电力电子技术的迅猛发展,极大的促进了船舶电力推进技术的快速发展,同时亦因为其中电力电子器件的非线性特性,也给船舶电力系统注入了大量的谐波,导致船舶上设备和线路损耗的增加,恶化了船舶电网的质量,影响了船舶的安全经济运行。如何有效的治理谐波,使其符合船级社对船舶电网的谐波畸变率的要求,是当前工程实践中非常具有现实意义的课题。有源电力滤波器(Active Power Filter, APF)克服了无源电力滤波器(Passive Power Filter, PPF)只能消除特定阶次谐波电流的缺点,通过实时地检测谐波来产生补偿电流并注入到系统中去消除谐波电流。本文研究了有源电力滤波器的结构及原理,并在其主电路直流侧电压控制器的控制方法和指令电流跟踪电路的控制上进行了深入的研究,并将调整好的APF应用到电力推进船舶中,这些研究对APF在电力推进船舶上的实际工程应用具有一定意义。为了提高APF直流侧电容电压的鲁棒性,本文将自适应神经模糊控制与常规PI控制相结合的混合控制器应用其中并取得了很好的控制效果。而且为了改进APF控制电路中滞环跟踪器的控制性能,本文尝试用神经网络控制器来取代传统滞环控制器,但利用MATLAB/Simulink进行的仿真研究显示,改进后的APF谐波抑制性能并未获得明显改善。基于此,本文提出了一种混合智能控制器,首先将遗传算法引入到神经网络控制器当中,对有源电力滤波器主电路的开关状态进行优化,再用神经网络去实现其控制功能,仿真结果显示其具有较好的动态性能。为了检验本文提出的船用智能控制有源电力滤波器的动态性能,首先在MATLAB/Simulink环境下搭建了一个完整的船舶电力推进系统仿真模型,并在推进电机调速、负载变化等各种工况下对基于上述智能控制策略的APF进行了仿真研究,仿真结果表明,本文提出的智能控制APF具有较好的谐波抑制性能,整个电力系统的动态性能亦得到明显改善。