0 引　言

舰船电力系统需不断提升性能，且电机供电和日常供电都是由舰船电站提供电力。舰船采用电力直接推进能够大幅度节约舰船内部空间，同时也减少了很多不必要的部件。电机是电力推进的核心，舰船的作战性能和机动性都需要依赖电机的调速系统，目前世界上大部分的舰船都是使用交流电机，只有少量的舰船使用直流电机。本文主要针对舰船交流电机调速进行研究，交流调速系统能够应对复杂的环境，且能够耐受高压，因而和舰船武器系统的电力供应容易融合到一个系统中。

交流异步电机经常用于舰船推进系统中，通过对国内相关技术进行调研可以得出，目前交流异步电机的调速主要是通过变频调速、PWM调制、直接转矩控制以及矢量控制等方法。杨蒙蒙等^[1]提出一种矢量控制的交流异步电机控制系统，可以实现对交流异步电机的准确控制。蔡卓剑^[2]对异步电机的额定参数选择进行研究，并在实践过程中对这些参数进行优化。许宇豪等^[3]提出一种基于电流源驱动的异步电机矢量控制方法。目前使用模糊PID控制异步电机调速的研究较多，但是模糊PID控制依靠的是制定的模糊规则，这个模糊规则严重依赖专家经验，因而在实际应用中存在电机调速时间长的问题，无法满足当前舰船对电机的调速要求。在这种情况下，必须对模糊PID控制器加以改进，降低模糊PID控制器对专家经验的依赖程度，提升电机调速系统对环境的适应能力。

对于舰船电机调速而言，由于电机系统本身比较复杂，影响电机速度的因素很多，因而很难建立一个标准的模型来进行分析^[4]。遗传算法适用于对非线性问题的复杂对象进行建模，因而本文将遗传算法应用到舰船异步电机的调速中，并设计出模糊PID控制器，最终提升舰船电机调速的控制精度。系统能够根据不同情况对参数进行自动调节，并在最大程度上提升舰船的机动性能。

1 电机模糊PID调速系统设计 1.1 异步电机结构

在对舰船异步电机设计模糊PID控制器前，需要对异步电机的基本结构进行分析。一个基本的三相异步电机包括定子绕组、转子铁心、定子铁心、转子绕组、电刷以及轴承等。对异步电机的控制实际上是通过控制异步电机的电流或者电压来实现调速的目的。

三相异步电机每一相电流相位相差120°，其电流可以表示为：

$ {I_A} = {I_M}\sin \omega t \text{，} $

$ {I}_{B}={I}_{M}\mathrm{sin}(\omega t-120^{\circ }) \text{，} $

$ {I}_{C}={I}_{M}\mathrm{sin}(\omega t+120^{\circ }) \text{。} $

式中：I_A、I_B、I_C分别为三相电流；I_M为电流幅值；ω为相位。

图2为三相电压型异步电机控制电路，舰船异步电机三相导通的角度相差120°，图2的直流侧V_d会形成钳制电压，在交流侧就可以形成一个可控的矩形波，同时直流侧的电压具有高度的稳定性，这样就可以通过改变矩形波来改变输出的电流波形^{[5 − 6]}。

1.2 模糊PID控制器设计

PID是目前最为常用的一种电机控制方法，通过调节K_P、K_I、K_D等参数可以达到调节电机转速的目的，这种调速方法非常简单，同时还可以根据反馈的电流或者电压构建电机速度闭环系统，使得系统具有较高的调速精度。但普通的PID控制器不能应用到高阶系统，且对外界环境变化的敏感性不高，而这恰恰是舰船在不断机动过程中所需要的。模糊PID控制器是在传统PID控制器上的改进，其最大的特点是能够适应不断变化的环境需求，是一种模糊自适应PID控制方法。

舰船在机动过程中，模糊PID可以不断调整参数，以适应舰船不同机动动作时的要求，而这是传统PID无法实现的，模糊PID主要通过一个模糊控制器来实现不断调整K_P、K_I、K_D等参数的目的。

图3为设计的模糊PID控制器结构。其是在普通PID控制器的基础上加入反馈环节，通过获取的异步电机电压、电流以及转速等参数来和设定的目标速度比较，得到误差E，将这个误差E输入到模糊控制器中，模糊控制器将优化后的K_P、K_I、K_D参数输入到PID控制器中，从而达到对舰船异步电机调速优化的目的。

2 基于改进遗传算法的舰船电机智能调速系统 2.1 遗传算法及其改进

遗传算法是一种非常常见的算法，其适用于目前的一些常见非线性问题，而舰船电机调速需要考虑到多种因素，特别是螺旋桨的负载情况、海上的环境以及电机自身的性能，因而将遗传算法应用到电机的调速系统中有一定的可行性。遗传算法的基本过程如下：

步骤1　产生初始种群，并规定种群中个体的范围；

步骤2　设定适应度函数，并根据适应度函数计算出所有种群中的个体适应度；

步骤3　以一定概率选择种群中的个体，成立一个新的种群，个体被选中的概率和当前个体的适应度相关，适应度越高，被选中的概率就越高，通过这种操作可以将种群中适应度高的个体选择出来，而那些适应度低的个体由于被选择的概率低，就会被种群淘汰掉；

步骤4　将进化过程中最高适应度的个体输出，即最优解。

传统遗传算法非常容易陷入局部最优的情况，因而在对模糊PID控制器进行改进时也针对遗传算法进行了改进，改进后的遗传算法流程如图4所示。

具体的改进方法有：

1）在步骤3中选择最高适应度个体时对所有个体进行排序，若第二次选择的个体比上一次选择的个体适应度高，则将上一次选择的最优个体替换第二次选择的最差个体，这样就优化了当前的种群。

2）对选择概率进行优化，传统遗传算法之所以陷入局部最优，是因为一旦选择了最优个体，就很容易忽视掉其他种群的最优解，通过调整选择概率将会使得种群形成多样化策略，对得到最优解也有一定帮助。

3）对建立的新种群不断调整，当建立的新种群优化到一定时期时，从新种群中随机挑选一些个体进行初始化，挑选个体的数量一般选择在20~200之间，这种反向扩散有助于提升原有种群中最优个体的数量，对均匀交叉具有一定的改善作用。

4）制定动态适应的个体选择策略，对个体选择以及变异的概率进行动态调整，在系统陷入局部最优时引入新的个体或者基因，并将不同阶段选择出来的最优个体进行复制保存，防止由于算法不断计算而导致一些最优个体被淘汰，从而影响算法整体的寻优效率。

在对遗传算法改进后，将改进遗传算法应用到舰船电机调速系统中，发现有以下优点：

1）对初始化选取的K_P、K_I、K_D不敏感

原始模糊PID控制器对K_P、K_I、K_D的初始值非常敏感，而在加入改进的遗传算法后，由于对种群的个体不断进行选取和优化更新，因而对K_P、K_I、K_D的初始值不敏感，这也解决了建立的调速系统依赖专家经验的问题。

2）系统运算速度更快

在加入改进遗传算法后，模糊PID控制器只需要不断进行运算即可获得最优解，而不需要建立复杂的专家经验规则，因而运算速度更快。

3）提供多目标寻优能力

一般舰船都是单电机推进，在未来可能会加入多电机同时推进并调速，改进遗传算法可以同时对多个目标进行寻优，因而比传统的模糊PID控制更具有优势。同时在舰船电机的调速上也不仅仅将调速作为唯一控制和优化的目标，对电力损耗、电力负载均衡等都可以加入到控制目标中，只需要根据不同的目标制定不同的目标函数，这样在寻求对舰船电机实现智能调速的同时，也为实现电力损耗低、最佳负载均衡提供了解决方案。

2.2 改进遗传算法的模糊PID控制器

将改进遗传算法应用到模糊PID控制器中，并在Matlab中编写相关程序，选用Mamdain控制规则，建立的仿真模型如图5所示。

在模型中，设定舰船电机目标速度为1 000 r/min，对模糊PID控制和改进遗传算法的模糊PID控制分别进行仿真，得到如图6和图7所示结果。通过图6可以发现，虽然模糊PID控制器相对于传统PID控制器有了较大改进，并且能够大幅度提升舰船异步电机的调速效果，但是模糊PID控制异步电机的收敛速度仍然较慢，特别在调速过程中仍然存在超调风险，在0.4 s左右达到理想目标速度。

通过图6和图7对比可知，在使用改进遗传算法后，系统调节到目标速度1 000 r/min的时间有所缩短，同时超调量大幅度减小，超调时间也进一步缩短。在加速度方面，图7中舰船电机的加速过程更加平缓。由此也证明本文建立的遗传算法模糊PID控制器在对舰船电机速度的调节上有一定改进效果。

3 结　语

舰船电机推进是舰船实现作战功能的重要组成部分，同时舰船电机的调速能力也能最大程度地帮助舰船提升机动能力和作战能力。本文完成的工作主要包括以下几个方面：

1）设计了模糊PID控制器的基本结构；

2）提出了改进遗传算法的基本流程图，分析了改进遗传算法应用到模糊PID控制器中的优势；

3）将改进遗传算法应用到模糊PID控制器中，并使用Matlab建立了基于改进遗传算法的模糊PID电机调速模型，分别对模糊PID和改进遗传算法模糊PID进行仿真，证明了本文研究结果的可行性。