轉速的有效調節(jié)能夠保證柴油發(fā)電機組在工作中即使外界負載發(fā)生波動或者大幅變化時能夠通過改動轉速從而調節(jié)噴油泵的供油量來確保轉速的穩(wěn)定。所以柴油發(fā)電機組穩(wěn)定性的解決方案就是性能優(yōu)良的調速器。

    當柴油發(fā)動機處于高速運行的時候，調速器可以十分有效的避免“飛車”現象的發(fā)生，而在怠速過程中又可以另其運行十分穩(wěn)定。

柴油發(fā)電機組調速方案

常規(guī) PID 控制

    目前柴油發(fā)動機組的調速器多為常規(guī) PID控制算法調速，這是一種常見且應用時間長的一種調速方案。但是 PID 是作為一種控制算法，難免存在先天缺陷，這使得在調速過程中無法將快速響應性和安全穩(wěn)定性同時達到。

自適應 PID 控制

    自適應 PID 控制算法是日本學家提出的一種算法。它的工作原理是先對轉速偏差值進行自我判斷，從而決定是否在系統(tǒng)中使用自適應 PID 控制方法，并且進行調控。

模糊 PID 控制

    模糊 PID 控制是一種非線性控制，它除了很多系統(tǒng)化的理論之外，還存在很多具體的實際應用案例，其核心為迷糊推理，由于在使用模糊控制方法時，不需要建立被控對象的數學模型，適用于非線性、時變的系統(tǒng)。發(fā)動機怠速控制系統(tǒng)中就應用了模糊控制算法，經過多次實驗對比后，發(fā)現在柴油機的轉速調節(jié)方面，模糊 PID 控制算法的控制效果更好，并且柴油機的非線性特點表現出更優(yōu)的操作性和可實現性。

    但是美中不足的是模糊 PID控制與自適應 PID 控制和常規(guī) PID 控制一樣存在時間長、容錯性差的問題。

人工神經網絡控制

    人工神經網絡控制是新興的發(fā)動機調速控制科技，具有強的學習能力和適應能力，其維護性高，同時具有并行的處理問題的機制，這與 PID 控制相比大大縮短了計算的時間，增加了響應的速度，使得調速過程更加穩(wěn)定、安全。除了調速實時性這一優(yōu)點外，其儲存方式也是分布式的，這就使其具有很好的容錯性和更簡易的操作性。