开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制方法

开关磁阻电机具有结构简单、成本低和调速范围广等优势,但其双凸极结构和控制器的开关特性,导致存在转矩脉动现象,使得抑制转矩脉动成为焦点问题。首先从开关磁阻电机的结构和运行机理出发,针对线性解析方法难以分析转矩特征的问题,建立电机有限元模型求解出转矩特征并进行样机验证试验。分析样机结构参数对转矩脉动的影响,针对结构参数耦合问题,选择NSGA-Ⅱ算法在参数优化平台上对样机结构参数进行多目标寻优,在保证优化后样机的转矩脉动系数和平均转矩均优于初始电机的条件下,最终获得样机最优化结果。结果表明,不同结构参数对电机转矩的影响有较大的差异,对结构参数的优化能有效地抑制转矩脉动,该参数优化方法可以为开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制提供参考。     

开关磁阻直线电机的设计及其推力优化

设计了一种开关磁阻直线电机,使用JMAG软件对其进行了仿真和优化。进行了推力公式的推导,研究了导通顺序和初始位置对电机推力的影响,并分析了三种典型情况的磁力线分布。对电机的定子和动子的齿部和轭部高度、宽度及铁耗进行仿真优化,得出了最优参数。将有取向硅钢应用于该电机,研究了推力与轧制角的关系,并与使用普通硅钢的开关磁阻直线电机进行了对比,推力有一定提升。提出在动子齿部开切向槽的方案,结果表明,开切向槽对推力的影响较小,并能显著减小推力波动。     

采煤机开关磁阻电机驱动系统的优化遗传神经网络辨识

针对采煤机中开关磁阻电机驱动系统具有非线性且结构参数变化范围较大的特点,提出了将优化遗传算法和神经网络相结合,实现对采煤机中开关磁阻电机驱动系统辨识的新方法,阐述了其原理并给出了相应的算法和计算公式,该方法结合优化遗传算法与神经网络各自的优点,克服了传统BP神经网络收敛速度较慢以及易于收敛到局部极小点等缺点。     

开关磁阻调速电动机在无极绳牵引车中的应用

介绍一种用于无极绳牵引车的开关磁阻调速电动机,以及应用的难点和解决方法,实际证明开关磁阻调速电动机非常适合无极绳牵引车的应用。     

一种适用于开关电容电路的MOS开关栅增压电路

提出了一种新的MOS器件栅增压电路,它在减小MOS开关导通电阻的同时,减少了衬偏效应以及MOS开关输出信号的失真. 该电路采用了0.13μm 1.2V/2.5V CMOS工艺,HSPICE的仿真结果表明该栅增压电路适用于高速低电压开关电容电路.     

利用磁阻调速系统实现高效节能的恒压供水

在分析供水系统实际情况的基础上，提出采用开关磁阻调速系统驱动水泵供水的方法，将压力的控制值和管网压力表的压力信号输入、反馈给电机控制器，嵌入式微处理器再对压力的输入值和反馈值进行PID计算，调节电机与水泵转速，实现管网恒压的控制策略。进行了恒压、调压供水试验，并比较了不同驱动方式的测试结果，证明开关磁阻调速技术节能高效，启动和恒压、调压调速性能好，能够满足供水系统的使用要求。     

一类切换系统切换序列的优化设计

针对切换系统中子系统最优且稳定与系统总体最优与稳定之间的关系问题,研究了一类由任意多子系统组成的切换总次数、切换次序、切换时刻均为系统变量的切换系统,指出设计最优的切换序列是切换系统最优控制的关键.在切换总次数和切换次序没有事先确定的情况下,给出了包括切换总次数、切换次序、切换时刻3组变量的代价函数,然后利用遗传算法求...     

基于神经网络的开关磁阻电动机建模

针对常规的BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值的缺点,提出了一种提高BP网络学习速度的方法,并基于BP神经网络建立了开关磁阻电动机磁特性Ψ(θ,i)模型．神经网络的参数是经过优化选择的, 训练的时间和步数都大为减少,程序运行稳定,经过训练、识别、预测三重整定,具有很强的学习泛化能力,大大增强了系统的实时性和鲁棒性．该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动．     

基于分段式TSF的开关磁阻电机转矩脉动抑制技术

开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor,SRM)的双凸极结构导致其运行时产生很强的转矩脉动,采用传统型转矩分配函数(Torque Sharing Function,TSF)时,电流峰值过高,铜耗过大,导致电机效率低,转矩脉动抑制效果不理想。针对这一问题,本文提出了新型分段式TSF,并以转矩脉动系数和电流变化率作为优化目标,利用遗传算法的全局寻优能力,对所提出的新型TSF中的变量参数进行优化,得到最优的TSF曲线及表达式,从而降低转矩脉动。仿真结果表明,本文所提出的新型TSF能够有效降低转矩脉动,同时降低电流峰值,减小铜耗,提高效率。