0 引　言

随着船舶科技的进步，以全电推进为代表的混合动力船舶发电机组正逐步成为主要的发展方向^[1]。其中，混合动力船舶发电机组以其能量利用率高、启动速度快、噪音低、污染小、运行效率高，成为一种理想的舰船动力装置^[2]。随着混合动力船舶发电机的广泛应用，人们逐步掌握了其动力学特征与控制规则，并在此基础上，对混合动力船舶发电机组转速控制优化进行研究，并取得了一定的研究成果。

王博等^[2]提出一种发电机组转速线性化控制优化方法，利用传感器对机组的转速进行实时监控，并将其传送到控制器中，并与计量泵的速度计算模型相结合，实现对电机调速的准确调整。现有研究未能充分考虑风速急剧变化下，气动力矩突然变化对驱动链条可靠度的影响，只利用节气门调整提高了系统的稳定性，却没有从系统层次上解决动态响应滞后的问题。张骏等^[3]提出机侧转速控制优化方法，该方法通过对风速、马达速度等参量进行实时监控，并向控制器反馈，由控制器按照预先设定的控制策略对整机侧的换流器输出进行调整，从而使电动机的转矩发生变化，从而达到对速度的跟踪控制。但是，该方法在实践中存在着对系统参数时变、不确定等问题，当电机参数发生变化时，控制精度会下降，影响机组的稳定运行和发电性能。

考虑到当前方法的缺点和缺点，本研究提出针对混合动力船舶发电机组转速的智能控制优化方法。

1 发电机组运行数据采集

为了达到准确的混联动力发电机组的速度智能控制，必须实时、准确地采集机组工作状态下的主要参数。速度是整个系统中最重要的控制参数，它的测量精度将决定整个系统的运行稳定性以及能量效率的最优。本文提出一种基于磁电式速度传感器的发电机转子速度无接触检测方法，其抗干扰能力强，响应速度快，工作可靠，适合舰船复杂的电磁环境。传感器是安装在机组转轴上的，其齿尖和齿根交错通过传感器内的永磁体，会使磁路中的磁电阻周期性地改变，从而使整个绕组的磁通产生变化^[4]。依据电磁感应原理，在绕组两端会形成与转动频率相适应的交流电磁场，也就是脉冲电压。根据测量到的脉冲信号，再加上齿轮上的齿数，即可求出真实的转速。计算旋转速度：

$ V\left(t\right)=\frac{\text{π} f}{60G}。$

(1)

式中：$ V\left(t\right) $为混合动力船舶发电机组转轴的转速采样值；$ f $为混合动力船舶发电机组齿轮齿数；$ G $为发电机组感应电动势频率。

2 发电机组运行数据平滑

对混联动力舰船机组进行速度智能控制和优化，需要对其进行实时测量。但是，舰船动力系统工作环境复杂，电磁干扰多，机械振动多，传感器本身误差大，采集的信号往往含有大量的高频噪音和离群点，如果直接应用到控制决策中，会对调速精度及系统的稳定产生很大的影响。所以，在实现智能调节之前，需要对机组的运行数据进行一系列的平滑处理，以抑制噪音，剔除异常，提高数据的品质，为后面的控制算法提供可靠的输入^[5]。本文拟采用滑动窗滤波和自适应门限判断相结合的数据光滑化算法，实现对转速、负载电流、供油流量等重要参数的实时过滤降噪，从而提高数据的可信性和可用性。具体流程如下：

对采集的发电机组运行数据附加时间戳与工况标签，以支持后续时序分析与处理。滑动窗滤波的输出由窗口内各数据点加权平均得到：

$ x\left(t\right)=\sum\limits_{i=1-t+n}{\phi }_{i}\cdot V\left(t\right)/\sum\limits_{i=1-t+n}{\phi }_{i}。$

(2)

式中：$ x\left(t\right) $为滑动窗滤波输出向量；$ i $为发电机组运行数据采样点数量；$ n $为滑动窗的尺寸；$ {\phi }_{i} $为第$ i $个发电机组运行数据采样点权重^[6]。为更好地保持信号趋势同时抑制噪声，本文采用高斯函数对窗口内各数据点分配权重^[7]。高斯权重函数定义为：

$ {\phi }_{i}=\lambda \cdot {g}^{2m}。$

(3)

式中：$ \lambda $为控制权重幅值；$ g $为设定为当前窗口中心位置；$ m $为标准差参数，用于调节权值分布的宽度，可根据噪声水平和数据动态特性进行调整。在完成窗口内数据的加权平滑后，为进一步识别并剔除异常值，引入基于标准差的阈值判定机制^[8]。首先计算窗口内数据的均值和标准差，其公式为：

$ \psi =\frac{\sqrt{\displaystyle\sum\limits_{n=1}x{\left(t\right)}_{n}}}{n}，$

(4)

$ \mu =\frac{1}{2}\sqrt{\left({\psi }^{2}-x{\left(t\right)}^{2}\right)}。$

(5)

式中：$ \psi $为窗口内数据的均值；$ \mu $为窗口内数据的标准差。针对窗口内每一个数据点，判断其是否满足以下条件：

$ \left|\left|x\left(t\right)-\mu \right|\right|\geqslant \psi \cdot d 。$

(6)

式中：$ d $为预设的阈值系数。若该条件成立，则判定$ x\left(t\right) $为异常点，并将其替换为窗口内数据的中位数，以避免异常值对平滑结果的干扰。滑动窗按时间顺序逐点移动，遍历全部数据后，即可得到平滑后的数据$ \overline{x\left(t\right)} $。

3 发电机组转速智能控制优化

为实现混合动力船舶发电机组转速的高精度与高鲁棒性控制，本文采用基于反馈线性化的现代控制方法进行控制优化算法设计。优化算法输出选取为平滑处理后的发电机转速。对于不能完全线性化的部分，通过零动态（zero dynamics）设计来处理其内部动态行为。零动态设计针对船舶发电系统中不影响主输出的内部变量，通过坐标变换与稳定性分析，确保内部状态在外部输出受控时仍保持稳定。其控制优势在于提升系统整体稳定性，避免因内部动态失稳导致控制失效，增强非线性系统在变工况下的鲁棒性与可靠性。

本文选择定量泵转速和变量马达转速作为混合动力船舶发电机系统的内部动态（即零动态）^[9]。对于不能完全线性化的部分，需通过零动态处理其内部动态行为。选择定量泵转速和变量马达转速作为系统的内部动态（即零动态），为此将原系统转换到新的坐标系下：

$ z=\overline{x\left(t\right)}\left({D}_{v}+{S}_{v}\right)。$

(7)

式中：$ z $为转换到新坐标系下的混合动力船舶发电系统转速零动态。在该坐标系下，系统被分为两部分：外部动态和内部动态，通过设计控制律，可使外部动态表现为稳定的线性系统行为。完成坐标变换后，通过在新坐标系下对系统进行线性化处理，可构造一个伪线性系统。在此系统下，输出与人为构造的优化控制输入与原转速之间呈现线性关系，从而应用线性控制理论进行控制优化。尽管系统通过精确反馈线性化，但在实际工程中，由于模型参数变化和未建模动态，仍会存在稳态跟踪误差。为消除稳态误差，提高系统的抗扰能力和鲁棒性，在反馈控制中引入积分控制环节。定义跟踪误差，增强后的控制输入设计为：

$ \overline{v}=\int{k}_{p}z+{k}_{i}z+{k}_{d}z{\mathrm{d}}t 。$

(8)

式中：$ \overline{v} $为增强后的船舶发电机组转速控制输入；$ {k}_{p} $、$ {k}_{i} $、$ {k}_{d} $分别为船舶发电机组转速控制器比例、积分、微分参数。联合伪线性系统模型与积分增强控制策略，最终得到混合动力船舶发电机组在原始坐标系下的状态反馈控制律。该控制律表示为混合动力船舶发电机组当前状态与新构造控制输入的线性组合，及控制优化输出，其用公式表示为：

$ {v}^{*}=z\frac{\overline{x\left(t\right)}}{\overline{v}}\left({D}_{v}+{S}_{v}\right)。$

(9)

式中：$ {v}^{*} $为优化后的混合动力船舶发电机组转速控制量。根据该输出量对混合动力船舶发电机组转速调控，以此实现混合动力船舶发电机组转速控制优化。

4 实验验证与结果分析

为全面评估本文提出混合动力船舶发电机组转速智能控制优化方法的实际性能，开展如下对比实验。

实验采用一种新型的四冲程水冷涡轮增压直喷发动机的混合动力船用发电机组（实验代号：HATAT-4A8G4）作为研究对象，并采用无刷激振自扇风冷却发电机，具有优异的电磁特性和机械稳定性。发电机的线圈是由高品质的铜导线制成的，可以保证全负荷下的温度控制。而且，它还配有一个独立的励磁系统和一个自动稳压器，可以保证输出的电压的稳定性。其具体参数如表1所示。

实验选取2种当前主流的智能控制优化方法作为对比基准，以验证所提方法在动态响应、控制精度方面的优越性：对照组A为文献[2]中提出的发电机组转速线性化控制优化方法；对照组B为文献[3]中提出的机侧转速控制优化方法。

实验通过实际物理系统与Matlab/Simulink高保真仿真结合的方式进行。转速传感器精确安装于发电机组飞轮端，间距控制在5 mm以内，确保实时采集转速信号的准确性。系统同时监测负荷电流、燃油供给量等关键运行参数，作为控制器的反馈输入。原始采集的运行数据含有高频噪声和异常值，进行平滑滤波处理，窗口尺寸设为5，初始权重为0.1，并利用高斯函数进行动态权重分配，有效滤除噪声的同时保留了真实动态特性。

为模拟实际船舶运行中复杂的负载变化，实验通过Matlab仿真生成多种动态工况，重点测试系统在负载突变条件下的转速控制优化能力。具体工况设置为：

机组以额定转速1500 r/min稳定运行20 s后，突增50%负载，维持短暂运行后再在5 s内指令负载突减至初始水平。通过监测3种控制方法在上述负载突变工况下的转速响应曲线，定量对比其控制性能。

实验给出了在负载突变工况下3种方法转速控制优化响应曲线和控制时间对比条形图，如图1和图2所示。

对比可以看出，在混合动力船舶发电机组转速控制优化场景中，面对负载突变工况下，本文方法转速控制优化响应曲线与理想曲线一致，其余2组对照方法转速控制优化响应曲线与理想曲线存在较大的差距，在精度方面本文方法优于对照方法。并且本文方法响应时间不超过400 ms，也远远低于对照方法。这说明本文方法可以实现对混合动力船舶发电机组转速精准快速控制优化，具有良好的时效性与准确性。

在此基础上，为进一步验证本文方法在不同工况下的普适性与鲁棒性，补充设计多场景对比实验。实验设置包括负载阶跃变化、周期性波动负载以及斜坡负载变化3种典型工况，以模拟实际船舶运行中更为复杂的负载动态。各工况描述如下：

1）负载阶跃工况：机组在额定转速1500 r/min稳定运行，于第20 s突增60%负载，第40 s恢复至初始负载。

2）性波动负载工况：负载在额定值的70%～130%之间以周期5 s、正弦规律波动，持续60 s。

3）负载变化工况：负载从额定值的80%线性增加至120%（20～40 s），随后线性下降至80%（40～60 s）。

实验监测指标包括响应时间、最大超调量、稳态误差以及转速波动范围。结果如表2所示。

表2中，在负载阶跃、周期性波动及斜坡变化等多种复杂工况下，本文方法在响应速度、超调抑制、稳态精度与转速平稳性方面均显著优于2种对照方法，表现出良好的工况适应性与控制鲁棒性。尤其是周期性波动负载下，本文方法仍能将转速波动控制在±5 r/min以内，体现出优异的跟踪与抗扰能力。以上结果进一步验证了所提方法在多样化运行场景中的有效性与普适性。

5 结　语

本文针对混合动力舰船发电机转速控制中存在的准确性和响应性这一关键科学问题，从数据采集、处理到控制策略优化3个方面进行了系统性的研究，提出了一种新的混合动力舰船发电机转速控制优化方法。方法中引入基于滑动窗和自适应门限判断的数据光滑化算法，提高原始数据的质量；引入基于反馈线性化和零动态方法的非线性稳定性控制优化算法，实现对系统的动态误差的有效抑制。

实验表明在负荷突然变化的复杂情况下，该方法具有超调小、恢复快、精度高的特点，其响应速度可达400 ms以上，大幅提高机组的稳定性与经济性。本项目将形成一套完善的混合动力船舶电力系统智能控制方法，具有重要的理论意义和实用价值。未来工作将聚焦于研究基于深度学习的参数自适应整定方法，提高控制器的自适应性，并将最优控制方法拓展到多个单元并联和能源协同管理的情景中，以达到系统层面的更优处理。