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2009年6月24日，受访者：王斌，船舶柴油机速度控制模拟研究，船舶柴油机速度控制模拟研究，论文的主要内容，1，主题背景和研究意义2，柴油机模型3，控制器设计4，摘要，主题背景和研究意义，柴油机是现代产业，运输业的主要动力。本课题依据海军初步研究项目，研究柴油机的速度控制问题，分别设计了PID控制器、模糊PID控制器、神经网络PID控制器。详细分析了各控制器的控制效果和优缺点。柴油机速度闭环反馈控制系统图、柴油机模型、柴油机机体排气管涡轮增压压缩机中冷器扫气箱、柴油机工作图、柴油机模型Simulink模拟图、PID控制器、模糊PID控制器、神经网络PID控制器、控制器设计、PID控制器的输出信号通过负载限制、转矩限制等限制链接控制根据加速器输出的命令信号，驱动加速器拉杆，调整柴油高压泵机架位置，调整单缸循环油供应。PID控制器、PID控制器模拟结果、kp=0.04ki=0.02kd=0.01、模糊PID控制器、自适应模糊PID控制器使用错误e和错误更改EC作为输入，通过使用模糊控制规则联机修改PID参数，可以配置自适应模糊PID控制器。一般结构如图所示。模糊PID控制器模拟方框图，图：K(1)，K(2)是输入量化系数；K(3)为输出比例系数。控制器的核心是S-Function。构建根据、e和EC的变化导出合理PID控制参数KP、ki、KD的模糊推理系统。模糊PID控制模拟步骤：1，确定输入输出的隶属函数2，确定模糊控制规则，FIS编辑器完整方框图，更改偏差e和偏差EC的隶属函数图：默认域：-10，10隶属函数3360三角语言值变量：负大小，负中间然后将封装的模块设置为参数。“参数设置”对话框如下所示：模糊PID控制器模拟结果、神经网络PID控制器、BP神经网络PID控制器由两部分组成：网络的自学习，通过调整权重系数，使神经网络输出对应于特定最优控制律下的PID控制器参数。BP神经网络结构，调整输出层权重系数：调整隐式层权重系数：BP算法阶段，(2)采样为r(k)和y(k)，计算错误e(k)=r(k)-y，(1)确定BP网络结构。此时k=1；(3)神经网络NN神经元的输入和输出计算；(4)计算PID控制器的参数kp、ki和kd，计算输出u(k)。(5)权重系数和的在线调整；(6)设定k=k 1，然后返回(1)。控制器的关键部分，如神经网络PID控制器模拟方块图，是用M文件编写的MatlabFcn。神经网络PID控制器模拟框图，神经网络PID控制器模拟结果：xite=0.1(学习速度)alfa=0.08(惯性系数)In=3(输入层)H=5(隐式层)Out=其次是模糊自适应PID控制方法，与常规PID控制相比，超额调节和调整时间大大改善。结论，本文针对柴油机速度控制问题，提出了两种新的控制器设计方法：模糊PID控制器和神经网
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