[發明專利]基于混合邏輯動態理論的船舶混合動力混雜模型預測控制方法有效
| 申請號: | 202110772092.5 | 申請日: | 2021-07-08 |
| 公開(公告)號: | CN113525657B | 公開(公告)日: | 2022-08-02 |
| 發明(設計)人: | 宋恩哲;孫曉軍;姚崇;劉治江;陳逸群;楊盛海 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工程大學 |
| 主分類號: | B63H21/21 | 分類號: | B63H21/21;B63H21/20 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 混合 邏輯 動態 理論 船舶 動力 混雜 模型 預測 控制 方法 | ||
1.基于混合邏輯動態理論的船舶混合動力混雜模型預測控制方法,其特征是:
(1)基于混合邏輯動態的船舶混合動力混雜系統模型建立;
(2)進一步建立基于混雜混合船舶模型的混雜系統預測控制;
(3)基于工況預測的神經網絡進行變權重矩陣混雜模型預測控制;
(4)混雜模型預測控制的求解,得到船舶功率最優分配;
所述步驟(1)中的船舶混合動力混雜模型系統模型建立,具體包括:
(a)建立船舶混合動力系統的系統狀態方程;
對于船舶混合動力系統,其動力學方程為:
式中為系統狀態變量,y(t)=Cx(t)為系統輸出變量,為系統控制變量;ω為輸出轉速,SOC為電池的荷電狀態;Pe(t)、Pm(t)分別為發動機和電機目標功率,PR為需求功率;J為混合動力系統的總轉動慣量;ηbat為電池的工作效率;ηm為電機的推進效率;Q為電池的容量;Voc為電池的開路電壓;c為螺旋槳的推進系數;k為充電和放電轉換系數;
(b)引入輔助變量,將工作模式與切換條件進行邏輯整合;
所述工作模式具體包括:機械推進模式MP、電機推進模式PTH、主機推進充電模式PTO、混合推進模式Boost;輔助變量與工作模式以及切換條件的關系如下:
式中等價,異或為邏輯運算符;i(k)=1,2,3,4分別為工作模式MP、PTH、PTO、Boost;ωi,min,ωi,max分別為對應工作模式下的輸出轉速的最大和最小限值;SOCi,min,SOCi,max分別為對應工作模式下的荷電狀態的最大和最小限值;
不同模式對應的動力系統狀態方程為:
(c)利用混雜系統描述語言中的HYSDEL編譯器建立船舶混合動力系統模型,通過對船舶混合動力系統的動態特性、操作約束和邏輯規則引入到混合邏輯動態框架中;
建立的MLD模型如下:
式中A、Bj、C、Dj和En表示實常數矩陣,j=1,2,3,n=1,2,L,5。
2.根據權利要求1所述的基于混合邏輯動態理論的船舶混合動力混雜模型預測控制方法,其特征是:所述步驟(2)中建立基于混雜混合船舶模型的混雜系統預測控制具體為:
根據船舶混合動力控制的要求,設計調節器型性能指標函數如下式所示,通過設計控制量u(k),使系統回到設計狀態,且使下式指標最小:
式中N為最優控制區間;umin、umax、ymin、ymax和xmin、xmax分別是輸入、輸出和狀態變量的邊界最小值和最大值;xN為終端狀態值;xf為狀態空間的最終目標多面體子集;ε為軟約束調節閥值;Qx為狀態變量權重;QxN為終端狀態權重;Qu為控制變量權重;Qz為輔助變量權重;Qy為輸出變量權重;Qρ為軟約束權重;xr,ur,zr,yr為狀態、控制、輔助和輸出變量的期望跟蹤目標;p為范數。
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