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发电机公司机油说明 不使用任何特殊牌号的柴油机机油，而采用API类别的机油，即CC用于非增压柴油机；CC/CD用于增压柴油机；CC/SC仅用轻载柴油机(例如,各种备用发电机组、应急机组等）。 双类别机油用于要求比单类别机油更多保护作用的场合。CC/CD和CC/SC类表示机油混合后满足相应两种机油单独使用所要求的性能。 柴油机上所用 的硫酸盐灰分极限有规定。过去经验证明，高灰分机油回积聚在气门上，使气门产生细槽和烧损。所以柴油机用的机油含硫酸盐灰分的极限均为1.85%（质量分数）。用天然气作燃料的柴油机除外，天然气柴油机，硫酸盐灰分的范围为0.03%～0.85%（质量分数）。 对于新的或大修后的柴油机不使用专门的磨合机油。磨合时使用的机油和正常运转时相同。

介绍柴油发电机组调速方法 １面向Simulink数字调速系统框图 　　在建立了柴油发电机组调速系统的各模型后，就可用MATLAB的Simulink工具建立基于常规PID控制，变速积分PID控制，不完全微分PID控制和模糊PID控制的调速系统框图。 　　１．１常规PID控制 　　首先看常规PID控制，下面是它的系统仿真框图，这是常规采用的PID控制系统图，通过对真实控制系统绘制仿真框图，观察采用常规PID控制效果。 　　１．２不完全微分PID控制 　　下面是不完全微分PID控制系统仿真框图,图２不完全微分PID控制系统仿真框图这是在常规PID基础上进行了不完全微分，这是用来改善它的控制功能，取得更好的控制效果。 　　１．３变速度积分PID控制　 　　下面是变速度积分PID控制系统仿真框图。 　　１．４模糊PID控制　 　　自适应模糊PID控制是将自适应控制的思想和常规PID控制器结合，吸收了自适应控制和常规PID控制的优点。首先它具备自适应能力，能够自动识辨被控过程参数、自动整定控制参数，能够适应被控过程模型参数的变化；其次它又具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性强、可靠性高的优点。这使得自适应PID控制成为过程控制中一种较为理想的控制方法。　 　　如果用模糊控制箱设计出模糊控制器，再在Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中建立系统仿真模型，把模糊控制器模块和我们设计的ＦＩＳ结构连接起来，就可以对它进行仿真研究了，系统仿真框图的建立关键是对ＰＩＤ三个参数Ｋｐ，Ｋｉ，Ｋｄ的整定，这必须考虑到不同时刻三个参数的相互作用和它们之间的关系。 　　下面从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等各方面来考虑Ｋｐ，Ｋｉ，Ｋｄ的作用，建立模糊规则表。 　　（１）比例系数Ｋｐ的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。Ｋｐ越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但容易产生超调，可能会导致系统不稳定。Ｋｐ取值过小，会降低调节精度，使响应速度变慢，延长调节时间，使系统动态和静态特征变坏。 　　（２）积分作用系数Ｋｉ的作用是系统的稳态误差。Ｋｉ越大，系统的静态误差越快，但Ｋｉ过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。但Ｋｉ过小会使系统的静态误差难以，影响系统的调节精度。 　　（３）微分的作用系数Ｋｄ的作用是改善系统的动态特征，其主要作用是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但Ｋｄ过大，会使响应过程提前制动，延长了调节时间，而且会降低系统的抗干扰性能。下面是进行模糊控制PID控制的系统仿真框图。 　　２对系统进行仿真研究 　　建立了系统的仿真框图后，就可以对系统进行仿真研究，就可以比较采用常规PID控制和变积分PID控制，不完全微分PID控制，模糊自适应PID控制的比较，并具体分析我们采用的模糊控制系统仿真框图自适应控制时的仿真效果。对系统进行仿真有助于我们对柴油发电机组调速系统的快速理解，并初步地分析出我们需要的控制参数，对系统的研究有积极作用。 　　系统仿真图通过ＭＡＴＬＡＢ中的模糊控制箱实现，同时根据自己控制系统的具体特点和要求来建立的，基本可以反应控制系统的基本情况，可以起到很好的仿真模拟作用。 　　首先，比较常规PID控制和变积分PID控制，变速积分PID通过改变积分项的累加速度，使得它和偏差大小相适应，偏差大的时候，积分慢；偏差小时，积分快，这就可以减少超调，同时更好地静差。 　　下面比较一下常规PID控制和不完全微分ＰＩＤ控制的区别。不完全微分就是在PID算法中引入了一个一阶惯性环节，使得系统性能得到改善，在改善系统动态特性的时候又尽量减少高频干扰。 　　 介绍模糊自适应控制和常规PID的比较，并对模糊自适应控制的仿真进行分析。这些都是基于前面建立的柴油发电机的系统模型的 　　可见模糊PID控制器和常规PID控制相比，它使得系统响应的超调时间减小，曲线更平整，反应时间加快了，控制效果明显更好了。同时模糊PID控制器在控制过程前期具有模糊控制器的特点，而在控制过程后期具有PID调节器的所有优势，是一种性能优良的控制器，所以在实际使用中可以选用模糊自适应控制方法。