的主要控制通道，分为參考模型通路与智能容错控制通路两个通道。(I)參考模型通路期望控制信号通过图2的7进行传输，输出后为被控对象的运行提供标准信息，被控对象5的输出与这个标准进行比较，产生的偏差通过8用于智能控制器2的学习，改变控制算法；是体现控制方法的学习功能的単元，通过学习，使控制算法适应不同被控对象。(2)智能容错控制通路图2的2、4、5是系统的主要设备，其信号的按箭头的流程组成了智能容错控制通路。图2的2是容错控制器，实施容错控制的算法计算、指令产生；产生的指令通过4进行执行，控制5完成各种エ况。值得提出的是2、4、5在运行过程中都有可能发生故障，使系统的安全可靠性下降。12完成被控对象系统的广义模型辨识，其输出与5的输出进行比较，产生的偏差用于模型辨识单元的学习，使12得到的模型与对象的实际十分接近，故障时反映对象的故障情況；是体现控制方法的学习功能的又ー个单元，通过学习，使控制算法适应不同被控对象。12的辨识结果直接影响2的算法形成，是控制算法组成的关键单元。2.反馈回路故障诊断过程反馈回路完成信息的数据采集与故障检测与分离。图2的6是传感器与变送器单元，检测被控对象5的电气參数，转换成标准信号输入到控制单元，完成数据采集任务。6在运行过程中有可能发生故障，使系统的安全可靠性下降。22是智能故障检测与分离单元，4、5、6的输入输出通过14、15、16、19、20的检测通道输入到22，通过智能信息处理实施故障检测与分离。21是容错控制决策单元，从22获得故障检测与分离的结论性信息，由21进行分级决策，决策后提供容错控制的解决策略供选择。22的23、24、25分别对映进行执行单元、控制系统、传感器単元的故障检测与分离的信息处理，23、24、25的算法对映于不同的单元进行设计，内容是不同的。智能容错控制方法的基本控制过程对于柴油发电机子系统、电カ推进控制子系统的基本原理有共同点；控制的智能体现在控制方法具有多个单元的学习功能。对于通用电力负荷子系统的智能容错控制，对象会涉及船舶电カ供电网及其配电，负荷的控制会涉及继电保护控制内容，容错控制的内容将包括这些内容。智能容错控制主要针对图2的2、4、5、6单元的故障实施智能容错控制。3.模型辨识过程系统模型的辨识主要由图2的7、13単元完成，7是系统的标准參考模型，是神经网络离线对控制子系统整体进行辨识与学习产生的模型。主要辨识、学习系统在正常运行时的各种充分激励エ况下的状态，完成对系统正常状态的模型辨识，反映了智能容错控制系统理想的运行状态，实际控制时7的作用是提供系统运行的标准信号，使系统的输出接近该标准模型的输出与被控对象输出的偏差通过8修改容错控制器的学习过程。13是系统广义对象模型辨识单元，是神经网络在线对控制子系统进行辨识与学习产生的模型，13通过其输出与5的输出比较产生偏差，偏差信号通过12修改模型算法。13的作用主要是在线辨识、学习系统各种运行エ况下的状态，完成对系统实时运行的模型辨识，反映了系 统的实时运行状态，包含了系统故障时的各种信息；用与被控对象输出的偏差来校正13的算法，使获得的模型与实际接近，13获得的算法用于智能容错控制器2的算法形成。系统模型辨识是智能容错控制方案控制算法形成的关键部分，直接影响系统控制的质量。本方法中，神经网络參考模型通过预先离线辨识被控对象而得到；神经网络通过在线学习得到广义对象模型，模型信息包括系统中除控制器与參考模型以外的全部余下设备部分，用于识别广义对象的运行状态与故障情况，产生被控对象故障诊断的基础信息，提供给故障处理神经网络完成系统故障检测、诊断与分离。神经网络的快速故障检测、诊断与分离包含故障特征值提取、故障检测、故障分类与识别、故障诊断、故障智能分离五个过程。故障智能检测与分离可以对执行器、传感器与变送器、控制系统分别进行故障诊断与分离处理，也可以对各子系统总体进行故障诊断与分离处理。对于全电船柴油发电机组的控制主要完成发电机组及其传感器、执行器、控制器故障的容错控制；对于全电船电力推进电机及其系统控制主要完成推进电机及其传感器、执行器、控制器故障的容错控制；对于全电船电网及其配电系统控制主要完成区域电网与配电设备故障的容错控制，全电船电网及其配电系统控制同时进行全电船电力系统的综合协调与保护控制。以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
权利要求
1.一种全电船区域配电智能容错控制系统，该控制系统与全电船的区域配电系统相配合，其特征在于，该控制系统包括 容错控制器用于实施智能容错控制算法的单元，该控制器基于神经网络模型及其控制方法实现，所述控制器以神经网络参考模型输出与全电船的区域配电系统的子系统被控对象输出之间的偏差为依据进行学习和修正，实施容错控制；容错控制器完成智能容错控制算法的计算，输出容错控制执行指令，对被控子系统发出控制命令，实施故障控制； 控制分配器根据故障检测与分离作出决策，对于容错控制器的指令进行选择性分配，使得控制命令的确定由故障检测与分离的结果所决定； 执行器执行控制分配器选择分配的容错控制指令，改变系统控制量或系统结构； 传感器与变送器检测子系统物理量，并转换为统一标准信号，便于传输和计算机采集; 神经网络广义对象模型用神经网络方法对子系统实际运行工作过程进行学习，用于获得实际系统除控制器之外的其余单元总和的模型； 神经网络参考模型用神经网络方法对子系统正常运行工作过程进行离线学习，获得的除容错控制器之外的其余单元总和的模型，用于实际系统运行时起对比标准的作用；智能故障检测与分离单元对执行器、全电船的区域配电系统中各子系统被控制对象、以及传感器与变送器的输入/输出进行数据采集与分析，运用神经网络智能故障模式识别进行子系统的故障检测与分离； 容错控制决策单元根据智能故障检测与分离单元给出的故障类型、级别、区域范围等信息进行决策，确定采用系统重构、降级运行、故障补偿、故障切换之一或组合的容错控制的方式。
2.根据权利要求I所述的一种全电船区域配电智能容错控制系统，其特征在于，所述智能故障检测与分离单元包括执行器FDI、控制系统FDI、传感器变换器FDI，分别对执行器、控制子系统、传感器与变送器完成故障检测与分离。
3.根据权利要求I所述的一种全电船区域配电智能容错控制系统，其特征在于，所述容错控制决策单元包括系统重构模块、降级运行模块、故障补偿模块、故障切换模块，分别完成系统重构容错控制算法的计算、降级运行容错控制算法的计算、故障补偿容错控制算法的计算、故障切换容错控制算法的计算。
4.一种全电船区域配电智能容错控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤 (I)前向通路控制 所述前向通路控制包括参考模型通路控制与智能容错控制通路控制，所述参考模型通路控制过程如下 期望控制信号通过神经网络参考模型进行传输，输出后为被控对象的运行提供标准信息，被控对象的输出与该标准信息比较，产生的偏差传至容错控制器进行学习，改变控制算法; 所述智能容错控制通路控制过程如下 容错控制器实施容错控制的算法计算、产生控制指令；产生的指令通过执行器进行执行，控制子系统被控对象完成各种工况；同时神经网络广义对象模型完成被控对象系统的在线广义模型辨识，其输出与控制子系统被控对象的输出进行比较，产生的偏差用于模型辨识单元的学习，使得到的控制子系统被控对象模型与对象的实际十分接近，故障时能反映对象的故障情况； (2)反馈回路故障诊断 执行器、控 制子系统被控对象以及传感器与变送器的输入输出通过检测通道输入到智能故障检测与分离单元，通过智能信息处理实施故障检测与分离； 容错控制决策单元从智能故障检测与分离单元获得故障检测与分离的结论性信息进行决策，决策后提供容错控制器的解决策略供选择； (3)模型辨识过程 神经网络参考模型离线辨识系统在正常运行时的各种充分激励工况下的状态，完成对系统正常状态的模型辨识，以此反映智能容错控制系统理想的运行状态。神经网络参考模型与控制子系统被控对象输出进行比较产生偏差，并以该偏差修正容错控制器的学习过程; 神经网络广义对象模型实现在线辨识系统各种运行工况下的状态，完成对系统实时运行的模型辨识，反映系统的实时运行状态，模型包含了系统故障时的各种信息，通过其输出与控制子系统被控对象的输出比较产生偏差，偏差信号用于神经网络广义对象模型修正，获得的神经网络广义对象模型算法是智能容错控制器算法的重要组成。
全文摘要
本发明公开了一种全电船区域配电智能容错控制系统及控制方法，配电系统将全电船电力系统分为发电机组控制子系统、电力推进控制子系统、电网及其配电控制子系统，各控制子系统控制方式采用基于神经网络模型参考与模型辨识的智能容错控制的方法进行控制，控制方法具有学习功能，提高了各子系统对于故障的控制能力，从而提高全电船电力系统的故障控制能力。设计的船舶电力控制系统供电子系统与用电子系统可以实现满足船舶航行需要的动力配置的灵活组合，可以实施故障隔离和容错控制。本发明的电力系统结构及其容错控制方法能适应电力推进船舶电力系统对于故障控制的安全可靠的要求。
文档编号G05B13/04GK102681442SQ20121017023
公开日2012年9月19日 申请日期2012年5月28日 优先权日2012年5月28日
发明者包艳, 周左晗, 张会焱, 施伟锋, 杨鸣, 燕存良 申请人:上海海事大学