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为了提高无刷直流电动机能量回馈系统的能量回馈效率,针对无刷直流电动机能量回馈模型非线性、时效性的特点,设计了一个基于模糊神经网络控制的无刷直流电动机能量回馈控制系统。根据影响能量回馈效率的关键因素,以制动电流与反馈电流的偏差、当前转速作为控制的输入,占空比作为控制的输出,为了提高控制精度,通过一个五层的神经网络,用误差反向传播网络学习算法,调整模糊逻辑控制器的输入和输出参数,使得控制系统具备自适应能力。最后对所设计开发的无刷直流电动机能量回馈控制系统进行了仿真和实物试验,试验结果表明,基于模糊神经网络的控制系统,回馈效率高,鲁棒性强。 相似文献
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对永磁无刷直流电动机从电动运行过渡到反接制动或回馈制动运行的整个过程进行了计算和比较。分析表明:反接制动电流大,不回馈能量;回馈制动可以设置适当的占空比,利用电感的升压作用,向直流侧回馈能量。通过仿真和实验验证了两种制动方式的特点。 相似文献
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笼型异步电动机能量回馈制动控制 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了变频器实现异步电动机回馈制动的原理,提出了一种新颖的能量回馈控制方法和能量加馈电路,该方法具有能量回馈效率高,控制简单且不易发生逆变失败等优点,有效地抑制电动机制动时直流侧泵升电压。实验结果验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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针对电机运行过程中参数变化会影响永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制性能的问题,将递推的最小二乘法(RLS)用于PMSM参数的在线辨识,在最大转矩电流比控制策略下,使用基于BP神经网络改进的模型参考自适应系统构建无位置传感器控制方案,提出了基于在线参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案。运用递推的RLS对PMSM的交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将参数辨识结果应用于电机无位置传感器算法中。仿真和试验证明了基于递推的RLS参数辨识算法可以对PMSM的转子磁链和交轴电感值进行准确辨识,基于参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案性能更好。 相似文献
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针对城市轨道牵引供电系统设置的制动能量回馈装置,本文提出了一种兼备配电网谐波电流治理能力的制动能量逆变回馈与谐波电流抑制方法;该方法能够灵活地实现有源滤波与制动能量回馈模式的切换,净化了牵引供电系统,提高了制动能量回馈装置的利用率。为了有效抑制牵引供电系统产生的谐波电流,本文对24脉波移相整流变压器组中不同序谐波电流的传递规律和基于矢量谐振控制器的电网侧谐波电流闭环控制方法进行了研究。Matlab/Simulink平台的仿真结果验证了所提控制方案的有效性和正确性。 相似文献
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针对起重机机构的电动机所传动的位能负载下放时,或电机处于再生发电状态,所产生的再生能量通过外接制动电阻消耗掉,造成能量浪费的问题,本文提出了一种将公共直流母线能量回馈式变频调速系统技术并将其应用于起重机,将各机构产生的再生能量通过有源逆变装置回馈到电网,解决了能量的浪费问题,且对电网无污染,提高了调速系统的控制性能. 相似文献
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基于电池SOC的永磁同步电机能量回馈策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
相对于传统的机械制动方法,电动汽车的再生制动能够有效减小能量损耗,在满足汽车减速性能的前提下,提高能量回收效率,保证动力电池安全、可靠工作。通过研究永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)的制动性能和动力电池在制动过程中的荷电状态(state of charge,SOC)变化,建立了电动汽车的PMSM动力模型和动力电池SOC能量回馈模型。在此基础上,给出了确定再生制动能量回馈最优工作点的策略,合理分配机械制动和再生制动在电动汽车制动过程中所占的比重。最后搭建了电动汽车动力系统模型,仿真结果表明,所提出的能量管理策略能够在保证减速性能和电池安全的前提下提高能量回收效率。 相似文献
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与传统三相桥式逆变器相比,三相双Buck并网逆变器无需加入死区,可避免引入额外的电流低频谐波。通常采用半周期控制,但半周期控制会造成电感电流在过零附近出现断续,使并网电流发生过零畸变。在电流过零附近采用全周期控制可以抑制过零畸变,但会使过零处电感电流纹波增大,不利于电感的设计,而且会带来额外的损耗。分析半周期正弦脉宽调制(SPWM)控制的三相双Buck并网逆变器电流过零畸变的原因,改变半周期控制的切换条件,并提出采用占空比补偿的控制方法。详细推导出电感电流断续阶段的理想调制波函数,改变过零附近的占空比,使得电感电流平均值在断续阶段呈正弦变化,从而抑制并网电流的畸变,同时使整个系统的效率得到保障。通过仿真和实验验证了理论分析的正确性。 相似文献
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针对永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)在工业自动化系统控制过程中产生的参数畸变和漂移现象,导致PMSM的自身转速和电磁转矩无法有效保持稳定,本文提出一种基于模型参考自适应方法(Model Reference Adaptive System,MRAS)的非线性参数辨识算法模型。通过在线监测被控PMSM的主控参数来进行动态追踪和修正,强化被控PMSM自身转速和输出转矩的稳定性;最后通过PSIM仿真环境对新算法模型进行仿真验证。结果表明,本文提出的新型PMSM非线性数学模型能够与MRAS经典算法构成完整运行框架,进一步强化电机控制系统对PMSM被控参数的动态辨识和修正,削弱PMSM运行过程中的参数畸变和漂移现象,改善了PMSM在非线性参数工况下的运行稳定性,为未来搭建PMSM非线性闭环辨识控制系统实物平台提供理论支持。 相似文献