牵引电机气动噪声仿真与试验验证

高转速下,牵引电机气动噪声对电机整体噪声水平有重要影响。在电机设计阶段,缺乏有效手段预测电机的气动噪声水平,本文通过数值仿真方法对比分析了某型牵引电机在3种不同转速下的气动噪声大小,同时采用试验方法进行验证,最后得到满足对标要求的仿真计算路线,作为后期进行气动噪声预测的计算手段。     

定子并头感应钎焊工艺优化及分析

为了提高牵引电机定子并头感应钎焊质量,对定子并头夹紧方式与钎料填充方式进行工艺优化,并通过试验验证对比分析不同夹紧方式、不同钎料填充方式条件下定子并头感应钎焊的性能,确定质量较优的定子并头感应钎焊工艺。     

基于自抗扰控制技术开关磁阻电机转矩脉动抑制研究

转矩脉动大小是衡量电机性能的一个重要指标。开关磁阻电机的双凸极结构使得其转矩脉动较为突出,为了有效抑制转矩脉动,在直接转矩控制的基础上,引入自抗扰控制技术,实时估计转矩扰动,并加以前馈补偿,得到精准的转矩参考值。分析表明,基于自抗扰控制技术的转矩控制技术从一定程度上降低了开关磁阻电机的转矩脉动,动态性能得到了较大的提高。     

车用驱动电机电磁噪声多目标优化研究

通过多物理场分析方法对电驱系统NVH问题进行识别,对某动力总成NVH问题根因进行定位,并借助遗传算法对电驱系统NVH问题进行优化。阐述了在进行电驱系统NVH问题优化时,目标选择、参数选择、约束条件制定的基本原理。优化方法能显著降低电驱系统的电磁噪声,研究方法为电驱系统NVH问题分析优化提供了一种有效思路。     

间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法

在高端制造企业的运维业务中,配件需求随机发生,且伴随有大量的零需求阶段,同时,对应的配件需求数据量小,且呈现出间歇性和块状分布的特点,导致现有时间序列预测方法难以有效预测配件需求走势。为解决该问题,提出了一种间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法。首先,提出了一种新的间歇相似度指标,通过统计两条序列中“0”元素出现的频次和位置,并结合最大信息系数和平均需求间隔等度量指标,有效评估了序列的趋势信息和波动规律,并实现了对间歇性序列可预测性的量化;其次,基于该指标,构建了一个间歇相似度层次聚类方法来自适应地筛选相似性高、可预测性强的序列,剔除极度稀疏、无法预测的序列;此外,探索利用序列间的结构化信息,并构建多输出支持向量回归（M-SVR）模型,从而实现小样本下的间歇性序列联合预测;最后,分别在两个公开数据集（UCI礼品零售数据集和华为电脑配件数据集）和某大型制造企业实际配件售后数据集上进行实验。实验结果表明,相比多个典型的时间序列预测方法,所提方法可有效挖掘各类间歇性序列的可预测性,提高小样本间歇性序列的预测精度,从而为制造企业配件需求预测提供了一种新的解决方案。