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针对功率变换器故障导致的故障相绕组不能正常励磁或续流的问题,以12/8极开关磁阻电机驱动系统三相不对称半桥型功率变换器为研究对象,分析其故障类型,推导出正常状态和故障状态下相绕组电流的解析解。讨论了不同工况下直流母线电流的变化规律及其数字化分析结果,并结合功率开关器件的PWM驱动信号和直流母线电流,提出了一种功率变换器主开关器件短路和开路故障检测方案。最后利用Matlab对功率变换器进行了故障仿真和故障判别,主开关器件短路和开路的仿真结果与理论分析结果相吻合,能够识别出故障相,并判别出故障相的故障类型,仿真结果验证了方案的可行性。 相似文献
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开关磁阻调速电动机系统是20世纪80年代初随着电力电子、微电脑和自动控制技术的迅猛发展而研发的一种新型调速驱动系统,它兼具交直流调速的优点,是继变频调速系统、无刷直流电动机调速系统而出现的新一代的无极调速系统。论述了开关磁阻调速电动机系统的组成及工作原理,分析了其与以往调速方式相比较的优缺点及SRD产品的新发展。 相似文献
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探讨了使用ADMC系列芯片作为运动控制器对开关磁阻电机进行设计和开发。通过对开关磁阻电机的基本原理和控制方法的研究,结合ADMC系列芯片的资源特点,选择合适硬件,设计了控制器软件部分程序,在达到一定的技术要求和性能指标的条件下,灵活控制开关磁阻电机启动、制动、调速等各种运行方式。工作中采用了以DSP为核心的ADMC系列芯片作为运动控制器,它具有计算速度快,电机控制外设齐备,还有专门的开关磁组控制单元,对于开关磁阻电机的控制有着明显的优势。 相似文献
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开关磁阻调速电机系统由开关磁阻电动机与微机智能控制器两部分组成,其突出特点是效率高、节能效果好,调速范围广,无起动冲击电流,起动转矩大,控制灵活,结构简单、坚固可靠,成本低等优点.已在煤矿的采煤机牵引、局部通风机、绞车等多种设备拖动方面得到了应用,具有广泛的推广应用前景. 相似文献
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开关磁阻电机神经网络磁特性分析 总被引:6,自引:0,他引:6
基于BP神经网络在非线性系统建模和控制方面的优点,利用BP网络分析了开关磁阻电机的磁特性关系,并建立了相应的分析模型。通过与样机实测数据比较,验证了利用神经网络分析开关磁阻电机磁特性的有效性。与传统的局部线性化方法比较,本所用方法具有更好的泛化能力,比较准确地反应了开关磁阻电机的运行特性,这对于开关磁阻电机的实时在线控制具有重要意义。 相似文献
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提出了无位置传感器SRM应用于采煤机牵引系统的可行性,分析了开关磁阻电机非线性的磁链特性及实时计算方法,建立了以磁链和相电流为输入、转子位置角度为输出的径向基(RBF)神经网络模型,以轴编码器实时获得的转子位置角度为学习样本,对SRM的数学模型进行了在线学习,给出了学习算法和训练步骤。以TMS320F2812 DSP为控制芯片,开发完成了1套18.5 kW三相12/8极无位置传感器开关磁阻电机样机,并进行了采煤机牵引实验。实验结果表明,系统运行可靠,具有良好的静动态性能,位置检测误差≤2°。 相似文献
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提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 相似文献
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为实现开关磁阻电动机系统(SRD)的高性能控制,需建立SRM的准确磁特性模型。由于SRM磁特性为转子位置和相电流的高度非线性函数,使其建模非常困难。利用神经网络具有良好的非线性映射能力,在获取准确磁特性样本数据基础上,建立SRM的非线性模型。该网络的训练收敛快,所建模型准确,泛化能力强。仿真结果表明,该模型能正确地反映开关磁阻电机磁特性。 相似文献
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基于有限元模型,通过控制仿真软件Simulink对整个开关磁阻电机驱动系统进行建模和仿真.将有限元与控制结合对开关磁阻电机系统非线性和动态特性进行仿真研究,整体研究电机几何结构、电磁参数、外部驱动电路和控制电路,同时考虑电机动静态特性.对样机进行电流斩波控制和角度位置控制仿真实验,仿真结果与理论分析一致,验证了有限元模型的准确性和控制仿真模型的有效性.结果显示:适当地选择关断角可以将转矩脉动系数减小到原来的1/4. 相似文献
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介绍开关磁阻电机的调速系统及各运行状态的控制,由于需要拖动大惯性负载,使电机在制动过程中不稳定,因此在分析开关磁阻电机调速特性和控制方式的基础上,提出了用迭代学习算法来控制电流的方法,组成双闭环控制系统。对开关磁阻电机调速系统进行MATLAB仿真,达到了理想的控制效果。应用迭代学习控制理论来改 相似文献