船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制研究的開題報(bào)告

船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制研究的開題報(bào)告一、研究背景船舶柴油機(jī)是船舶動(dòng)力的重要組成部分。在船舶工業(yè)中，船舶柴油機(jī)擁有非常廣泛的應(yīng)用，其性能對(duì)船舶的安全性和經(jīng)濟(jì)性有著重要的影響。為了提高船舶柴油機(jī)的控制精度和效率，研究如何通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制，實(shí)現(xiàn)船舶柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速控制，是當(dāng)前船舶工業(yè)學(xué)術(shù)界和實(shí)踐界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。二、研究意義通過研究船舶柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制，可以使船舶柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速控制更加精準(zhǔn)、高效，提高船舶的安全性、經(jīng)濟(jì)性和可靠性，縮短船舶的航行時(shí)間，在決策者和用戶之間提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。三、研究內(nèi)容及方法本研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制理論，研究船舶柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制。主要研究內(nèi)容包括：1.船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速控制的原理和方法。通過對(duì)船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速控制的原理和方法進(jìn)行分析和研究，建立理論模型。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制器的設(shè)計(jì)。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制器的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速的控制，并優(yōu)化PID參數(shù)，提高控制精度和效率。3.仿真實(shí)驗(yàn)與分析。通過仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制器進(jìn)行驗(yàn)證和分析，檢驗(yàn)其控制效果和性能。四、預(yù)期成果本研究預(yù)期獲得以下成果:1.建立船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速控制的理論模型。2.實(shí)現(xiàn)船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制器設(shè)計(jì)。3.通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證和分析，檢驗(yàn)其控制效果和性能。4.論文出版或發(fā)表，并應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域。五、研究難點(diǎn)本研究的難點(diǎn)主要在于船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速控制的精度和效率如何通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制來提高，以及在實(shí)際應(yīng)用過程中如何將所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制器與船舶柴油機(jī)實(shí)現(xiàn)有效的結(jié)合。六、研究進(jìn)度安排本研究預(yù)計(jì)在12個(gè)月內(nèi)完成，研究進(jìn)度安排如下:1.前期調(diào)研和文獻(xiàn)閱讀（1個(gè)月）2.船舶柴油機(jī)轉(zhuǎn)速控制的理論建模和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定PID控制器的設(shè)計(jì)（4個(gè)月）3.仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析（5個(gè)月）4.論文撰寫及投稿（2個(gè)月）七、參考文獻(xiàn)1.陳莉,張凱華.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制與應(yīng)用[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2018.2.王瑤?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的設(shè)計(jì)與研究[J].遼寧科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2019(2)。3.Yuan,C.S.andChen,Y.J.,2018.ThePIDparametersself-tuningalgorithmbasedonneuralnetworkcontrolsystem.2018TenthInternationalConferenceonAdvancedComputationalIntelligence(ICACI).4.Chen,J.L.,2019.PIDSelf-tuningControlStrategyBasedonFractionalOrderNeuralNetworkfor