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由于开关磁阻电机磁路的不规则和局部区域磁场的严重饱和,物理的解析方法建立其磁链模型是非常困难的.该文提出了一种数学拟合的非线性解析建模方法,它依靠开关磁阻电机全域的磁化特性拟合解析的磁链模型.并依靠最小二乘法来确定磁链模型的参数,从而保证了非线性磁链模型将能反映开关磁阻电机全域的磁化特性.最后给出的本模型和其它两种磁链模型求解静态转矩特性的仿真比较证实了本模型的有效性. 相似文献
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针对现有高精确度开关磁阻电机磁链解析模型在转矩计算时过于复杂的问题,根据由磁链与转子位置曲线的对称特性,提出了一种基于三角函数的新型开关磁阻电机磁链解析模型。模型中与转子位置相关的磁链用最高次谐波数为4次的傅立叶级数表示,各谐波项的系数由一个6阶多项式表示。误差分析表明,模型计算出的磁链与转矩与通过有限元方法获取的数据匹配良好,达到现有解析模型的精确度,同时大幅减少瞬时转矩的计算开销。系统仿真和实测结果表明,在斩波控制与角度控制两种模式下,仿真和实测结果具有很好的一致性;在基于72 MHz主频的ARM Cor-tex M3内核CPU中运行磁链和转矩计算软件,其执行时间分别为60μs和187μs。 相似文献
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一种开关磁阻电动机瞬时转矩在线估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对扭矩传感器价格高昂、增大电动机控制系统体积和复杂度等问题,提出了一种基于微控制器的开关磁阻电机瞬时转矩在线估算方法。获取电机的几个关键位置的磁链特性曲线,计算得到完整磁链特性和转矩特性。在电机运转过程中,控制器根据转矩特性表对测得的相电流和位置角使用双线性插值法计算得到瞬时转矩。将估算结果与扭矩传感器的测量结果进行对比,验证了该方法的可行性。 相似文献
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与传统开关磁阻电机相比,永磁辅助开关磁阻电机有更高的功率密度和效率、更大的转矩安培比,但存在较大的转矩脉动,限制了工程应用范围。该文首先解释传统直接瞬时转矩控制策略,针对传统直接瞬时转矩控制策略转矩脉动的原因,提出一种将两相交换区细分为交换Ⅰ区、交换Ⅱ区和交换Ⅲ区,与单相导通区构成一个电周期的四区间,分别给出与区间电感特性相适应的滞环控制;然后提出不同转速下的导通角算法,建立自适应导通角的四区间转矩脉动抑制方法。最后以一台三相6/20的永磁辅助开关磁阻电机为例,进行仿真分析和样机实验。结果表明,该方法能在宽转速范围上有效降低永磁辅助开关磁阻电机的转矩脉动。 相似文献
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针对开关磁阻电机磁链检测过程复杂、实现困难的问题,提出一种基于dSPACE在线磁链特性检测系统。利用SIMULINK建立磁链计算模型,应用ControlDesk丰富的虚拟控件在线优化模型,采用阶跃电压法,简便快速检测磁链特性。针对开关磁阻电机简化磁链位置估计方法中换相位置不好确定、位置估计精确度低的缺点,提出一种基于特征位置磁链特性检测的改进型简化磁链位置估计方法。以相电感曲线的交点为特征位置,该位置磁链密度不高,因而该方法比传统的简化磁链位置估计方法精确度高。为减小电机加工工艺误差对特征位置磁链特性检测的影响,引入算术平均值的方法。实验结果验证了该磁链特性检测和改进型简化磁链位置估计方法的有效性。 相似文献
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针对开关磁阻电机(SRM)强耦合、强非线性、难以精确解析建模的问题,提出一种基于数据预处理的反向传播(BP)神经网络建模方法。首先通过传统直流脉冲法测量一个电周期内SRM静态电磁特性,获取建模样本数据;其次充分利用电机先验知识,通过可以初步反映SRM非线性特性的磁链和转矩解析表达式对实测样本数据进行预处理并作为BP神经网络新的输入,降低神经网络拟合误差。与传统BP神经网络建模的对比结果显示,引入预处理方法可以有效减少BP神经网络节点数量,增强神经网络泛化能力,提高神经网络建模精度。 相似文献
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建立精确的开关磁阻电机(SRM)模型对于改善SRM的性能和控制效果有着重要的影响。针对SRM运行时磁路的高度饱和和严重非线性问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)神经网络算法的SRM非线性模型。利用ANSYS Maxwell软件建立了四相8/6极SRM模型并进行有限元计算,通过仿真和试验值的对比验证了该模型的精度比未经MEA优化的BP神经网络模型更高,可以更好地反映SRM运行时的磁链特性和转矩特性,且具有较好的泛化能力。 相似文献
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为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。 相似文献
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提出三自由度柔性双极性神经网络的结构、原理以及算法,由于网络多自由度学习的特点,使得其学习能力较传统神经网络大为增强。为了全面研究网络柔性对学习能力及复杂性的影响,将三自由度网络与单自由度网络及两自由度网络进行了比较。在学习逼近开关磁阻电机非线性磁化曲线过程中,基于三自由度的神经网络表现出优良的性能,和传统神经网络及两自由度网络比,其更加柔性的特点可以使网络具有更少的神经元、更快的学习速率。基于所提三自由度神经网络,建立了开关磁阻电机转矩逆模型和磁链模型,构建了电机控制系统,有效补偿了电机的非线性特性。仿真结果表明,基于柔性神经网络的开关磁阻电机控制系统有效降低了转矩脉动,系统运行平滑。 相似文献
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针对开关磁阻电机(SRM)的简化磁链法只能实现单相导通运行且导通区间固定的缺点,提出了一种结合固定关断角和自适应调节开通角的无位置传感器控制技术。利用曲线拟合关断位置磁链取代传统存储数据表,通过对比实时计算的动态磁链和曲线拟合的静态磁链,确定关断位置信号并估计转速和其他位置。考虑电机阻抗和电感的非线性特点,优化电感最小区域的开通角自调节模型确定导通区间。仿真结果验证了该方案的可行性和正确性,能够实现转子位置的间接检测,电机的运行效率得到进一步优化。 相似文献
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针对永磁同步电机(PMSM)直接转矩控制(DTC)中磁链和转矩观测器误差较大引起的转矩脉动的问题,提出了一种基于空间解析模型的磁链和转矩观测器,并应用于基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制(SVPWM-DTC)中。通过有限元仿真获取磁链和转矩数值解,由该数值解推导了一种考虑电机空间谐波和磁饱和特性的磁链和转矩空间解析模型,构建了一种新型高精度的磁链和转矩观测器。仿真和试验对比表明,基于空间解析模型的观测器具有较高精度,能够有效抑制观测器误差导致的SVPWM-DTC转矩脉动。 相似文献