基于PSO优化LSSVM的短期风速预测

为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。首先求出风速时间序列的嵌入维数和延迟时间,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。利用粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机模型对相空间重构后的风速时间序列进行预测,预测结果表明基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的预测效果满足了精度要求。同时运用了支持向量机和BP神经网络模型进行预测,仿真结果表明,基于粒子群优化的最小二乘支持向量机预测方法具有预测精度高,预测速度快的优点,因此具有很高的工程实际应用意义。     

12/14混合定子磁悬浮开关磁阻电机磁链特性及磁链建模研究

12/14混合定子磁悬浮开关磁阻电机(HSBSRM)的磁链是计算电磁转矩和径向悬浮力的基础,是实现电机稳定旋转和悬浮的前提。针对常规解析法建立的12/14HSBSRM磁链模型的局限性,提出了基于贝叶斯证据框架最小二乘支持向量机(LS-SVM)的磁链建模方法。通过有限元法分析了HSBSRM悬浮绕组与转矩绕组磁链的耦合关系、悬浮绕组间磁链耦合关系绕组磁链与径向位移关系、悬浮绕组磁链与转子位置角关系,建立了基于贝叶斯证据框架LSSVM的磁链模型,仿真结果表明所提方法能够快速准确的建立磁链模型。     

基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测

为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型。在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型。运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用E1man神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测。     

利用粒子群优化最小二乘支持向量机诊断H桥功率模块IGBT故障

为了提高H桥功率模块中IGBT故障诊断的准确性,提出将粒子群优化最小二乘支持向量机用于H桥功率模块中IGBT故障诊断。分析了功率模块中可供采集的信号,将H桥直流侧电容电压作为故障的原始信号。通过小波多分辨率提取故障特征。采用粒子群算法优化最小二乘支持向量机中的核函数和正则化参数。通过仿真实验表明,粒子群优化最小二乘支持向量与默认参数最小二乘支持向量机、粒子群优化支持向量机和遗传算法优化最小二乘支持向量机相比,诊断准确率高和诊断时间短等优点,具有很好的实用性。     

磁悬浮开关磁阻电机逆动力学建模与控制

针对磁悬浮开关磁阻电机这一多变量、非线性、强耦合系统解耦控制时逆动力学模型难以获取的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的逆动力学建模与解耦控制方法.介绍磁悬浮开关磁阻电机工作原理,给出悬浮力和转矩的动力学模型,分析模型的可逆性.在此基础上,结合最小二乘支持向量机拟合与逆模解耦线性化特点,研究磁悬浮开关磁阻电机的最小二...     

基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究

风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法（improved particle swarm optimization algorithm ,IPSO）对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机（support vector machine,SVM）模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机（IPSO-LSSVM）的风电功率预测模型具有较高的预测精度。     

群优化支持向量机的磁轴承转子位移预测建模

为实现三自由度混合磁轴承转子位移自检测,提出了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的转子位移预测建模方法。通过对该磁轴承电磁结构和工作原理的分析,基于等效磁路法构建了大气隙范围内的非线性模型。在此模型基础上,结合最小二乘支持向量机在有限样本下对高维非线性的拟合及预测能力,通过采集具有代表性的电流–位移样本数据,训练得到磁轴承位移预测模型。针对最小二乘支持向量机超参数选取问题,采用粒子群优化算法进行自动寻优,以提高预测模型的拟合和预测精度。最后将均值误差和绝对误差作为模型评价指标对所提方法进行对比仿真研究,并对结果进行了讨论,验证了预测建模和自检测方法的有效性。     

基于有限元的永磁无刷直流电机转矩优化设计

在分析永磁无刷直流电机电磁转矩的基础上,以抑制电机转矩脉动为目标,提出了有限元与最小二乘支持向量机( LS-SVM)及粒子群优化算法相结合的永磁无刷直流电机设计方法,建立了永磁无刷直流电机有限元模型.经有限元计算分析,得到了极弧系数、永磁体厚度和气隙长度对电机转矩脉动的影响曲线,生成了LS-SVM训练样本,经训练得到了永磁无刷直流电机LS-SVM模型,通过有限元计算和LS-SVM模型拟合结果的比较,验证了模型的准确性.利用粒子群优化算法对永磁无刷直流电机LS-SVM模型进行优化,得到了极弧系数、永磁体厚度和气隙长度的最优参数,经有限元计算结果验证了优化的有效性.     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSO-LSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSO-LSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

针对当今人工智能短期负荷预测方法存在的缺陷,提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测方法,即建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归模型。在选取该模型训练样本时,为了提高预测精度,采用灰色关联投影法来选取相似日。同时,针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提出自适应变异粒子群优化算法来选择最小二乘向量机的参数,从而提高了负荷预测精度,避免了对模型参数的盲目选择。仿真结果分析表明,该方法有效、可行。     

基于I-ω法磁场辨识的无轴承异步电动机矢量控制

集旋转与悬浮于一体的无轴承异步电动机是一个非常复杂的非线性系统,电磁转矩与径向悬浮力的非线性解耦是实现电机稳定悬浮运行的基础.气隙磁场定向控制算法复杂,且没有实现两者的动态解耦.提出了基于转矩绕组转子磁场定向控制算法,径向悬浮控制所需的气隙磁场通过I-ω实时辨识.仿真结果表明,电磁转矩与径向悬浮力实现完全解耦,验证了所提方案的有效性.     

交替极无轴承电机的转矩与悬浮特性

通过建立电机有限元分析模型的方法,对交替极无轴承永磁电机的转矩特性和悬浮机理做了深入的分析和验证,指出转矩和悬浮力分别正比于转矩电流和悬浮电流,悬浮力与转子旋转角位置无关以及转矩与悬浮控制相解耦等特性.针对传统无轴承永磁电机转矩输出与悬浮力之间的折中问题,分别建立交替极电机和表贴式无轴承电机的有限元模型,比较仿真数据,结果表明在两者电磁转矩相近的情况下,交替极电机的悬浮力是同样极对数表贴式无轴承电机的2.87倍.     

交替极永磁无轴承电机的直接悬浮力控制

通过借鉴永磁同步电机直接转矩控制(PMSM-DTC)的思想,将直接转矩控制的理论和方法应用到永磁型无轴承电机磁悬浮力的控制上去,提出了一种新颖的基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)方法的直接悬浮力控制算法,并在一台交替极无轴承永磁电机上进行了实验验证,结果表明该控制思想的正确性和有效性。     

无轴承异步电机气隙磁场辨识方法与应用

针对无轴承异步电机电磁转矩与径向悬浮力这一强耦合的非线性复杂系统,依据转子磁场定向控制的特点,研制了转矩绕组采用转子磁场定向控制,径向悬浮控制所需的气隙磁场通过I-ω法适时辨识的控制系统.应用Matlab/Simulink建立了系统仿真模型.计算机仿真结果表明,实现了电磁转矩与径向悬浮力之间的完全解耦,具有良好的动、静态性能,验证了本文所提方案的有效性.     

新型交替极无轴承永磁电机的原理与实现

传统永磁型无轴承电机悬浮力和转矩控制存在耦合，该文对一种新型交替极转子结构的无轴承永磁电机的磁悬浮原理进行了深入分析和数学建模，指出该类型电机所具有的独特的悬浮控制和转矩控制解耦的特点，并构建了无轴承交替极永磁电机的实时控制系统。实验结果表明实现了该新型无轴承永磁电机的动、静态稳定悬浮，验证了悬浮与转矩控制解耦的特性。     

无轴承异步电动机的有限元分析

阐述无轴承异步电动机径向悬浮力产生原理及其数学模型。用有限元方法分析了无轴承异步电动机气隙磁场分布状况及径向悬浮力与绕组中电流之间的非线性关系，为无轴承异步电动机获得最大径向悬浮力的优化设计及对应的控制策略提供了依据。     

计及偏心及洛仑兹力的永磁型无轴承电机建模与控制研究

对转子偏心情况下永磁型无轴承电机中2种磁悬浮力的产生机制进行了深入的理论分析和数学建模；特別揭示了转子偏心、转矩绕组磁场对悬浮力控制及悬浮绕组磁场对转矩控制的耦合影响；提出一种实用的悬浮力及转矩控制方案，并通过在一台表面贴装无轴承永磁同步电动机上进行的实验验证了其有效性和实用性。实验结果表明考虑转子偏心和洛仑兹力的影响有效的提高了无轴承电机悬浮运行时的稳态精度和动态响应速度，极大的拓宽了其应用领域。     

无轴承永磁同步电动机的独立控制研究

传统无轴承永磁同步电机的控制方案由于悬浮绕组的控制必须获得转矩绕组传递的气隙磁场幅值和相位信息，使得转矩绕组和悬浮绕组的控制策略受到相互制约。文中采用传统的电压-电流模型方法辨识出所需的转矩绕组气隙磁链，使电机的电磁转矩和悬浮力控制实现独立控制，从而极大的提高了无轴承永磁同步电动机在超高速领域的实用性。实验结果表明该独立控制方法能较好地满足电机径向悬浮的稳、动态性能要求。     

一种无轴承开关磁阻电机独立控制策略

基于无轴承开关磁阻电机中平均转矩和径向悬浮力之间独立控制的思想,研究了一种新型的控制策略。其中主绕组电流单、双相交替工作,悬浮绕组电流固定开关角轮流导通15°,实现无轴承电机转矩和悬浮的独立控制并建立该控制策略下的瞬时转矩、平均转矩和径向悬浮力的计算公式,阐述电机控制参数和控制依据,分析了该控制策略的工作区域。仿真和实验结果均证实了理论分析的正确性和可行性。     

一种新型混合转子结构无轴承电动机磁悬浮力的矢量控制

无轴承电机具有无机械磨损和噪声等优点，其转子旋转和悬浮的电磁转矩和磁悬浮力皆由电机本身产生。在对不同转子结构转矩和磁悬浮力进行有限元对比分析的基础上，该文提出了一种兼有永磁式和感应式转子共同优点的新型混合转子结构。该电机不仅能产生大的电磁转矩和磁悬浮力，而且提供了通过电流矢量定向实现悬浮力解耦控制的途径。基于数字信号处理器DSP(TMS320C32)和复杂可编程逻辑芯片CPLD(Xilinx)，构建了混合转子无轴承电机的控制系统，实现了悬浮力矢量控制策略。试验结果表明该文所提出的新型无轴承电机的设计与控制策略是可行的。