一种新型混合励磁电机矢量控制策略的研究

通过永磁与电励磁磁路的特殊设计,研发了一种新型混合励磁同步电机,在分析了其基本结构与调磁原理的基础上,提出了基于分区控制的矢量控制策略,深入研究了各区域的电流分配机制,最后通过样机实验验证了该电机及其控制策略的可行性与有效性。     

基于Simulink的IPMSM矢量控制策略研究

在分析内埋式永磁同步电机(IPMSM)数学模型的基础上,利用Simulink建立了IPMSM矢量控制系统仿真模型,分别建立了速度控制模块、电流滞环控制模块、坐标转换模块等子模块,并对IPMSM矢量控制系统弱磁控制进行了仿真研究。仿真结果证明了该方法的快速性和有效性,为实际电机控制系统的分析、设计和调试提供了新的思路。     

一种基于变形运动矢量分析法的转子耦合故障机理建模

为完善和丰富目前旋转机械耦合故障所普遍采用的数值解法,提出一种松动—碰摩转子耦合故障的建模方法:变形运动矢量分析法.首先,变形运动以故障定义变形,然后利用傅里叶级数建立起故障变形和周期信号的关系;其次,矢量分析利用动、静两套坐标系建立起故障变形运动和周期性激励力的关系,并在动坐标系中分析故障运动;第三,利用谐波...     

矢量控制的改进

介绍了采用自抗扰和空间矢量脉宽调制技术(SVPWM)对传统的PID正弦脉宽调制(SPWM)矢量控制进行改进,并通过实验和仿真加以证明。     

基于Park矢量的电动机轴承故障检测方法

提出了一种基于Park矢量的改进聚类处理算法,该方法通过辨识感应电动机三相定子电流中的故障信息来识别轴承故障。为了验证该方法的有效性,在电动机轴承上预设了故障,通过数字信号处理器采集数据,并利用上述方法进行处理。结果表明,所提出的方法可有效识别电动机的轴承故障。     

基于Crowbar控制的DFIG风电机系统低压穿越运行

紧急电网运行标准要求风力发电机在电网电压跌落的情况下不能从电网中解列,以防引发后继更为严重的电网故障。为了保护励磁变频器,需要采用Crowbar装置在电压跌落时为双馈感应发电机（DFIG）转子浪涌电流提供通路,并限制转子电流的增大。文章提出一种Crowbar控制策略,能够有效抑制转子过电流、直流母线过电压以及电磁转矩的振荡,并帮助电网电压的恢复。仿真结果验证了该控制方式能够使DFIG在大幅电压跌落故障下实现不间断运行,提高了DFIG风电机组运行可靠性。     

极端天气下电网故障预警及风险评估模型

为分析台风、暴雨等极端天气对电网正常运行造成的影响并做出风险评估以作应对,提出了极端天气下电网故障预警及风险评估模型。分析了在极大风以及雷电天气影响下电网可靠性能以及风险评估,针对极端气象环境对电力系统的影响进行了分析,建立了极端天气条件下的电网故障评估模型,提出了电网韧性指标,利用 Credal 集合对可靠性评估进行分析,其中应用人工神经网络进行潮流计算。最后通过仿真分析论证了所提方法的有效性。     

一种平滑 DFIG有功功率波动的混合控制策略的研究

提出了一种在超同步转速范围内平滑双馈异步风力发电机（ DFIG）转子侧有功功率波动的混合控制策略。该策略在传统的双馈异步风力发电机组控制基础上,引入了变桨距和直流侧电压混合控制。变桨距控制用来平滑有功功率波动的低频分量;直流侧电压控制的给定值叠加一个随功率波动变化的偏差电压,用来平滑有功功率波动的高频分量。在Matlab/Simulink平台上,搭建了DFIG构成的风力发电系统,分别采用传统控制策略和文中提出的混合控制策略进行仿真,结果表明,混合控制策略有效平滑了发电机转子侧有功功率的波动。     

不平衡及谐波电网条件下双馈风电变流器的改进控制研究

针对双馈风电机组在电网电压不平衡及谐波畸变条件下的故障穿越问题,分析了此类电网故障对机组运行性能的影响,提出了一种双馈机组转子侧、网侧变流器的协同控制方案。通过改进转子侧、网侧变流器的矢量控制算法,抑制了双馈感应电机的电磁转矩波动,降低了机组输出总有功功率的波动,获得了对称、正弦的机组输出电流。仿真结果表明,所述控制方案能够显著改善双馈风电机组在此类电网故障条件下的运行性能,从而提高机组的故障穿越运行能力。     

电网扰动故障下双馈风电机组建模及模型验证

针对分析风电机组并网对系统稳定性影响,需要建立风力发电机的模型的问题,对电网扰动故障下双馈风电机组的模型进行研究,并且开展了模型有效性验证。首先,建立了用于电力系统仿真计算的包括电网扰动模型、双馈发电机模型、变流器模型、风轮模型、传动链模型、变桨模型、变速变桨控制模型等的双馈风电机组模型。然后以WD77-1500型双馈风电机组为例子,在Matlab/Simulink环境下,搭建出该机型的仿真模型,并研究双馈风电机组在电网扰动故障下的动态响应特性;最后,通过分析对比模型仿真结果和现场低电压穿越测试结果,验证了该模型的正确性和有效性。模型验证结果表明,所搭建的风电机组模型适用于后续的风电场建模和研究对电力系统稳定性的影响,具有重要的工程应用价值。     

双馈风电机控制系统传感器的故障仿真

风力发电机控制系统在实际应用过程中会由于各种外界或内部原因造成不同类型的故障。故障的直接后果是使控制系统偏离正常运行,引起机械损伤、电气部件烧毁、甚至电网故障。列举了四种常见的传感器故障并分别对其建模仿真,最后又模拟了并发故障下风机的运行。     

Improved fault ride through capability of DFIG based wind turbines using synchronous reference frame control based dynamic voltage restorer

Fault ride through (FRT) capability in wind turbines to maintain the grid stability during faults has become mandatory with the increasing grid penetration of wind energy. Doubly fed induction generator based wind turbine (DFIG-WT) is the most popularly utilized type of generator but highly susceptible to the voltage disturbances in grid. Dynamic voltage restorer (DVR) based external FRT capability improvement is considered. Since DVR is capable of providing fast voltage sag mitigation during faults and can maintain the nominal operating conditions for DFIG-WT. The effectiveness of the DVR using Synchronous reference frame (SRF) control is investigated for FRT capability in DFIG-WT during both balanced and unbalanced fault conditions. The operation of DVR is confirmed using time-domain simulation in MATLAB/Simulink using 1.5 MW DFIG-WT.     

全矢谱技术在齿轮故障诊断中的应用

以齿轮传动系统为研究对象,针对转子振动信号的信息源不足问题,采用全矢谱技术的信息融合分析方法,更真实、可靠地反映出齿轮的振动特征,实现齿轮故障诊断的信息全面和高分辨率的特点.     

制造网格中访问控制的研究

针对制造网格开放的系统框架、动态的组织结构和复杂的业务流程等特性,提出了一种基于网格社区授权服务框架的动态、分粒度访问控制解决方案.在该方案中,制造网格的访问控制模型扩展了基于角色的访问控制模型.全局细粒度的访问控制策略确定用户对应角色的全局权限;根据项目状态,动态调整角色的可执行权限,本地粗粒度的访问控制策略确定服务的共享权限;服务节点做出授权决策.应用实例证明,制造网格访问控制模型支持动态授权及制造网格服务节点自主控制,可以增强制造网格的安全性.     

基于二叉树的支持向量机旋转机械故障诊断方法

支持向量机理论最初是针对两类模式识别问题而提出的.在故障诊断领域,多类故障诊断问题更为普遍.针对支持向量机常用的多类分类算法进行了分析,在此基础上提出了一种基于聚类思想的二叉树多类分类算法,并运用该算法对转子模拟试验台几种典型的故障进行了模式识别,实验结果表明新方法能有效地、准确地识别故障模式,比较符合实际工程要求,具有较高的推广性能.     

基于网格技术的远程故障诊断系统研究

为充分共享和应用广域环境下由供应商及其合作伙伴提供的信息与服务,以协同完成设备远程服务与故障诊断任务,提出应用网格技术基于开放式框架结构、通用的标准和规范以及在解决分布式、并行服务、计算和分析领域方面的特长,构建远程故障诊断系统,把广域分布的专家知识、检测设备、分析软件和设备信息等定义为服务资源,并以资源节点的形式表现。阐述了资源节点的建设、管理以及作用策略与机制,进而指出资源节点的组织和优化调度是系统有效作用的关键,结合一个约束条件下多目标决策过程模型,详细阐述了解决该问题的数学规划过程,通过具体实例验证了该算法的可行性。     

涡轮泵实时故障检测的快速支持向量机算法

提出了一种基于边界样本的快速支持向量机(support vector machine,SVM)算法用于液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测。算法按一定步长将涡轮泵振动信号分段,再将每个步长信号平分为多段且计算每段信号的均方根、裕度因子和峭度,并将之组合为3维向量作为故障特征,以每个步长信号中的故障样本点数目作为判断故障的依据;算法采用条件正定核函数计算原始样本集中正常样本与故障样本之间的距离,选择边界样本作为新的训练样本集,并以此计算支持向量并构造决策函数。用某型号涡轮泵振动加速度信号对算法进行验证,结果表明对包含5 600个故障样本和5 600个正常样本的原始训练样本集,算法的训练时间为0.68 s。对时长20.80 s的待检信号,算法检出故障时刻为20.43 s,比故障真实出现时刻晚0.42 s(在0.5 s之内)。该算法大幅度提高了训练速度与分类速度,具备良好的精确性与实时性。     

基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制仿真

基于传统固定增益PID（Proportion—Integral—Derivative）的永磁同步电机矢量控制系统,存在着响应速度不快、稳态性能较差、转矩脉动较大的缺陷．针对这一问题,利用具有参数自整定功能的模糊PID控制器对矢量控制系统进行改进,并在MATLAB／Simulink环境下建立了系统仿真模型．仿真结果表明：模糊PID控制器可显著提高系统鲁棒性,很好地满足了永磁同步电机（PMSM）高精度、快响应的控制要求．