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基于转矩矢量控制的开关磁阻电机转矩脉动控制 总被引:10,自引:1,他引:10
转矩脉动是开关磁阻电动机较为突出的缺点。文章基于电机的线性模型,提出了开关磁阻电动机转矩矢是控制策略,通过控制开关磁阻电动机各相绕组电流-位置曲线,在空间合成多个转矩矢量,以减小转矩脉动,仿真结果表明,这种控制策略不但控制简单,而且能够在低速下有效地抑制开关磁阻电动机转矩脉动。 相似文献
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开关磁阻电动机的转矩是各相电流与转子位置的高度非线性函数,这使得电动机的转矩容易出现的脉动,本文列出了目前世界上一些有效减少开关磁阻电动机转矩脉动的方法(如变结构控制,模糊控制,磁通控制等方法)及它们的优缺点和适用范围。 相似文献
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开关磁阻电机(SRM)的转矩脉动是其主要的缺点.采用了直接瞬时转矩控制(DITC)的方法来抑制开关磁阻电动机的转矩脉动.但开关磁阻电动机的非线性难以构成高性能的调速系统,因此又提出了模糊控制理论与常规PI调节器相结合而构建的模糊PI复合控制方法,并将该控制器应用于DITC系统进行了仿真研究.仿真实验结果表明,DITC方法能够有效减小SRM的转矩脉动,而且模糊PI控制器能够使系统动态响应快、超调小、动静态性能优越、鲁棒性强. 相似文献
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为降低转矩脉动,提出四相开关磁阻电动机直接转矩控制原理、步骤和实现方法。借鉴感应电动机直接转矩控制思想,基于能量等效原则推导出四阶磁链正交变化矩阵,指出采用坐标分解法所得的磁链幅值是正交变换法所得幅值的1.4倍。针对正八边形的电压空间矢量,分析了磁链与电压矢量间的影响关系,设计了开关矢量表。仿真和实验研究结果表明,直接转矩控制的转矩稳态误差可控制在5%范围内,部分解决了开关磁阻电动机转矩脉动大的问题。 相似文献
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开关磁阻电机的转矩脉动是其应用的一个问题.该文应用小波神经网络建立对应开关磁阻电机位置信号的非线性映射,估计转子位置角度,提出利用自适应模糊神经网络学习训练开关磁阻电机转矩逆模型优化期望转矩所需的相电流,采用滑模电流控制器实现电机转矩的低脉动控制,仿真结果表明方法的有效性,能够有效地控制开关磁阻电机转矩按期望变化. 相似文献
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空间电压矢量下SRM转矩脉动最小化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对开关磁阻电机具有转矩脉动大的缺点,依据空间电压矢量下直接瞬时转矩控制的理论,通过分析采用基本电压矢量存在转矩失控现象的原因,提出了一种优化直接转矩控制的新方案。该方案以基本空间电压矢量为基础,通过适时地采用新增空间电压矢量,同时优化转矩滞环控制器的方法,达到提高直接转矩控制性能的目的。为验证方案的有效性和正确性,以一台三相12/8极开关磁阻电机为控制对象,将新方案与传统直接转矩控制的效果进行了比较。结果证明,新方案有效地抑制了转矩失控现象的产生,并在进一步减小转矩脉动上有明显效果,最终将转矩脉动控制在±1N·m以内。 相似文献
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开关磁阻电机因其特殊的双凸极结构及严重的非线性问题,会导致有很大的转矩脉动存在,严重限制了其应用范围。传统的转矩分配函数受转矩特性和电压限制等影响,在换相期间仍然存在较大的转矩脉动,并且在不同的速度段,受电流变化率及换相周期的影响,在换相重叠角固定时,其转矩脉动现象会更加明显。本文提出一种换相重叠角随转速实时变化的控制策略,通过检测电机运行过程中实际转矩过零点所对应的角度,计算出相对应的换相重叠角,并建立转矩负载-电机转速-换相重叠角之间的查值表,据此可以在不同负载下随着电机转速变化查询最合适的换相重叠角,使开关磁阻电机的转矩脉动最小。最后为了验证该策略的有效性与可行性,以一台3 kW、3相12/8极开关磁阻电机为控制对象进行仿真与实验验证,证明所提方法能够在较宽的速度范围内有效抑制开关磁阻电机的转矩脉动。 相似文献
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非线性模型的开关磁阻电动机转矩脉动抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对开关磁阻电动机SRM(Switched Reluctance Motor)转矩脉动大的问题,基于SRM的磁化特性,分析了SRM的非线性模型.采用Matlab/Simulink仿真软件,对SRM、功率变换器及其控制系统建立了动态仿真模型,并用模糊控制器对SRM的关断角进行实时补偿,实现SRM关断角自动调节,达到减小转矩脉动的目的.仿真实验中,转矩脉动系数从补偿前的0.673 0降低到补偿后的0.257 4,证明了该方法的可行性和有效性,为实际SRM控制系统的设计和调试提供了有效的手段和工具. 相似文献
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开关磁阻电机的转矩脉动是应用中的一个突出问题。该文对1台6/4极结构的开关磁阻电机在已获得矩角特性的基础上.应用自适应模糊神经网络(ANFIS)对其转矩逆模型进行离线学习。学习完成之后.根据转矩分配函数对各相转矩进行分配,利用模糊神经网络实时优化出期望转矩所需要的相电流波形,然后采用电流滞环跟踪此期望电流,从而实现电机的低转矩脉动控制。仿真结果证明了这种方法的有效性。 相似文献
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开关磁阻电机(SRM)具有结构简单、成本低、控制灵活等优点,尤其组成的调速系统具有交、直流调速系统所没有的优点。但由于电机本身的非线性电磁特性,导致了其转矩脉动比其他传动系统严重,因此如何控制好转矩成为关键,而转矩控制最终要通过控制电流来实现。对8/6结构SRM的绕组磁场特性及电感进行分析,构建了基于3层结构的径向基函数(RBF)神经网络的SRM电感模型,该模型算法简单并能较好地反映SRM电感非线性模型;依据该模型提出了一种自调节的电流控制方法,该方法通过已建立的SRM电感模型动态调节PWM的占空比,克服电感对电流的影响。实验结果证明,该方法使实际电流很好地跟随给定电流,有效减小了电流波动,取得了良好的电流控制效果。 相似文献