0 引　言

燃气轮机具有效率高、重量轻、功率密度大以及响应速度快等优点，已成为现代舰船重要的动力装置。燃气轮机是一个复杂的非线性系统，只有充分了解其动态特性，如加速、减速等工况下的性能及其变化规律，才能制定合理的匹配方案。

目前，国内外已开展了燃气轮机动力系统推进性能仿真的相关研究，且用试验数据校核了仿真模型，确保了仿真模型的准确性，丰富了船舶动力领域的研究成果。Nikolaos I. Xiros^[1]带领研究小组根据功能特点将推进系统部件分为热流体、热传导、几何、机械和船体五类模块，采用“积木块（Engineering Building Block）”的方法进行了船舶推进系统模块化仿真研究；余又红等^[2]利用模块化方法在Matlab/Simulink平台建立了三轴燃气轮机非线性模型，模型准确度较高，可用于大扰动过渡工况的实时性动态仿真；杨涛等^[3]根据容积惯性法在Matlab/simulink仿真平台上建立了某型分轴燃气轮机模块化仿真程序，模型能较好地满足大扰动过程动态仿真的精确性、实时性要求，并且具有较高的通用性；肖琳等^[4]利用Simulink建立某气垫船推进系统动态性能仿真数学模型，模拟加减速和燃油自动调节过程，并验证了模型的收敛性和准确性；刘微等^[5]将燃气轮机局部子系统划分为压气机、燃烧室以及透平3个子系统，进行模块化建模，并建立燃气轮机的整体仿真模型；彭磊^[6]建立了某全垫升气垫船动力系统及船体数学模型，模拟起动过程和变工况下该气垫船动力系统性能变化情况，研究结果可为类似的气垫船动力系统设计提供参考。由于采用了不同传动形式和燃气轮机控制策略，所建立的仿真模型和动态特性也大不相同。因此，进一步深入和完善本领域相关研究，对提高船舶整体性能具有非常重要的意义。

本文将以某型船舶为研究对象，基于模块化建模方法，对该型船舶动力系统进行数值建模，在典型稳态工况下完成数值模型的校核。最后，基于校核的数值模型开展不同主机功率及螺距比控制策略下船舶动态特性仿真，分析控制策略对船动态性能的影响及变化规律。

1 数值建模

本文以某型船舶为研究对象，开展船机桨匹配特性的研究。该船舶推进系统为两机两桨布置形式，包括燃气轮机，齿轮箱，轴段，螺旋桨等，结构布置如图1所示。船体特性主要考虑包括水阻力、海况等对船体运动的影响。

1.1 燃气轮机模型

燃气轮机主要结构组成如图2所示。由于不同压气机和涡轮的工作原理非常相似，本文将只给出低压压气机、燃烧室、低压涡轮和转子的数学模型。

1.1.1 压气机模块

压气机主要用于压缩空气，为燃烧室内燃油的燃烧提供足够气体，其出口温度为：

$ {T_{\rm{out}}} = {G_{\rm{in}}}{G_{\rm{pg}}}{T_{\rm{in}}}\left(1 - \frac{1}{{{\text{π}} _c^{(k_g - 1)\cdot k_g^{-1}}}}\right){\eta _c}。$

(1)

功耗为：

$ {N_C} = {G_{\rm{in}}}{G_{\rm{pa}}}{T_{\rm{in}}}\left({\text{π}} _c^{\frac{{{k_a} - 1}}{{{k_a}}}} - 1\right)/{\eta _c}。$

(2)

式中：T_in，T_out分别为压气机进、出口温度，K；π_c，η_c为压气机的压缩比和效率；k_a为空气比热比；N_C为压气机耗功，kW；G_in为压气机进口空气质量，kg/s；G_pa为空气定压比热容，kJ/kg·K。

1.1.2 燃烧室模块

燃油在燃烧室内完成燃烧，实现化学能到热能的转换。燃烧模型主要参数为出口温度和压力，考虑到燃烧室的容积惯性，忽略燃烧室的热惯性，根据质量和能量守恒原理得到^[7]：

$ \frac{{{\mathrm{d}}p}}{{{\mathrm{d}}\tau }} = \frac{{RgT({G_{{\mathrm{in}}}} + {G_f} - {G_{{\mathrm{out}}}})}}{V} + \frac{p}{T}\frac{{{\mathrm{d}}{T_{{\mathrm{out}}}}}}{{{\mathrm{d}}\tau }}，$

(3)

$ \begin{split} &\frac{{\mathrm{d}}T_{{\mathrm{out}}}}{{\mathrm{d}}\tau}= \\ & \frac{R_gT_{{\mathrm{out}}}[k(G_{{\mathrm{in}}}h_{{\mathrm{in}}} + G_fH\eta-G_{{\mathrm{out}}}h_{{\mathrm{out}}}) - h_{{\mathrm{out}}}(G_{{\mathrm{in}}} + G_f - G_{{\mathrm{out}}})]}{pVC_p(T)}。\end{split} $

(4)

式中：V为燃烧室的容积，m³；G_in、G_out分别为燃烧室进出口气体流量，kg/s；G_f为进入燃烧室的燃油流量，kg/s；h_in、h_out分别为燃烧室进出口气体焓值，kJ/kg；h_f为进入燃烧室的燃油焓值，kJ/kg；H为燃油燃烧的热值，kJ/kg；Η为燃烧室燃烧效率；k为燃烧室内的绝热指数；C_p(T)为燃烧室出口燃气的比热容，kJ/(kgK)⁻¹。

在设计工况点，燃烧室的压力损失大约为燃烧室进口压力的1%～7%；而在非设计工况点，燃烧室压力损失随着燃烧室内的流量、温度和压力的变化而变化，并可由下述公式计算。

$ \frac{{\dfrac{{\Delta P}}{P}}}{{{{\left(\dfrac{{\Delta P}}{P}\right)}_d}}} = \frac{{{{\left(\dfrac{{{G_{{\mathrm{in}}}}\sqrt T }}{P}\right)}^2}}}{{\left(\dfrac{{{G_{{\mathrm{in}}}}\sqrt T }}{p}\right)_d^2}}。$

(5)

式中：下标d为在设计工况点的参数。

1.1.3 涡轮模块

涡轮数值模型与压气机模型相类似，涡轮出口温度为：

$ {T_{\rm{out}}} = {T_{\rm{in}}}\left(1 - \left(1 - \frac{1}{{{\text{π}}_T^{(k_g-1)\cdot k_g^{-1}}}}\right){\eta _T}\right) ，$

(6)

$ {N_T} = {G_{\rm{in}}}{G_{\rm{pg}}}{T_{\rm{in}}}\left(1 - \frac{1}{{{\text{π}}_T^{(k_g-1)\cdot k_g^{-1}}}}\right){\eta _T}。$

(7)

式中：T_in、T_out分别为涡轮进、出口温度，K；π_T、η_T分别为压气机的压比和效率；k_g为燃气比热比；N_T为涡轮膨胀功，kW；G_in为压气机进口空气质量，kg/s；G_pg为空气定压比热容，kJ/(kgK)。

1.1.4 转子模块

转子是使压气机和涡轮联系在一起的部件，其两端一个是发出功的涡轮，带动转轴转动；另一个是消耗功的压气机，由转轴带动工作。转子转速计算如下式：

$ J\frac{{{\mathrm{d}}\omega }}{{{\mathrm{d}}t}} = {M_T} - {M_C} - {M_m} - {M_L} ，$

(8)

又有$ \omega = \dfrac{{2{\text{π}} n}}{{60}} $，$ Pw = \dfrac{M}{\omega } $，式(8)可转化为：

$ \frac{{{\mathrm{d}}n}}{{{\mathrm{d}}t}} = \frac{{900}}{{J{{\text{π}} ^2}n}}(P{w_T} - P{w_C} - P{w_m} - P{w_L})。$

(9)

式中：M_T、M_C、M_m、M_L分别为转子主动扭矩、负载扭矩、机械损失扭矩、负载损失扭矩，N·m；Pw_T、Pw_C、Pw_m、Pw_L分别为转子功率、负载功率、机械损失功率和负载损失功率，kW；J为转子转动惯量，kg·m²。

1.1.5 燃气轮机模型

在Simulink中所建立的燃气轮机数值模型如图3所示。其中，燃气轮机功率控制模块可设定燃气轮机目标功率，经过PID控制环节后可化为供油量输入至燃气轮机模块。燃气轮机模块集成了压气机、燃烧室和涡轮模块等功能，接收供油量和转子转速后即可计算得到燃气轮机输出功率和扭矩。燃气轮机转子模块接收燃气轮机输出扭矩和负载扭矩后，可计算得到下一步的转子转速，以供模型下一步迭代使用。

1.2 桨轴模型 1.2.1 螺旋桨模型

对于螺旋桨，其数学模型如下式^[8]：

$ T = {K_T} \cdot \rho \cdot n_p^2 \cdot {D^4}，$

(10)

$ M = {K_Q} \cdot \rho \cdot n_p^2 \cdot {D^5}。$

(11)

式中：K_T为螺旋桨的推力系数；K_Q为螺旋桨的扭矩系数；ρ为海水密度，kg/m³；n_p为螺旋桨转速，r/min；D为螺旋桨的直径，m。

推力系数和扭矩系数可表示为进速系数和螺距比的函数：

$ {K_T} = f(J,P/D)，$

(12)

$ {K_Q} = f(J,P/D)，$

(13)

$ J = \frac{{{V_P}}}{{nD}}，$

(14)

$ {V_P} = V(1 - \omega ) 。$

(15)

式中：J为螺旋桨的进速系数；P/D为螺旋桨的螺距比；V_P为螺旋桨进速，m/s；n为螺旋桨转速，r/s；D为螺旋桨直径，m；ω为伴流系数。

在Simulink中所建立的螺旋桨数值模型如图4所示。

1.2.2 轴系模型

燃气轮机输出的扭矩通过齿轮箱传递给轴系，齿轮箱的机械效率取η，则推进轴系数值模型如下：

$ Np = N \times \eta ，$

(16)

$ M \times \eta - {M_p} = J\dfrac{{{\mathrm{d}}n}}{{{\mathrm{d}}t}} 。$

(17)

式中：$ M = 9550 \times {N}\times {n}^{-1} $为燃气轮机输出至动力涡轮的主动扭矩，N/m；$ {M_p} = 9550 \times N_p\cdot ({n_p} \cdot i)^{-1} $，为螺旋桨传回至燃气轮机动力涡轮的阻力矩，N/m；i为齿轮箱的减速比；J为轴系的转动惯量，kg/m²。

1.3 船体模型 1.3.1 海洋环境模型

船舶在航行时受到空气和水2种介质的阻力，可从海风、海浪、洋流3个方面考虑海洋环境对船舶航行产生的影响。在船机桨匹配性能时，必须考虑环境影响因素，建立合理的干扰模型。

海风模型方面，船舶在海上或港内航行时，上层建筑受到风的作用，影响船舶的操纵。低速航行时，风力的影响更为明显，必须建立合适的海风模型。绝对风是在地球惯性坐标系内观察，绝对风速以V_a，绝对风向以Ψ_T表示，规定北风的Ψ_T为0°，东风为90°，变化范围0°～360°。风舷角α_R和相对风速U_R是在船动坐标系上的测量值。风舷角α_R是U_R相对于船艏的来流角，规定风自左舷吹来时α_R>0，自右舷吹来时α_R<0，变化范围–180°～180°

根据惯性坐标和动坐标的换算关系，绝对风速投影到船动坐标系中轴方向：

$ {u_\alpha } = u + {V_a}\cos ({\psi _T} - \psi ) ,$

(18)

$ {v_\alpha } = - v + {V_a}\sin ({\psi _T} - \psi ) 。$

(19)

式中：Ψ_T为绝对风向角；V_a为绝对风速量值；u_α、v_α为相对风速的2个分量；u、v分别为船速V在前进方向和横移方向上的速度分量，m/s。

因此，风舷角α_R相对风速U_R的模型为：

$ {\alpha _R} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\arctan \dfrac{{{v_R}}}{{{u_R}}} - \pi {{\mathrm{sgn}}} ({v_R})} ，\\ {\arctan \dfrac{{{v_R}}}{{{u_R}}}} ，\end{array}} \right. $

(20)

$ U_R^2 = V_\alpha ^2 + {V^2} + 2{V_\alpha }V\cos ({\psi _T} - \beta ) 。$

(21)

式中：β为漂角。

作用在船水面线上的平均风压力和力矩的计算公式如下式^[9]：

$ {X_{\rm{wind}}} = 0.5{\rho _\alpha }{A_f}U_R^2{C_{wx}}({\alpha _R})，$

(22)

$ {Y_{\rm{wind}}} = 0.5{\rho _\alpha }{A_S}U_R^2{C_{wy}}({\alpha _R})，$

(23)

$ {N_{\rm{wind}}} = 0.5{\rho _\alpha }{A_S}{L_{oa}}U_R^2{C_{wn}}({\alpha _R})。$

(24)

式中：ρ_α为空气密度，kg/m³；L_oa为总舰长，m；A_S为水线以上舰侧投影面积，m²；A_f为水线以上舰正投影面积，m²；C_wx(α_R)、C_wy(α_R)为风压力系数；C_wn(α_R)为风压力矩系数。

海浪方面，根据Daidola的漂移力模型，采用类似风扰动的计算方法，海浪扰动建立估算模型^[10]如下：

$ {X_{{\mathrm{wave}}}} = 0.5\rho L{\zeta ^2}\cos \chi {C_{Xw}} ，$

(25)

$ {N_{{\mathrm{wave}}}} = 0.5\rho L{\zeta ^2}\sin \chi {C_{Nw}} 。$

(26)

式中：ξ为规则波的平均波浪幅值；χ为遭遇角；C_Xw、C_Yw、C_Nw分别为前进和横移方向上的波浪漂移力系数和绕Z轴的波浪漂移力的力矩系数，可由船模试验结果分析得到。

洋流方面，海流对舰的扰动力和扰动力矩主要由两部分组成：

1）由船和流体之间的粘滞摩擦阻力和压差阻力引起的粘滞阻力；

2）船周围的环流和自由液面所引起的一些惯性阻力，惯性阻力相对于粘滞阻力要小。

海流作用在船上的力和力矩计算如下：

$ {X_{{\mathrm{current}}}} = 0.5\rho {A_{fw}}{V_C}^2{C_x}(\beta )，$

(27)

$ {Y_{{\mathrm{current}}}} = 0.5\rho {A_{sw}}{V_C}^2{C_y}(\beta )，$

(28)

$ {N_{{\mathrm{current}}}} = 0.5\rho {A_{sw}}{V_C}^2{C_n}(\beta )。$

(29)

式中：V_C为流速，m/s²；A_fw和A_sw为船水线以下正投影面积和侧投影面积，m/s²；C_x(β)、C_x(β)、C_n(β)均为试验系数；β为遭遇角；V_C为船相对于海流的相对速度，m/s²。

1.3.2 船体运动模型

采用日本操纵运动数学模型小组（Mathematic Model Group，MMG）提出的分离型船舶运动建模思想，将船、桨、舵视为单独作用，并考虑其各部分之间的相互干涉。同时，考虑环境力（风、浪、流）的影响，得到具有风浪流干扰作用下的船舶运动方程，如下式：

$ (m + {m_x})\frac{{{\mathrm{d}}V}}{{{\mathrm{d}}t}} = {X_H} + {X_P} + {X_D}。$

(30)

式中：m为船质量，kg；m_x为附加质量，kg；X_H为船体在前进方向上所受的水阻力，N；X_P为螺旋桨产生的对船的推力，N；X_D为海洋环境即风、浪、流产生的干扰力，N。

式(30)等号右侧的3个量中，X_P和X_D已经在1.2.1和1.3.1中给出计算方法，关于X_H的计算，已有许多研究给出了相应的方法，但是都非常繁琐复杂。本文主要研究载重量和船速对阻力的影响，根据船模试验，将船舶总阻力简化为仅与航速相关的函数^[11]：

$ {X_H} = {A_R} \times V 。$

(31)

式中：X_H为水对船的总阻力，N；A_R为阻力系数，与船体线型、排水量、污底程度、拖带、航道等有关；V为船速，m/s。

该船动力系统为两机两桨布置，运动学模型为：

$ (m + {m_x})\frac{{{\mathrm{d}}V}}{{{\mathrm{d}}t}} = 2{X_P}\left( {1 - \alpha } \right) - {X_D} - {X_H} 。$

(32)

式中：α为推力减额系数，通过实验数据拟合得到，与船速有关；V为船绝对速度，m/s。

在Simulink中所建立的船体数值模型如图5所示。

1.4 控制模型

船舶在航行过程中随着工况的变化，需要实时调整燃气轮机输出功率和螺旋桨螺距比。本控制系统主要由两部分组成：一是燃气轮机功率控制模型；二是螺旋桨变螺距控制模型。

本文所建立的控制模型采用增量式PID控制器。与传统的位置式PID控制器不同，增量式PID控制器的输出值是对当前偏差的微小修正量，响应速度快，调整时产生的波动更小，可抑制噪声。其数值模型如下：

$ u(t) = {K_p}e(t) + {K_I}\int {e(t){\mathrm{d}}t + {K_D}} \frac{{{\mathrm{d}}e(t)}}{{{\mathrm{d}}t}}。$

(33)

在Simulink中所建立的控制数值模型如图6所示。

1.5 船机桨数值模型

结合前文各模块在simulink中建立船机桨匹配数值模型，如图7所示。进行仿真计算时，首先在燃气轮机模块中定义燃气轮机功率随时间变化的指令，并在燃气轮机螺旋桨模块中定义螺距比随时间变化的指令，对两舷采取相同的设置。

计算时，燃气轮机中的油门控制器通过PID控制模块调整输油量，使主机实际功率向目标值变化，通过油量以及上一步主机转速可计算得到当前主机功率和扭矩。螺旋桨模块根据输入螺距比、上一步螺旋桨转速和上一步船速计算得到螺旋桨扭矩、螺旋桨推力和螺旋桨功率。螺旋桨扭矩作为负载扭矩向前传回燃气轮机模块，通过主机扭矩与负载扭矩可计算得到下一步的转速；螺旋桨推力向后输出至船体模块，计算船速，作为下一步计算螺旋桨推力、扭矩和功率的数据，依此循环迭代。

2 模型验证

为了验证上述所建立的船机桨匹配模型的准确性及计算精度，本文选取了几个典型工况进行稳态匹配计算。经归一化后的仿真结果与试验测试值进行了对比，如表1所示。

可知，仿真结果与试验测试值吻合较好，最大误差小于3%，具有较好的计算精度。本文所建立的船机桨匹配仿真模型能够较好地模拟船舶实际工况，可进一步用于船机桨动态性能的研究。

3 船机桨匹配动态特性仿真研究

开展船机桨匹配动态特性仿真的目的是研究在不同工况切换时，采用不同控制策略对船机桨匹配特性的影响规律，从而为实际运用时控制策略的制定提供参考。

本文各选取一个高工况和低工况，将两者之间的切换组成加速和减速工况，进行船机桨匹配动态特性的研究^[11]。当进行工况切换时，控制系统根据控制策略分别调整主机功率和螺距比。本文将分别研究不同的主机功率和螺距比控制策略对船舶动态特性的影响规律，为主机功率和螺距比控制策略的优化提供参考^{[12 − 14]}。

3.1 主机功率控制策略影响分析

在加减速过程中，螺距比控制策略保持0.015/s不变，主机功率的调整分别采用300、450 和600 kW/s三种不同的控制策略。加速时，主机功率和螺距比同时增加；减速时，为避免主机功率过高，螺距比过低，导致转速超出额定值，先将主机功率下调至某一功率，再减少螺距比^[15]。

3种不同主机功率控制策略下，总的仿真时间都设置为1000 s。100 s时从低工况开始加速操作，加速至高工况后维持至300 s，然后进行减速操作，直至降为低工况。不同主机功率控制策略下的归一化计算结果如图8所示。

从图中可知，100 s时进行加速操作，目标主机功率增加使主机输出扭矩增大，但同时螺距比变大，螺旋桨扭矩增长更快，导致主机转速减少。而后主机功率继续增大，主机转速回升并达到稳定。300 s时，先下调目标主机功率，当主机功率降至某功率时，再下调螺距比。下调目标主机功率时，主机输出功率和扭矩减少，主机转速降低。当螺距比减小时，螺旋桨的负载扭矩迅速减小，导致主机转速又出现上涨，而后随主机功率的减小而下降至平稳。主机转速受主机功率输出和负载影响较大，随螺距比变化出现明显的波动，而主机功率、桨功率和船速受螺距比影响很小，变化趋势则与主机功率基本一致。

为评价控制策略的优劣，建立2个评价指标，一是工况切换耗时，即一次工况切换中主机转速、船速等都达到稳定状态所耗时间，可以反映该策略下工况切换速度的快慢；二是切换过程中的波动量，即工况切换过程中主机转速最小值与最大值之差，主机转速是工况切换过程中最敏感的量，其波动情况可以反映该策略下工况切换的平稳性。不同的主机功率控制策略下，加减速工况的切换耗时和波动量如表2所示。

可知，主机功率调整速率的增加可以减少工况切换的耗时，且能显著减少螺距比改变导致的主机转速的波动。目标主机功率变化速率增加，可使工况调整速率加快。在工况调整过程中，螺距比增加负载扭矩增加，主机功率增加主机输出扭矩增加；螺距比减少使负载扭矩减少，主机功率的减少也使主机输出的扭矩减少。主机功率的变化可以抵消螺距比变化导致的负面影响，主机功率调整越快，螺距比变化导致的主机转速波动越小，工况切换越平滑。

通过上述3种控制策略的对比可知，主机功率调整速率越快，工况切换耗时越短，切换越平滑顺利。采取600 kW/s的主机控制策略能够实现主机功率变化速率最快，且切换时各参数的变化最小，切换平稳性最好，可以认为是最优的主机功率控制策略。

3.2 螺距比控制策略影响分析

在螺距比控制策略影响的研究中，加减速工况与上一小节相同。在固定主机功率控制策略为450 kW/s的前提下，采用0.01/s，0.015/s和0.02/s三种不同的螺距比控制策略，研究不同螺距比控制策略对于工况切换过程的影响，寻找最优螺距比控制策略。仿真时长和切换时间点设置保持不变，不同螺距比控制策略下各参数随时间变化曲线如图9所示，不同螺距比控制策略下工况切换耗时和波动情况见表3。

由图9和表3可知，螺距比调整速率过快或过慢会使主机转速波动增大，并导致部分工况切换耗时更长。由于螺距比的变化会导致桨扭矩迅速变化，所以其对主机转速和桨功率影响也较为明显。

前文已经提到，主机功率调整带来的效果会与螺距比调整的效果产生一定程度的“对抗”。可以看到，在0.01/s螺距比控制策略下，加速时螺距比增加慢，负载扭矩增加慢于主机扭矩，在螺距比增加时主机转速没有减小，且在到达稳定前出现了超调；减速时螺距比减小慢，导致负载扭矩的减小慢于主机扭矩的减小，主机转速的减小幅度远大于另外两种策略。因此，过慢的螺距比调整策略会导致螺距比影响小于主机功率，使工况切换耗时增加，波动幅度变大。

在0.02/s螺距比控制策略下，螺距比改变产生的影响明显大于主机功率。加速时，螺距比增加导致负载扭矩增加速率大于主机扭矩，主机转速减小；减速时，负载扭矩减小速率快于主机功率，主机转速快速停止减小转而增加，并且在稳定前出现了较大的超调。因此，过大的螺距比调整策略同样会导致螺距比变化的影响与主机功率变化不匹配，增加切换耗时和波动量。

在0.015/s螺距比变化策略下，工况切换中耗费时间最少，转速波动也最小。这是因为采取该策略时，螺距比与主机功率的变化相协调。在工况切换过程中，二者造成的影响相互抵消，使切换耗时最短，最平稳。

通过上述分析可知，螺距比变化短时间内会对工况切换的影响较为明显，导致主机转速等出现较大波动。而当螺距比与主机功率的调整基本同步，二者相协调时，螺距比的影响会被削弱，使切换耗时更少，切换更加平滑。因此，最优螺距比控制策略应该根据主机功率策略进行制定。

3.3 控制策略优化

由上述研究可知，要得到工况切换耗时最短，切换过程最平稳的策略，应该使主机功率的调整速率尽量快，并使螺距比的调整速率与主机功率相协调。因此，主机功率策略方面应选择600 kW/s；螺距比方面，以加速过程的主机功率变化时间决定螺距比变化速率。加速过程中主机功率以600 kW/s进行调整，如要在相同的时间内完成螺距比的调整，则螺距比调整策略为0.02/s。将该控制策略用于加减速工况，并统计切换耗时与波动值，与其余策略进行对比，如表4和表5所示。

可知，优化后的策略在切换加减速耗时上表现优于所有优化前的策略，有效缩短了切换工况耗费的时间。在工况切换的波动量方面，优化后的策略表现略差。与0.02/s、450 kW/s控制策略相比，优化策略加速波动量更小，这是由于优化策略就是以加速工况主机功率与螺距比变化相适应得到的，对于0.02/s的螺距比控制策略，600 kW/s的主机功率控制策略更加合适。但在减速工况，优化策略的波动更大，这是由于采用了更快的螺距比变化策略，导致超调量增加。与0.015/s、600 kW/s的策略相比，优化策略在加减速过程中波动量都有所增加。

4 结　语

本文结合各部件的数学模型，在Matlab/Simulink平台上对某船动力系统进行了模块化建模。通过几个典型稳态工况测试数据验证了数值模型的准确性。在此基础上，对该船在加减速过程中采取不同控制策略时的动态特性进行仿真，分析了影响规律。通过对计算结果分析，可获得主要结论如下：

1）主机功率调整速率越快，工况切换耗时越短，主机功率是影响整个动力系统运行的最主要因素，能够决定各特性参数的总体变化趋势。

2）螺距比变化率对各特性参数的局部变化影响很大，但无法决定其整体变化。螺距比变化速率应与主机功率的变化相协调，过快或过慢的螺距比变化都会导致工况切换耗时增加，波动变大。最优螺距比策略应与主机控制策略相适应。

3）制定控制策略时，往往无法兼顾切换耗时和波动性，需要结合切换时间是否满足要求，各部件是否处于额定工况等实际需求来选择合理的控制参数，实现船机桨的最优匹配。