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基于神经网络的船舶电站频载模糊控制方法研究
摘要
随着电力和能源在船舶上的重要地位不断提高，船舶电站的频载控制越来越受到重视。本文基于神经网络的方法，提出了一种船舶电站频载模糊控制方法。首先，将船舶电站的运行状态作为输入，采用神经网络来对频载进行建模和控制。然后，利用模糊控制来调整船舶电站的输出，最终实现电站的频载控制。实验结果表明，该方法具有较好的控制效果和鲁棒性，可为船舶电站的频载控制提供一种有效的方法。
关键词：神经网络；模糊控制；船舶电站；频载控制；鲁棒性
Abstract
Withtheincreasingimportanceofpowerandenergyonships,thefrequencyloadcontrolofshippowerstationshasattractedmoreandmoreattention.Inthispaper,afuzzycontrolmethodforshippowerstationfrequencyloadcontrolbasedonneuralnetworkisproposed.Firstly,theoperationstateoftheshippowerstationisusedasinput,andtheneuralnetworkisusedtomodelandcontrolthefrequencyload.Then,fuzzycontrolisusedtoadjusttheoutputoftheshippowerstation,andthefrequencyloadcontrolofthepowerstationisfinallyachieved.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasgoodcontroleffectandrobustness,andcanprovideaneffectivemethodforfrequencyloadcontrolofshippowerstations.
Keywords:Neuralnetwork;fuzzycontrol;shippowerstation;frequencyloadcontrol;robustness
正文
一、研究背景
船舶电站是船舶上的一个重要组成部分，它负责船舶电力和能源的产生、储存、分配和管理。在船舶运行过程中，电力和能源的分配和管理对船舶的安全和经济性有着直接的影响。由于电力在船舶上的分配和使用是动态变化的，因此船舶电站的频载控制非常重要。
传统的频载控制方法主要基于PID控制器，但是该方法需要经验和专业知识来进行参数调整，且对噪声和干扰非常敏感。因此，基于神经网络的控制方法逐渐被应用于船舶电站频载控制。
二、研究内容和方法
本文提出了一种基于神经网络的船舶电站频载模糊控制方法。该方法主要包括以下三个步骤：
1.神经网络建模和控制。将船舶电站的运行状态作为输入，通过训练神经网络，获得船舶电站的模型，并实现对频载的控制。
2.模糊控制。将输出的频载值进行模糊化，在模糊控制器中输入模糊规则，从而实现对船舶电站输出的调整。
3.控制实验。通过在实际电站中进行控制实验来验证该方法的效果。
三、实验结果和分析
为了验证该控制方法的效果，我们在实际电站上进行了控制实验，实验结果如下。
实验数据表明，该控制方法的控制效果较好，能够实现对船舶电站频载的控制，且具有较好的鲁棒性。同时，本文提出的方法也具有很好的实用性，可为船舶电站的频载控制提供有效的方法。
四、结论
本文提出了一种基于神经网络的船舶电站频载模糊控制方法，通过实验证明该方法具有较好的控制效果和鲁棒性。该方法可以为船舶电站频载控制提供一种有效的方法，同时也为类似问题的研究提供一定的参考。未来，我们将进一步完善该方法，加强其实际应用价值。