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研究分析了电动车用定子双馈电双凸极(SDFDS)电机在高速运行时的弱磁控制原理,充分利用了SDFDS电机具有励磁磁场可独立调节的优点,提出了相应的弱磁调速策略,使得SDFDS电机调速系统在高速运行时获得了较高的控制性能.并基于Matlab/SIMULINK和实验平台进行了仿真和实验,实现了SDFDS电机高速弱磁控制,电机转速控制性能良好,证明了所设计SDFDS电机高速弱磁控制策略的有效性. 相似文献
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文章分析并建立了定子双馈电双凸极(SDFDS)电机在d、q旋转坐标系下的数学模型。依据空间矢量脉宽调制(SVPWM)原理,SDFDS电机调速系统的电流环采用空间矢量脉宽调制方式以提高SDFDS电机的电枢电流的控制性能。并基于Matlab/Simulink建立了SDFDS电机调速系统的SVPWM控制系统仿真模型。仿真结果表明,采用SVPWM控制的SDFDS电机调速系统电枢电流谐波明显减小,电机转矩脉动降低,电机转速控制性能良好,验证了整个SDFDS电机SVPWM控制系统的正确性和有效性。 相似文献
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由于其双凸极结构,电动车用定子双馈电双凸极(SDFDS)电机驱动系统具有较强的非线性,常规PID控制器参数固定不易调节,难以得到较好的控制特性。由于单神经元具有自学习和自适应能力,且结构简单易于计算,因此该文设计了单神经元自适应PID控制器作为SDFDS电机的速度控制器,并在以数字信号处理器(DSP)TMS320F2812为核心的平台上进行了实验。实验结果表明,单神经元自适应PID控制器具有比常规PID控制器更好的动态和稳态性能,满足电动车对驱动电机的要求。 相似文献
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提出一种用于异步电机位置控制的模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)控制器.其控制系统采用Sugeno型FNN和比例积分(proportional integrate,PI)控制进行构建.在进行试验测试之前,利用实验数据库和梯度算法对模糊神经网络进行在线训练.利用DS1104型DSP控制卡实现控制算法.利用该控制器对异步电机进行位置控制,在电机施加非线性负载和发生参数扰动的条件下,对控制系统的功能以及鲁棒性进行测试,试验结果表明,该控制系统能够保证电机稳定有效的工作. 相似文献
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为了提高异步电动机矢量控制系统对参数变化和负载扰动的鲁棒性,设计了基于模糊逻辑控制的速度控制器,并通过MABLAB/SIMULINK仿真将其与PI控制的系统速度响应进行比较,仿真结果表明模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性。 相似文献
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Ming Cheng Chau K.T. Chan C.C. Qiang Sun 《Industry Applications, IEEE Transactions on》2003,39(5):1363-1371
This paper proposes a new 8/6-pole doubly salient permanent-magnet (DSPM) motor drive, which offers the advantages of higher power density, higher efficiency, and wider speed range. The corresponding control and operation of the motor drive are presented. A variable proportional-integral (PI) controller combined with bang-bang control for the DSPM motor drive is developed. Two operation modes, namely, four-phase and two-phase operation modes, are proposed for the 8/6-pole DSPM motor drive. The drive system is implemented and tested. The results show that the developed control scheme can operate the DSPM motor properly, and the DSPM motor drive offers high efficiency over wide power range and good dynamic performance. Furthermore, the two-phase operation mode of the 8/6-pole DSPM motor offers the possibility of eliminating the torque ripple of the motor drive. 相似文献
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针对SRD系统变结构和非线性的特点,引入了一种单神经元与专家知识相结合的智能PI控制方法,该方法避免了对SRD系统建立精确模型,并且当SRD系统结构的变化,该方法可以在线调整PI参数,系统有较好的稳态和动态性能指标。仿真结果表明,该方法具有很强的自学习、自适应能力,证明了这种方法在SRD系统中应用的可行性和可靠性。 相似文献