改进新型齿结构对磁通切换永磁电机转矩指标的影响

基于12槽/10极磁通切换永磁电机(FSPMM)提出了定子切边齿、转子U型槽齿、转子凸缘齿3种新型齿形,以有效减小FSPMM电机的齿槽转矩和转矩波动。通过2-D有限元法从平均转矩、齿槽转矩、转矩波动等方面对不同新型齿形的FSPMM的性能进行了全面的分析和评估。结果验证了所提出的3种新型齿形状,特别是转子U型槽齿和凸缘齿可以减小齿槽转矩和转矩波动,平均转矩只有轻微的减小。     

永磁同步电机的电流鲁棒性优化方法研究

随着社会的进步和发展,新能源汽车是我国汽车工业由大变强的一条必由之路,这也是人们解决环境问题以及能源危机问题的一个有效手段之一。永磁同步电机作为电动汽车中最常用的驱动电机,其鲁棒性和控制精度对于整个电动汽车的驱动性能来说,尤其重要。为了更好地满足电动汽车的驱动性能,提出了一种新型自适应模糊滑模控制方法,对目前永磁同步驱动电机的电流鲁棒性差、抖振严重等问题进行优化。该方法将快速终端滑膜控制理论和模糊控制理论相结合,不仅实现了滑模增益的动态调整,明显提高了系统的鲁棒性和稳定性,还有效地提高了电流的控制精度,响应速度更快。通过仿真对比分析, 证明了该优化方法的有效性。     

基于数据挖掘的风电功率预测特征选择方法

输入特征向量的选择是建立风电功率预测模型中至关重要的第一步,但由于风电机组的待选监测量项目过多、部分监测量与风电功率的相关性不明显甚至不相关、信息冗余量大等因素造成输入向量集的选取不够合理,进一步影响功率预测模型的准确性。针对这一问题,在综合对比研究了邻域粗糙集、随机森林和互信息这三种较为有效的用于特征选择的数据挖掘算法的基础上,提出了一种综合性能较好的基于随机森林筛选风电功率预测模型输入向量的方法,并分析了另两种方法的特点和适用范围,最后使用风机的实际运行数据,基于最小二乘支持向量回归算法对文中所提出的方法进行了验证。仿真结果表明,该方法能够通过减少功率预测模型的输入向量有效地降低模型复杂度,不仅加快了模型的预测速度而且提高了预测的精度。