张桂臣， 马捷

(上海交通大学海洋工程国家实验室，上海 200240)

0 引言

船舶电力推进系统(marine electric propulsion system，MEPS)能充分利用柴-电发电、风能、太阳能及蓄电池的储能，可节约燃油、降低营运成本［1］，是很有发展前景的船舶能源综合优化利用系统［2-3］，也是船舶节能减排领域的研究热点。ABB、SIEMENS等各推出了MEPS及其控制系统，先进的MEPS采用吊舱推进型式［4］。其中，西门子-肖特尔-推进器(Siemens-Schottel-propulsor，SSP)型吊舱推进的电机两端直接驱动螺旋桨，其转子为螺旋桨的共同轴，故SSP推进电机是MEPS管理和优化控制的核心。

目前，SSP电机控制主要有SIEMENS矢量控制(vector control，VC)［5］、ABB 直接转矩控制(direct torque control，DTC)［6］及 PI算法。由于 SSP 几何形状和运动复杂，其工作环境恶劣、工况变动频繁、参数摄动和随机扰动严重［4］，提高SSP的鲁棒性需要自适应控制。模型参考、滑模、变结构、自适应PID等控制算法，需要精确的系统数学模型［7］。SSP为非线性复杂系统，其某些参数未知、负荷及工况变动不确定，难以建立精确的SSP模型。

鲁棒控制、自适应控制、智能控制等应用于感应电机的VC和DTC系统，以提高电机控制的鲁棒性和抗干扰能力［8-10］。自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system，ANFIS)在多输入多输出 (multi-input and multi-output，MIMO)、非线性控制系统中应用广泛，ANFIS通过混合算法可逼近系统模型［11-15］。免疫遗传算法(immune genetic algorithm，IGA)是一种模拟自然选择和进化过程的寻优算法，能随对象的变化而发生变化，具有组合优化、自学习和多适应性［16-17］，适宜于SSP电机控制性能优化。

SSP电机的转子轴与螺旋桨同轴且直接驱动，由于螺旋桨的水动力特性复杂，船-机-桨相互影响，SSP电机比普通电机的工作条件恶劣［4］。……