惠小亮 張朦朦 李鵬豪，2 張永林，2 曹 鈺，2

（1-重慶紅江機械有限責(zé)任公司 重慶 402160 2-船舶與海洋工程動力系統(tǒng)國家工程實驗室）

引言

調(diào)速器能夠幫助柴油機根據(jù)外界負載量的變化自動調(diào)節(jié)供油量，使得噴油泵所提供的油量與外界負載始終匹配，作為柴油機控制系統(tǒng)的核心部件，調(diào)速器性能的好壞對柴油機工作效率起到至關(guān)重要的作用[1-2]。目前，能源的短缺和新排放法的嚴控對柴油機的工作性能提出了更高的挑戰(zhàn)，故如何設(shè)計出時效性更好，工作效率更高的調(diào)速器是現(xiàn)階段研究的熱點問題[3]。近些年來，國內(nèi)對柴油機調(diào)速問題做出了大量的研究，并有大量文獻公開發(fā)表，何毅等人以MMC2017 平臺為基礎(chǔ)，進行電子調(diào)速的設(shè)計，并提出相應(yīng)的PID 控制算法[4]；曹月真等人研究了船舶動力系統(tǒng)電子調(diào)速器的構(gòu)成模式、工作狀態(tài)及設(shè)計參數(shù)，進而對船舶電子調(diào)速系統(tǒng)進行仿真模型構(gòu)建，并對電子調(diào)速器的系統(tǒng)構(gòu)成進行深入研究，對執(zhí)行系統(tǒng)和控制系統(tǒng)等進行仿真設(shè)計[5]；馮濤針對現(xiàn)有調(diào)速器反應(yīng)時間長及不能靈活修正控制參數(shù)的缺點，提出了一種以發(fā)電機電流為輸入量，并且改進了傳統(tǒng)電子調(diào)速的閉環(huán)控制算法，提出了一種預(yù)知式電子調(diào)速策略[6]。

楊波等人利用AMESim 軟件進行了柴油機調(diào)速仿真優(yōu)化研究，并且優(yōu)化前后控制閥和執(zhí)行機構(gòu)的響應(yīng)特性，優(yōu)化后的調(diào)速器控制閥以及執(zhí)行機構(gòu)能夠很好地滿足準(zhǔn)確性和快速性的要求[7]。從整體上看，針對柴油機電子調(diào)速器的自適應(yīng)預(yù)測方法研究尚少。

本文根據(jù)柴油機工作原理，建立了D6114 型柴油機平均模型，建立matlab/simulink 仿真模型，提出一種概率統(tǒng)計Bayes 公式和MAXQ 算法結(jié)合的自適應(yīng)行為預(yù)測算法，即B-MAXQ(Bayes-MAXQ)算法，通過在該算法中增加完成函數(shù)和即時評價函數(shù)，使得電子調(diào)速器可根據(jù)當(dāng)前轉(zhuǎn)速和下一時刻的目標(biāo)轉(zhuǎn)速，進行執(zhí)行器的PID 最優(yōu)參數(shù)預(yù)測，使得PID 參數(shù)得到更快速的調(diào)整，從而使調(diào)速器更快、更準(zhǔn)確地達到目標(biāo)轉(zhuǎn)速。柴油機運行過程是連續(xù)的，調(diào)速器調(diào)速過程也是連續(xù)的，那么可根據(jù)轉(zhuǎn)速和PID參數(shù)歷史變化過程為PID 參數(shù)預(yù)測提供經(jīng)驗數(shù)據(jù)，并且運用統(tǒng)計學(xué)方法建立算法模型，從而預(yù)測未來調(diào)速器的調(diào)速行為。其目的是為使執(zhí)行器在特定的當(dāng)前轉(zhuǎn)速及目標(biāo)轉(zhuǎn)速下會采取特定的PID 參數(shù)組合，從而幫助調(diào)速器作出更好的行為選擇，并且采用此方法使調(diào)速器在工作過程中復(fù)用累積的學(xué)習(xí)經(jīng)驗。

1 電子調(diào)速器的SMDP 模型設(shè)計

傳統(tǒng)的MDP 只能在離散狀態(tài)下進行工作，然而柴油機工作過程是連續(xù)的，這導(dǎo)致MDP 無法在此過程使用，故將馬爾科夫決策過程MDP(Markov decision process) 擴展為半馬爾可夫決策過程SMDP[8]，SMDP 完善了MDP 的狀態(tài)-動作映射機制，將時間段劃分為多個時間步進行動作執(zhí)行[9]。

將SMDP 用5 元組{S，A，P，R，I}來定義。將S 定義為調(diào)速器的當(dāng)前轉(zhuǎn)速，A 定義為執(zhí)行器PID 參數(shù)的集合；P ∶S*N*S*A→[0，1]是多步轉(zhuǎn)移概率函數(shù)，P（s′，N|s，{a}）代表執(zhí)行器采取PID 參數(shù)集合{a}，調(diào)速器在N 個時刻內(nèi)可由當(dāng)前轉(zhuǎn)速s 轉(zhuǎn)移到目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′的概率；R ∶S*A→R 是回報獎賞函數(shù)，r（s，a）是執(zhí)行器在調(diào)速器當(dāng)前轉(zhuǎn)速s 的情況下選擇PID 參數(shù)a后期望取得的總的回報值，它包含了分析MDP 獲得報酬的所有必要信息；I 是初始的狀態(tài)分布。SMDP通過PID 參數(shù)-調(diào)速器速度映射關(guān)系，累積獎賞值，從而找到一個獎賞值最大的最優(yōu)策略。

將SMDP 尋優(yōu)策略應(yīng)用到電子調(diào)速器自適應(yīng)調(diào)速領(lǐng)域，建立MSMDP（Multi-markov decision process）模型[10]。由于柴油機自適應(yīng)調(diào)速是一種復(fù)雜的非線性時變的動力機械，常規(guī)的SMDP 模型很難在全工況下取得良好的控制效果，故將SMDP 在決策時間的概念上進行擴展。

將5 元組的SMDP 拓展為MSMDP 7 元組{An，S，A，P，R，I，T}，由于PID 參數(shù)的選擇會影響齒條位置控制器，從而會影響柴油機的轉(zhuǎn)速，所以本文將所選的PID 參數(shù)集合看做MSMDP 集合中的行為動作，每個元素定義如下：由于調(diào)速器的調(diào)速過程是連續(xù)的，故該過程可看做是由連續(xù)的n 組PID 參數(shù)共同調(diào)節(jié)的，對于運行的總時間為m，那么對于任意的時間段j，j∈m，均能構(gòu)成一個最優(yōu)PID 有限集Aj；A表示工作過程中的聯(lián)合PID 參數(shù)集合，即可表示表示A 中的即時PID 參數(shù)集合。

其中S、P、R、I 與SMDP 中的定義一致。T 為終止?fàn)顟B(tài)，它規(guī)定了決策時刻的選擇，由于最優(yōu)聯(lián)合PID 集合的獲取可能會存在時延誤差，故決策時間的選擇會影響到轉(zhuǎn)移概率P。那么對終止?fàn)顟B(tài)T，其規(guī)定為：聯(lián)合PID 集合A 中，若有即時PID 集合ai完成調(diào)速工作，則執(zhí)行器可重新選擇PID 集合，若未完成此刻PID 調(diào)速過程，則要等到動作完成后才能重新選擇。

2 B-MAXQ 算法理論

將MSMDP 應(yīng)用于調(diào)速總?cè)蝿?wù)M 中，M 可分解為子任務(wù)序列{M0，M1，…，Mn}，以M0作為根任務(wù)，每個子任務(wù)可用4 元組{Si，Ai，Ti，Ri}來定義：

1）Si為Mi的轉(zhuǎn)速集合。

2）Ai為子任務(wù)Mi的PID 參數(shù)集合。

3）Ti為Mi的終止?fàn)顟B(tài)的目標(biāo)轉(zhuǎn)速集，當(dāng)某組PID 執(zhí)行完后，轉(zhuǎn)速達到最終的目標(biāo)轉(zhuǎn)速集合Ti時，Mi的求解過程結(jié)束。

4）Ri為完成子任務(wù)Mi的獎賞值，R（s，N|s，a）為執(zhí)行某一組PID 參數(shù)集合后，當(dāng)前轉(zhuǎn)速s∈Si變遷到目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′∈Ti的回報獎賞值，其含義為當(dāng)上層子任務(wù)采取執(zhí)行器PID 參數(shù)集合a 時，由當(dāng)前轉(zhuǎn)速s變成目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′是否滿足上層子任務(wù)的要求。如果采取此PID 集合a 后無法達到上層子任務(wù)所期望的目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′，則賦一個較大的負獎賞值來阻止此PID集合a 的發(fā)生，反之則給出合適的正獎賞值鼓勵此PID 集合a 的發(fā)生。

根據(jù)MAXQ 學(xué)習(xí)算法將總?cè)蝿?wù)M 進行層次劃分，并且定義Vi（s，a）為Mi在當(dāng)前轉(zhuǎn)速s 以及目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′執(zhí)行PID 參數(shù)集合a 得到的期望獎賞，得到：

上述4 個公式為任意某分層策略的評價函數(shù)分解方程。a′代表為達到目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′所運行的PID 參數(shù)集合；設(shè)柴油機此時轉(zhuǎn)速為s，那么R（s′|s，a）表示在轉(zhuǎn)速s 下，執(zhí)行PID 參數(shù)集合a 到達目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′所得到的即時獎賞值。將整個任務(wù)M 自動分解成單個子任務(wù){(diào)M0，M1，…，Mn}，V（i，s）為評價函數(shù)，它是由復(fù)合動作子任務(wù)函數(shù)C（i，s，a）和基本原子動作函數(shù)V（i，s，a）組成，將根節(jié)點的評價函數(shù)V（a0，s）遞歸分解為單個子任務(wù)的評價函數(shù)和完成函數(shù)C（j，s，a），j=1，2，3，…，n。

按照以上所述，利用MAXQ 分層算法中的策略π 在當(dāng)前轉(zhuǎn)速s 下進行分層。設(shè)Ma0是根任務(wù)，策略π選擇了子任務(wù)Ma1，Ma1選擇了Ma2，以此類推進行子任務(wù)選擇，直到子任務(wù)Man-1 的策略選擇了原子動作an（最后時刻的PID 參數(shù)集合），則可將根節(jié)點的根任務(wù)值函數(shù)V（a0，s）分解為：

其中：{a0，a1，…，an}是由MAXQ 算法得到的一條自上而下的節(jié)點路徑，圖1 為V（a0，s）的計算方法[11]。

圖1 根節(jié)點值函數(shù)的計算方法

將B-MAXQ 工作原理應(yīng)用于電子調(diào)速器調(diào)速過程中，其步驟包括：

1）建立Mi的轉(zhuǎn)速-PID4 元組序列seq{}，其內(nèi)容包括{子任務(wù)，原子動作，前置條件，后置條件}，其中，Mi代表第i 個子任務(wù)，i 為正整數(shù)。子任務(wù)指柴油機當(dāng)前轉(zhuǎn)速；原子動作指執(zhí)行器PID 的參數(shù)組合，每個子任務(wù)都是由若干個原子動作完成；前置條件為PID 執(zhí)行前一時刻柴油機需要滿足的速度；后置條件為當(dāng)前目標(biāo)轉(zhuǎn)速。

建立轉(zhuǎn)速-PID 預(yù)測表Ptable (Prediction table)，當(dāng)Mi完成時，那么將此時輸入完整的seq{}序列輸入到轉(zhuǎn)速-PID 預(yù)測表中，并將seq{}序列清空，使得下次執(zhí)行其他子任務(wù)時再使用。

2）B-MAXQ 概率預(yù)測的理論的構(gòu)建：在已知柴油機的當(dāng)前轉(zhuǎn)速及目標(biāo)轉(zhuǎn)速的條件下，采用概率統(tǒng)計方法和Bayes 公式來估計某一組特定的PID 集合執(zhí)行的概率，設(shè)表示在第j 時刻的電子調(diào)速器認為在第i 時刻的s 轉(zhuǎn)速下可能采取某一組PID 參數(shù)集合ak的概率。若電調(diào)在s 轉(zhuǎn)速下探索不同PID 集合的次數(shù)為（Ni）s，以及電調(diào)在探索某一PID 參數(shù)集合ak的次數(shù)為，那么pj（s，i，ak）的計算公式為：

3）當(dāng)電子調(diào)速器發(fā)現(xiàn)柴油機處于s 轉(zhuǎn)速時，根據(jù)當(dāng)前的目標(biāo)轉(zhuǎn)速預(yù)測應(yīng)采取何種PID 參數(shù)集合作為自己的最優(yōu)反應(yīng)策略，執(zhí)行器根據(jù)此時選取的PID參數(shù)集合進行齒條位置的調(diào)節(jié)，在進行一系列連續(xù)動作后，使柴油機處于目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′，那么就可以根據(jù)當(dāng)前PID 參數(shù)集合aj和目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′來預(yù)測出執(zhí)行器下一時刻的PID 參數(shù)組合。根據(jù)貝葉斯公式得出：

式中：p（ai|aj，s′）表示柴油機處于轉(zhuǎn)速s 并且此時執(zhí)行器的PID 參數(shù)集合為aj時，預(yù)計執(zhí)行器下一時刻采取PID 參數(shù)集合ai的概率；p（s，|aj，ai）是執(zhí)行器采取聯(lián)合PID 集合ai、aj后到達目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′的轉(zhuǎn)移概率，p（s′|ai）為執(zhí)行器采取PID 集合ai后柴油機到達目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′的轉(zhuǎn)移概率。由此可將公式作為推廣：執(zhí)行器某時刻的PID 參數(shù)集合記為ak，其余PID 參數(shù)集合為ak′（不含ak），即得到推廣公式為：

3 基于B-MAXQ 算法的電子調(diào)速的應(yīng)用理論

以柴油機電子調(diào)速任務(wù)作為分層模型，每個子任務(wù)是由柴油機的目標(biāo)速度定義的，當(dāng)執(zhí)行器運行某一組PID 參數(shù)時，達到目標(biāo)轉(zhuǎn)速時，則終止當(dāng)前子任務(wù)。如果獲取到每個子任務(wù)的PID 集合，則可視為獲取整個任務(wù)的調(diào)速策略。

當(dāng)每個Mi子節(jié)點學(xué)習(xí)完成后則獲取的是局部的PID 參數(shù)，每個Mi均有終止?fàn)顟B(tài)，若所到達的終止態(tài)不滿足上層任務(wù)的子目標(biāo)轉(zhuǎn)速，那么就視為此時獲取的PID 參數(shù)是不利于局部優(yōu)化的，對這種策略應(yīng)該賦負獎賞值加以抑制，因此在各個子任務(wù)中增加即時評價函數(shù)（s 為柴油機當(dāng)前轉(zhuǎn)速），然后在Vi節(jié)點中增加的完成函數(shù)，由決定當(dāng)前的行為策略，而Mi節(jié)點向上層計算Vi時仍使用C。因此每個子任務(wù)的V 節(jié)點需要構(gòu)建Ci（s，a）（s，a）兩張函數(shù)表，而原子動作i 只需要構(gòu)建V（i，s）（∑P（s′|s，i）R（s′|s，i），P（s′|s，i）表示在執(zhí)行子任務(wù)i 時柴油機的當(dāng)前轉(zhuǎn)速s，當(dāng)執(zhí)行完畢后達到柴油機目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′的概率；R（s′|s，i）表示柴油機的當(dāng)前轉(zhuǎn)速為s，當(dāng)子任務(wù)執(zhí)行完畢后達到目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′的獎勵值），定義（為子任務(wù)的完成函數(shù)，V 表示子任務(wù)的值函數(shù)）為根據(jù)此刻完成函數(shù)和值函數(shù)V 確定柴油機達到目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′采取的最佳PID 集合。

4 B-MAXQ 算法分析

綜上所述，B-MAXQ 的原理如下：

4.1 如果Mi是基本動作，具體步驟如下

1）在柴油機當(dāng)前轉(zhuǎn)速s 下執(zhí)行動作i（由當(dāng)前的PID 參數(shù)集合直接映射的動作），收到回報值為r(s，i)，觀察新的目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′。

2）更新原子動作獎勵

3）將當(dāng)前轉(zhuǎn)速s，完成協(xié)作任務(wù)Mi的所有執(zhí)行器PID 參數(shù)集合以及目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′壓入序列seq 的開頭。

4.2 當(dāng)Mi不在終止?fàn)顟B(tài)集Ti中，并且Mi為非基本動作，具體步驟如下

1）若Mi為協(xié)作子任務(wù)時，包括以下步驟：

a）利用模擬退火算法來選擇PID 參數(shù)集合aj，令ChildSeq=B-MAXQ（Mi，aj，s），當(dāng)Mi為協(xié)作子任務(wù)，以（Mi，aj，s）為研究對象，并且將其輸入到BMAXQ 算法中進行迭代求最優(yōu)策略，ChildSeq 為Seq的子序列，當(dāng)每個ChildSeq 均求解成功后，Seq 序列組合成功。其中ChildSeq 為子任務(wù)Mi所執(zhí)行的速度-PID 參數(shù)序列（包括當(dāng)前轉(zhuǎn)速，PID 參數(shù)序列，以及目標(biāo)轉(zhuǎn)速）；

b）根據(jù)當(dāng)前轉(zhuǎn)速s 以及目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′去選擇執(zhí)行器PID 參數(shù)序列，當(dāng)前轉(zhuǎn)速s，以及目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′所對應(yīng)的執(zhí)行器PID 參數(shù)集合為：

c）最優(yōu)PID 參數(shù)集合a*計算如下：

d）令N=0，對于序列中每一個（s，a）,都進行 如下運算：

e）將ChildSeq 添加到seq{}首位，并且當(dāng)前轉(zhuǎn)速s 用目標(biāo)轉(zhuǎn)速s′代替；

f）將seq 序列按層次順序添加到Ptable中。

2）獎賞函數(shù)、學(xué)習(xí)率?t以及動作策略的設(shè)置，其步驟包含如下：

a）如表1 為不同精度等級的調(diào)速性能指標(biāo)。學(xué)習(xí)行為的好壞可由獎賞函數(shù)作為評判標(biāo)準(zhǔn)。按照GB/T3475-2008 規(guī)定[12]，判斷電子調(diào)速器的性能可由穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速波動率、瞬態(tài)調(diào)速率和轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時間來平衡。

表1 不同精度等級的調(diào)速性能指標(biāo)

本文根據(jù)GB/T3475-2008 標(biāo)準(zhǔn)，柴油機電子調(diào)速器在負荷突變時以及穩(wěn)態(tài)工作下的獎賞函數(shù)設(shè)計如下：

b）理論上講，獎賞值獲得的越高證明PID 選擇得越好，如果想獲得高獎賞值，那么每個PID 都必須選擇最高的Q 值動作，但是在學(xué)習(xí)的初期，選擇最高Q 值的PID 集合往往導(dǎo)致電子調(diào)速器總是采用相同的高Q 值動作，不能探索其它PID 集合，故尋優(yōu)策略會陷入局部最優(yōu)當(dāng)中。為了使PID 參數(shù)集合的選取具有隨機性，并且能在試探過程中發(fā)現(xiàn)更好的PID參數(shù)集合，那么采用Boltzmann 探索策略，由以完成函數(shù)來定義其探索方式，在轉(zhuǎn)速s 下選擇PID 集合aj的概率定義為：

c）將學(xué)習(xí)率?t設(shè)置：

如圖2 所示為一種基于B-MAXQ 的電子調(diào)速方法流程框圖。

圖2 一種基于B-MAXQ 的電子調(diào)速方法流程框圖

5 試驗過程與結(jié)果

為了驗證本文提出的B-MAXQ 算法的有效性，根據(jù)柴油機工作原理，建立了D6114 型柴油機平均模型，如圖3 所示為柴油機總體模型，如圖4 所示為基于B-MAXQ 算法的柴油機調(diào)速系統(tǒng)模型，并在matlab/simulink 軟件上進行仿真。

圖3 柴油機總體模型

圖4 基于B-MAXQ 算法的柴油機調(diào)速系統(tǒng)模型

D6114 柴油機是由6 個氣缸組成，結(jié)構(gòu)為直列四沖程，行程為135 mm，缸徑為114 mm，額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，燃油泵為直列柱塞泵。

試驗通過柴油機起動及穩(wěn)態(tài)試驗和加減載試驗，測試B-MAXQ 自適應(yīng)可預(yù)測調(diào)速算法的調(diào)速性能，并以GB/T3475-2008 作為評價標(biāo)準(zhǔn)，其評價調(diào)速性能以對比轉(zhuǎn)速波動率v，瞬態(tài)調(diào)速率δ，轉(zhuǎn)速恢復(fù)時間τ 為主，通過分析試驗結(jié)果來驗證B-MAXQ 算法性能。

5.1 起動及穩(wěn)態(tài)試驗

采取B-MAXQ 算法進行200 次柴油機起動控制試驗，試驗數(shù)據(jù)按照試驗順序進行每50 次為一組記錄，記錄的4 組試驗數(shù)據(jù)進行擬合圖像，即試驗圖像如圖5 所示。

從試驗結(jié)果圖像分析可知：利用B-MAXQ 算法可使柴油機順利起動，并且起動后可直接、順利、準(zhǔn)確地進入低轉(zhuǎn)速控制，過渡過程平穩(wěn)、快速，過渡時間小于2 s。隨著試驗次數(shù)的增加，柴油機轉(zhuǎn)速波動率、瞬態(tài)調(diào)速率以及轉(zhuǎn)速恢復(fù)時間均有不同程度的改善，即隨著試驗次數(shù)的增加，柴油機在起動過程中，柴油機轉(zhuǎn)速上升迅速，且在一定范圍內(nèi)，超調(diào)量變小，轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時間變短，轉(zhuǎn)速波動變小。試驗證明：使用B-MAXQ 自適應(yīng)行為預(yù)測PID 算法在柴油機起動過程中，能夠通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)自主改善柴油機的主要性能指標(biāo)。

圖5 第1～200 次起動試驗數(shù)據(jù)擬合圖像

5.2 加減載試驗

試驗中設(shè)定柴油機的目標(biāo)轉(zhuǎn)速為1 200 r/min，其中以對調(diào)速器的性能要求最高，最能表現(xiàn)調(diào)速器調(diào)速性能的突加100%負載和突卸100%負載為主要試驗[13]，試驗進行200 次，試驗數(shù)據(jù)按照試驗順序進行每50 次為一組記錄，記錄的4 組試驗數(shù)據(jù)進行擬合圖像，即試驗圖像如圖6 所示，根據(jù)圖像中轉(zhuǎn)速峰值以及穩(wěn)定時間的變化，具體試驗數(shù)據(jù)見表2 和表3。

圖6 第1～200 次100%加減載試驗數(shù)據(jù)擬合圖像

表2 100%突加負載試驗數(shù)據(jù)分析

表3 100%突減負載試驗數(shù)據(jù)分析

從試驗結(jié)果分析可知：利用B-MAXQ 算法進行柴油機的突加100%負載和突卸100%負載均可順利達到目標(biāo)轉(zhuǎn)速，且過渡過程平穩(wěn)，穩(wěn)態(tài)時轉(zhuǎn)速波動小于±70。分析表2、表3 數(shù)據(jù)可知，隨著試驗次數(shù)的增加，柴油機轉(zhuǎn)速波動率、瞬態(tài)調(diào)速率以及轉(zhuǎn)速恢復(fù)時間均有不同程度的改善，即隨著試驗次數(shù)的增加，柴油機在100%加減負荷過程中，柴油機在一定范圍內(nèi)，超調(diào)量變小，轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時間變短，轉(zhuǎn)速波動變小。試驗證明：使用B-MAXQ 自適應(yīng)行為預(yù)測算法在柴油機100%加減負荷工作過程中，能夠通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)自主改善柴油機的主要性能指標(biāo)。

6 結(jié)論

試驗結(jié)果表明，基于B-MAXQ 自適應(yīng)預(yù)測PID算法在柴油機調(diào)速系統(tǒng)中具有更小的超調(diào)率和更短地穩(wěn)定時間，具體結(jié)論如下：

1）利用概率統(tǒng)計Bayes 公式和MAXQ 算法結(jié)合所提出的B-MAXQ 自適應(yīng)預(yù)測PID 算法，可實現(xiàn)執(zhí)行器自主調(diào)節(jié)齒條位置，從而使柴油機更快更穩(wěn)定地達到目標(biāo)轉(zhuǎn)速。

2）B-MAXQ 算法中構(gòu)建轉(zhuǎn)速-PID 集合預(yù)測表以及增加即時評價函數(shù)以及相應(yīng)的完成函數(shù)，使調(diào)速過程中學(xué)習(xí)經(jīng)驗?zāi)軌虻玫綇?fù)用并且實現(xiàn)電子調(diào)速器自調(diào)整過程，從而達到預(yù)測執(zhí)行器PID 參數(shù)集合的目的。

3）通過進行多次柴油機起動試驗以及100%加減負載試驗證明，B-MAXQ 算法在控制柴油機工作過程中，不僅能夠滿足柴油機調(diào)速的各項指標(biāo)，并且隨著試驗次數(shù)的增多，還能在一定范圍內(nèi)自適應(yīng)優(yōu)化自身性能，具有廣泛的實際應(yīng)用價值。