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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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开关磁阻电机(SRM)的位置传感器增加了电机结构的复杂性,且由于传感器分辨率的限制,导致系统高速运行性能下降。现有的检测方案大部分依赖于开关磁阻电机模型,起动和低速难以解决磁链积分误差问题。采用了一种新型的激励脉冲法控制方案,提出并分析了无位置传感器SRM控制策略,并在三相12/8极15 kW开关磁阻电机上进行实验验证。实验结果表明,该方案无需任何电机模型和参数,实现了开关磁阻电机的无位置传感器控制,具有良好的静动态性能。 相似文献
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以大功率采煤机开关磁阻电机为研究对象,引入了无位置传感器技术,利用计算机控制设计了转子位置检测程序。根据TWW-4000型大功率采煤机开采中的相电流、电压特点,估算了转子位置并确定了绕组电流在10 A时的最小估算误差,取得了良好的运行效果。此研究为井下采煤机计算机控制和自动化控制策略提供了参考。 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
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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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鉴于开关磁阻电动机(Switched Reluctance Motor,SRM)的转子位置传感器增加了电动机结构的复杂性,同时降低了系统可靠性。考虑到非饱和区域绕组相电感随转子位置周期性变化的规律,并假定相电感为正弦波,提出一种基于复平面电感空间矢量的无位置控制器策略。实验结果表明:在所有速度范围内可实现良好控制。 相似文献
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为满足薄煤层采煤机的特点和性能指标,研制了一种适合薄煤层采煤机行走系统的开关磁阻电动机控制系统。系统采用了全数字控制,使用CAN总线控制实现双机同步,采用专利技术的底板安装方式。该系统通过性能试验满足了薄煤层采煤机的要求。 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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电牵引滚筒采煤机是煤炭物料生产的关键性设备,根据综采工作面位置的变化,滚筒采煤机会变换工作位置并且根据地质情况调整工作姿态。为了提高电牵引滚筒采煤机的快速工序响应,提升综采工作面采煤的生产效率,对电牵引滚筒采煤机的工作姿态检测、控制为一体的电气系统进行设计。以MG2×200/550-WD型采煤机为研究对象,通过仿真技术软件对设计出的姿态控制系统进行验证计算。结果显示,该系统能够对采煤机姿态信息实现监测和控制,能在实际工程现场中实践应用,提升的综采工作面的自动化控制水平。 相似文献
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针对目前磨矿设备中存在的控制模型相对简单、控制精度低、磨矿工序的效率较差等问题,采用模糊控制算法设计了控制模型。根据模糊控制理论,分别设计了给料及主轴转速的模糊控制器,并采用并行连接方法组成了一个两输入两输出的模糊控制系统。以江西理工大学研制的RM500预磨机为样机的Matlab仿真表明,与常规的PID控制相比,模糊控制明显改善了预磨机的静态和动态性能,并且具有更强的自适应能力和鲁棒性;进一步的实际钨矿石预磨试验表明,在模糊控制系统控制下,预磨机工作电流稳定,产品质量优异。 相似文献