1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究的目的和意义

随着电子电力技术的发展，以及世界贸易量的增加，大型船舶越来越多，船舶朝着大型化、高速化、自动化方向发展。船舶电力系统是现代船舶的重要组成部分，主要由电源、配电装置、电力网以及电力负载等组成，提供给船舶工作所需的能源^[1]。

船舶柴油发电机组是船舶电站的重要部分，它为船舶提供工作生活所需的电能。船舶柴油发电机组的控制系统主要包括对柴油机的调速系统以及发电机的励磁系统的控制。其中，柴油机调速系统的控制将影响船舶电力网的频率稳定与发电机有功功率的输出；发电机励磁系统的控制将影响船舶电力网的电压稳定与发电机无功功率的输出。船舶运行在不同的工况、各种电气负载无规律切换和受到外界各种干扰时，船舶电力系统的动态控制过程将频繁的发生变化，对船舶电力系统稳定性与可靠性都有很大的影响，因此对船舶发电机组的可靠性提出了更高的要求^[2] ，需要对柴油发电机组各个系统进行深入研究^[3]。

由于船舶柴油发电机组的设备部件精细，在环境温度高、通风条件差等不良的工作环境中，发生短路、开路、接地故障的几率很大。若船舶柴油发电机机组出现故障，会影响到船舶电站的正常工作。同时船舶在航行过程中，电网短路、大功率异步电动机启动、某并联发电机组突然跳闸、并车时高频差或大相角差投入机组等等，都会对电站造成较大的扰动。在扰动出现后，并联运行的柴油发电机组常常会发生转速和功率的振荡。这种振荡如果与柴油机的工作节奏同步进行，则柴油机的个别气缸可能超负荷，使柴油机的热负荷和机械负荷增加、零件磨损，甚至损坏。同时，也使发电机产生相应的过电流,使电机的温度升高超过许可限度，电压和频率产生较大的波动而严重影响电能质量^[4]。如果不能及时诊断和排除故障，会危及到轮机人员和设备的安全，对船舶正常工作造成无法估量的伤害^[5]。因此对船舶柴油发电机组的故障进行有效预测、分析和解决就显得尤为重要。

为了分析船舶柴油发电机组的性能及其故障状况，需要对其进行相应的试验测试，但是对船舶柴油发电机的实际试验会对机器造成一定成的的损坏，而且需要大量的人力和时间，成本非常大。而通过在计算机上建立船舶柴油发电机组的数学模型和仿真模型对其进行模拟，不仅可以节省人力物力，还保证了操作人员的人身安全^[4]。本文即是在MATLAB/Simulink仿真平台上建立对柴油机的调速系统、发电机的励磁系统的仿真模型，对船舶柴油发电机进行故障模拟，对故障进行细致的分析和研究^[4]，从而保证船舶柴油发电机组的稳定运行。

1.2 国内外的研究现状

1.2.1 控制方法

自动控制理论是自动控制科学的核心，自创立至今已经经历了三个阶段：第一代为20世纪初开始形成并于50年代趋于成熟的经典反馈控制理论；第二代是50、60年代在线性代数的数学基础上发展起来的现代控制理论；第三代是60年代中期开始出现，融合了人工智能、自动控制、运筹学、信息论等多学科的最新成果并在此基础上形成的智能控制理论^[6]-[8]。

自从19世纪Maxwell对具有调速器的蒸汽发动机系统进行线性常微分方程描述及稳定性分析以来，经过20世纪初Nyquist，Bode，Harris，Evans，Wienner，Nichols等人的杰出贡献，终于形成了经典反馈控制理论基础，并于50年代趋于成熟。经典理论的特点是以传递函数为数学工具，采用频域方法，主要研究“单输入-单输出”线性定常控制系统的分析与设计。典型的经典控制理论包括PID控制、Smith控制、解耦控制、Dalin控制、串级控制等。经典控制理论主要用于解决反馈控制系统中控制器的分析与设计的问题。经典控制理论至今仍活跃在各种工业控制领域，仍是进一步研究现代控制理论和智能控制理论的基础。

经典控制理论虽然仍有很大的实用价值，但也有着局限性：不能充分反应系统内部的状态，原则上只适用于解决“单输入-单输出”的线性定常系统问题。现代控制理论正是为解决经典控制理论的局限性而在20世纪50、60年代发展起来的。现代控制理论引用“状态”的概念，用“状态变量（系统内部变量）”及“状态方程”描述系统，因而更能反映出系统的内在本质与特性。现代控制理论从理论上解决了系统的可控性、可观测性、稳定性以及许多复杂系统的控制问题。但是，随着现代科学技术的迅速发展，生产系统的规模越来越大，形成复杂的大系统，导致了控制对象、控制器以及控制任务和目的的日益复杂化，从而导致现代控制理论的成果很少在实际中得到应用^[9]。

“智能控制”这一概念是美国普渡大学电器工程系的美籍华人傅京孙教授于20世纪70年代初提出来的^[10]。智能控制是指驱动智能机器自主的实现其目标的过程，也就是说，智能控制是一类不需人的直接干预就能独立的驱动智能机器实现其目标的自动控制。智能控制中有代表性的有：递阶智能控制、专家智能控制、模糊智能控制、神经网络智能控制以及遗传算法与控制系统结合。

其中，递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制理论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系之后形成的，它是智能控制的最早理论之一，最初是有C.N.Saridis提出^[11]。

专家系统是人工智能的一个重要分支，它是于1965年由美国斯坦福大学的E.A.Feigenbaum开创的人工智能研究的新领域。专家系统并不试图发现很强有力和很通用的问题求解方法，它把研究范围缩小在一个特定的相对狭小的专业领域。专家控制系统就是应用专家系统的概念技术，模拟人类专家的控制知识与经验来建造的控制系统。

模糊理论是美国加利福尼亚大学的L.A.Zadeh教授在1965年提出的。1974年，美国的Mamdani首先把模糊理论用于工业控制，取得良好的效果。从此，模糊逻辑控制理论和模糊逻辑控制系统得到飞快发展，模糊逻辑控制现已成为智能控制的重要组成部分。专家控制系统与模糊逻辑控制系统都是建立在人类经验和人类决策行为的模型，二者都含有知识库和推理机^[12]。

最初的人工神经网络概念是1943年麦卡洛克和皮茨提出的一种叫做“似脑机器”的思想。随着人工神经网络应用研究的不断深入，新的神经网络模型不断推出，现有的神经网络模型已达近数百种。应用最多的是BP网络、Hopfield网络、自组织神经网络、动态递归网络、联想记忆网络、Adaline网络等。神经网络具有以下优点：①逼近任何非线性函数的能力；②易于用VLSL实现，从而使神经网络具有快速和容错率高的优点；③神经网络自身的结构及其多输入多输出的特点，时期易用于多变量系统的控制，且与其它逼近方法相比较更为经济；④神经网络具有自适应和自学习的特性。

随着柴油机的发展，柴油机调速系统的重要组成部分-调速器也得到了飞速发展。到目前为止，调速器的发展，总共经历了四个阶段：①1784年，James Watt研发出第一代调速器-直接作用式机械调速器。由于这类调速器拉动油门的驱动力是来自飞重的离心力，所以只适用于中小功率的柴油机。②20世纪中叶，第二代调速器-间接作用式机械液压调速器出现，与第一代调速器相比，最大的不同在于它是以液压驱动力作为拉动油门的动力，大大增强了调速器的工作能力，所以适用于大功率柴油机。③20世纪60年代初，随着新兴的电子技术的发展，柴油机调速技术有了飞跃式的发展，电子技术开始在柴油机的调速系统中得到了应用，由此第三代调速器-模拟式电子调速器出现。从此，柴油机调速系统开始步入了电子调速阶段，代表作品是美国WOODWARD公司生产的2301/EG3P型模拟式电子调速器。④20世纪80年代以来，以微处理为核心的控制器开始应用于柴油机转速控制领域，由此诞生了第四代调速器-数字式电子调速器。这类调速器的主要结构包括微处理器和外围部分接口电路，其最显著的特点是可以通过软件编程的方式来完成对所有功能的实现，特别是能够实现一些复杂的转速控制算法，使其适应性和功能扩展能力得到了很大的改善。目前，船舶市场上占有率较高的第四代电子调速器产品主要有美国WOODWARD公司的701/UG-Actuator电子调速器，德国R082型调速器和日本NABCO公司的MG-800型电子调速器。

同时，励磁控制方法的发展经历了线性单变量控制、线性多变量控制、非线性多变量控制及智能控制四个发展阶段。其中，线性多变量控制可分为强力式、PID PSS、线性最优等励磁控制方法；非线性多变量控制可分为鲁棒、变结构、自适应、内模、预测、自抗性、Lyapunov、反步、无缘、Hamilton、反馈线性化等励磁控制；智能控制可分为模糊、神经网络、支持向量机、专家、学习、遗传、模糊神经等励磁控制。

因为PID控制是一种典型的传统反馈控制器，具有结构简单、鲁棒性好和易于实现、调整方便等优点。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型，控制理论的其他技术难以采用时，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数是，最适合用PID控制技术。所以本文采用PID控制器。

1.2.2 故障诊断技术

故障诊断技术最早于20世纪70年代初在美国面世，设备故障诊断系统是在设备系统运行的条件下，通过各种测量手段，检测和提取体现设备运行状态的各种特征量参数，从而进行模式识别，判断出设备的运行工况，以及是否存在异常和出现故障的状况，同时给出解决方案，也可以建立模型预测设备未来的运行状态，实现设备的及时维护，制定维护决策。30多年来，故障诊断技术不断吸取科学技术进步的成果，故障诊断技术的理论和运用有了长足的发展^[13]-[15]。

故障诊断技术至今已经历了三个阶段：第一阶段由于机器设备比较简单，故障诊断主要依靠专家或维修人员的感觉器官、个人经验及简单仪表就能胜任故障的诊断与排除工作；传感器技术、动态测试技术及信号分析技术的发展使得诊断技术进入了第二阶段，并且在维修工程和可靠性工程中得到了广泛的应用；80 年代以来，由于机器设备日趋复杂化、智能化及光机电一体化，传统的技术诊断已不能适应了，随着计算机技术，人工智能技术特别是专家系统的发展，诊断技术进入了它的第三个发展阶段——智能化阶段。

1.2.3 柴油发电机组的典型故障

船舶柴油发电机组的故障一般分为两类：机械故障和电气故障。其中，机械故障包括：①发电机不能启动，可以通过检查蓄电池接线柱与连接电缆是否接触良好、启动马达的正负极电缆接线是否良好、燃油系统中是否有空气进入来进行诊断；②冷却水温度偏高，可以通过检查冷却水箱散热器表面是否清洁、冷却水箱内冷却液是否充足、冷却水泵是否故障、节温器是否因故障不能张开、柴油发电机是否超负荷来进行诊断；③发电机排气筒冒黑烟，可以通过检查燃油质量、环境干净程度、发动机的喷油定时来诊断；④发电机排气筒冒蓝烟，可以通过检查滤清器内机油是否过多、活塞环是否卡死或磨损过多来进行诊断。

电气故障包括：①发电机组输出功率不足，可以通过检查机组是否超载、燃油温度是否过高、排气管是否堵塞、进气量是否不足、机房温度是否过高、喷油泵或调速系统是否故障来进行诊断；②柴油发电机组的机械部分完全正常但没有三相电压输出，部分有输出但输出电压值过高、过低或者一加载就下降很多，产生的原因主要是励磁绕组武剩磁或剩磁方向与整流器输出电流产生的磁场方向相反；电枢绕组、电抗器、桥式整流器或励磁绕组开路或短路；电刷卡住、电刷与集电环接触不良；正定电阻值太小或太大、硅整流原件短路；柴油机转速太高或太低或调速性能不佳；整流桥中由元件损坏。如下图所示：

综上所述，柴油发电机组存在着各式的故障，会对船舶电站的稳定运行造成影响。因此，建立柴油发电机组的仿真模型，在Simulink中对同步发电机进行单项接地短路、三相短路等故障模拟就显得尤为重要。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究（设计）的基本内容

1.研究现代船舶电力推进系统的基本概念及发展动态，研究船舶电站的组成及各部分的组成过程。

2.研究柴油发电机组的工作原理，分别对柴油机调速系统、发电机励磁系统和同步发电机工作原理进行研究。

3. 研究计划与安排

1 — 3 周：查阅国内外文献，完成开题报告。

4 — 5 周：翻译5000以上汉字的英文资料，翻译基本准确。

6 周：了解船舶电站的主要构成以及技术特点。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 罗乐.船舶电力系统建模与控制[d].武汉：武汉理工大学.2011

[2] 王盛楠.船舶电站模糊自整定pid控制器设计与仿真[d].大连：大连海事大学,2012

[3] 陈新毅，杨烨.船舶电力推进技术发展概述[j].中国水运，2008（8）：0048-0050