船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控制方法

文档序号:8214931阅读:1016来源:国知局
船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种船舶四机双桨混合动力推进系统,特别是指一种船舶四机双桨混 合动力推进系统能量优化与控制方法。
【背景技术】
[0002] 与传统船舶机械推进系统和纯电力推进系统的能量传递与管理过程相比较而言, 由于柴-电混合的船舶动力推进系统具有多种运营工况,其能量传递较多,能量管理与控 制更为复杂。随着国际海事组织(頂〇)针对船舶排放和噪声制定了越来越严格的要求,为 实现船舶的节能减排和减振降噪,船舶混合动力推进系统应运而生。船舶混合动力推进系 统最大限度地降低了燃油消耗和尾气排放;具有更小的重量,节约更多的船上空间;极大 降低噪声振动和维护成本。其原因在于船舶混合动力推进系统具有多种运营工况,在船舶 航行时根据船舶实际需要对推进系统部件控制单元进行切换与控制,使各部件协调运行, 从而提高燃油效率、降低排放。
[0003] 目前,混合动力推进系统在船舶上的应用处于起步阶段,可选择的运行工况相对 较少,特别在PTI模式下运行需要额外借助外界柴油发电机供电驱动推进系统运行;同时 不论是柴-电混合电力推进系统还是纯电力推进系统的能量管理方法主要是对系统部件 进行监控,将数据通过网络传输至数据库与数据库中各部件所设置的负载容量占发电机总 容量的比重极值或功率极值等参数相比较,从而对系统部件执行切换命令。其能量管理未 能体现混合动力推进系统能量最优。
[0004] 现有技术存在以下缺点:可选择的运行工况相对较少,能量管理基于对系统部件 进行监控并与数据库进行比较,未能充分优化混合动力推进系统能量。

【发明内容】

[0005] 本发明的目的在于提供一种适应工况多、混合动力推进系统能量得到充分优化的 四机双桨混合动力推进系统能量优化管理与控制方法。
[0006] 为实现上述目的,本发明所提供的船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控 制方法,用于对包括两台大柴油机、两台小柴油机、一台PTO轴带发电机和一台PTI电动机、 两个螺旋桨、2台减速齿轮箱在内的四机双桨混合动力推进系统进行能量优化控制,以对 "大柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式"、"小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式"、 "大柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-PTO轴带发电机运营模式"、"小柴油机-减速齿轮箱-螺 旋桨-PTO轴带发电机运营模式"、"大/小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式"、"大/小 柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-PTO轴带发电机运营模式"、"大柴油机-减速齿轮箱-螺旋 桨-PTO轴带发电机-PTI电动机运营模式"、"小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-螺旋桨-PTO 轴带发电机-PTI电动机运营模式"共8种工况模式进行选择与切换,它包括航行工况识别 过程、载荷状态识别过程和动态能量控制过程,所述航行工况识别过程采用模糊神经元网 络分别对船舶航行的8种工况模式和当前工况的状态特征参数集进行处理,并将当前工况 与各个工况下处理得到的结果进行比较以得出当前的航行工况R ;所述载荷状态识别过程 将当前载荷与轻载荷、中载荷和重载荷三种状态进行比较以得出当前的载荷状态L ;所述 动态能量控制过程根据航行工况R和载荷状态L对部件的控制参数进行初步选择并采用基 于动态规划法的能量管理对系统能量进行优化分配并切换到优化的航行工况。所述初步选 择的判断依据如下:1)当载荷处于轻载荷时,选择大柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-PTO轴 带发电机运营模式和小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-PTO轴带发电机运营模式;2)当载 荷状态处于中载荷时,选择小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式和大柴油机-减速齿 轮箱-螺旋桨运营模式;3)当载荷状态处于重载荷状态时,选择大/小柴油机-减速齿轮 箱-螺旋桨-PTO轴带发电机和大/小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式;4)
[0007] 轴带发电机包括ΡΤ0、ΡΤΙ两种模式,PTO模式下作为发电机发电输出功率;PTI模 式下轴带发电机当电机用,需输入功率。本发明为方便说明各模式下的能量流特点,将工作 于PTO模式下的轴带发电机称为PTO轴带发电机,将工作于PTI模式下的轴带发电机称为 PTI电动机,实际上二者是可以互相切换的。
[0008] 进一步的,所述状态特征参数集包括平均航速V、航速标准差6 ν、平均加速度a、加 速度标准差6 a、航速大于V的时间百分比εν和平均加速度大于a的时间百分比 ε a-共 6个最优子集。
[0009] 进一步的,所述航行工况识别过程中所采用的模糊神经元网络包括输入层、模 糊层、隐含层和输出层;所述输入层将所述状态特征参数集进行归一化处理后得到特征 参数样本
【主权项】
1. 一种船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控制方法,用于对包括两台大柴 油机(1)、两台小柴油机(5)、一台PTO轴带发电机⑶和一台PTI电动机(7)、两个螺旋桨 (4)、2台减速齿轮箱(2)在内的四机双桨混合动力推进系统进行能量优化控制,以对"大柴 油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式"、"小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式"、"大 柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-PTO轴带发电机运营模式"、"小柴油机-减速齿轮箱-螺旋 桨-PTO轴带发电机运营模式"、"大/小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨运营模式"、"大/小 柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-PTO轴带发电机运营模式"、"大柴油机-减速齿轮箱-螺旋 桨-PTO轴带发电机-PTI电动机运营模式"、"小柴油机-减速齿轮箱-螺旋桨-PTO轴带发 电机-PTI电动机运营模式"共8种工况模式进行选择与切换,它包括航行工况识别过程、 载荷状态识别过程和动态能量控制过程,其特征在于:所述航行工况识别过程采用模糊神 经元网络分别对船舶航行的8种工况模式和当前工况的状态特征参数集进行处理,并将当 前工况与各个工况下处理得到的结果进行比较以得出当前的航行工况R ;所述载荷状态识 别过程将当前载荷与轻载荷、中载荷和重载荷三种状态进行比较以得出当前的载荷状态L ; 所述动态能量控制过程根据航行工况R和载荷状态L对部件的控制参数进行初步选择,然 后在此基础之上采用基于动态规划法的能量管理对系统能量进行优化分配并切换到优化 的航行工况。
2. 根据权利要求1所述船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控制方法,其特征 在于:所述状态特征参数集包括平均航速V、航速标准差6 v、平均加速度a、加速度标准差 6 a、航速大于V的时间百分比εν和平均加速度大于a的时间百分比ε a-共6个最优子 集。
3. 根据权利要求2所述船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控制方法,其特 征在于:所述航行工况识别过程中所采用的模糊神经元网络包括输入层、模糊层、隐含层和 输出层:所述输入层将所述状态特征参数集进行归一化处理后得到特征参数样本=
,并将所述特征参数样本传递给模糊层;所述模糊层将计算特征参数输入 分量属于各模糊集合隶属度函数
,其中:〇<n<6,k为第k个 时刻,Sin和6 in*别是第n个特征值在第i类状态中的均值和方差,并将的计算结 果传递给输出层;所述隐含层计算模糊规则的适应度I
为权值, Kh力彳乂il'[的模糊计算函数,并将的i十算结果传递给输出层;所述输出层根据
得出模糊函数计算结果,并将与船舶航行的8种工况模式所对应的 模糊函数计算结果进行比较以得出当前的航行工况R。
4. 根据权利要求1?3中任一项所述的船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与 控制方法,其特征在于:所述载荷状态识别过程采用如下方法识别船舶当前的载荷状态L, 即将船舶加速阶段总推力F a与船舶质量a v之间的关系估算值与轻载荷、中载荷和重载荷3 种载荷阈值进行比较,当G < G1时,可知当前载荷状态处于轻载荷工况;当G G < G2时, 可知当前载荷状态处于中载荷工况;当G2< G < G3时,可知当前载荷状态处于重载荷工况, 其中Gp GjPG3的取值分别是该推进系统所在的船舶总吨位的25%、50 %和100%。
5. 根据权利要求1?3中任一项所述的船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控 制方法,其特征在于:所述动态能量控制过程采用基于动态规划法的能量管理将整体的动 态化问题分解成为一系列的最小化子问题并采用向后法求解得到最优控制策略。
6. 根据权利要求5所述的船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控制方法,其特 征在于:在所述动态能量控制过程中,采用动态规划法基于Bellman原理将整体的动态优 化问题分解为一系列的最小化子问题,将单位时间划分为N等份,0 < k < N,并通过如下递 归公式求解, J, · U(K) 、
~y 其中,代价函数 L (X (k),u (k)) = Lfuel (k) + a Lems (k) + β Lgs (k),Lfuel (k)和 Lems (k)为燃 油消耗和排放代价函数,Lgs (k)为减速齿轮箱内离合器换挡指令和频率附加代价函数,加权 后得到
,优化的目标是求得使累积的代价函数最小的控 制向量u(k); 通过所述递归公式采用向后法求解得到混合动力推进系统中两台大柴油机(1)扭矩 :打与Γ2%两台小柴油机(5)扭矩:Γ|与:Γ4% PTO轴带发电机⑶扭矩7^0、PTI电动机(7) 扭矩和减速齿轮箱(2)内的各离合器状态矿的最优控制策略,并作为大柴油机、小柴 油机、PTO轴带发电机、PTI电动机和离合器状态控制单元执行相应动作的依据。
【专利摘要】本发明公开了一种船舶四机双桨混合动力推进系统能量优化与控制方法,用于对四机双桨混合动力推进系统进行能量优化控制,以对8种工况模式进行选择与切换,它包括航行工况识别过程、载荷状态识别过程和动态能量控制过程,航行工况识别过程采用模糊神经元网络方法得出当前的航行工况R;载荷状态识别过程将当前载荷与轻载荷、中载荷和重载荷三种状态进行比较以得出当前的载荷状态L;动态能量控制过程是根据航行工况R和载荷状态L对部件的控制参数进行初步选择,然后采用基于动态规划法的能量管理对系统能量进行优化分配并切换到优化的航行工况,从而实现能量的最优化管理控制,在确保船舶动力系统性能的同时最大限度地降低了燃油消耗和尾气排放。
【IPC分类】B63H23-10, B63H21-20, B63H21-12, B63H21-17
【公开号】CN104527958
【申请号】CN201410776590
【发明人】周瑞平, 肖能齐, 林晞晨, 雷俊松, 李健, 王正兴
【申请人】武汉理工大学
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2014年12月15日
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