开关磁阻电机模型参数辨识仿真研究

开关磁阻电机模型参数辨识直接决定开关磁阻电机运行性能。由于各非线性参数变量相互耦合,辨识难度较大,传统方法易陷入局部极小值,难以得到满意的控制效果。为此,提出了一种遗传蚁群算法的开关磁阻电机模型参数辨识方法。该方法首先建立开关磁阻电机模型,然后采用遗传算法对模型参数进行辩识,并将该辩识结果作为蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法对参数辩识进一步求解。仿真实验结果表明,相对于传统参数辩识方法,遗传蚁群算法能够对非线性参数进行准确的辩识,更准确有效地反映电机实际的工作状态。     

开关磁阻电机神经网络自适应PWM转速控制

开关磁阻电机调速系统(SRD)作为1种交流无级调速系统以其宽广的调速范围和优越的调速性能而倍受关注。但由于开关磁阻电机高度的非线性和多变量的特点,很难建立其精确的数学模型,使得SRD的控制存在较大难度。针对这一问题,提出1种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的开关磁阻电机自适应PWM转速控制方法。该方法利用RBF神经网络极强的逼近能力和快速的收敛性,将离线训练好的网络构成转速控制器,并结合网络的在线训练,让控制器在电机运行中自适应地调节网络参数,使之适应环境的变化。同时构造另一个RBF网络对控制对象进行在线辨识,为控制网络的在线学习提供所需的梯度参数。通过实验,证明了该方法具有响应速度快、控制精度高、适应性强等优点。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机单神经元PID控制

论文提出了一种基于径向基函数（radial basis function）神经网络在线辨识的开关磁阻电机（SRM）单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。并构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识。建立其在线参考模型．由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。样机的实验结果表明，文中所提出的基于RBF神经网络辨识的开关磁阻电机单神经元自适应PID控制方法，通过在线辨识建立了过程模型并为神经元控制器提供了梯度信息，达到了在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好。     

基于系统辨识的开关磁阻电机PI参数整定

简要介绍了系统辨识的概念和模型.在Matlab建立的开关磁阻电机模型基础上,给定一个阶跃的斩波信号得到电机的阶跃响应从而求得SR电机小信号模型.利用系统辨识的方法将SR 发电系统视为一个二阶系统,即ARX模型,并由Matlab的系统辨识工具对发电系统进行辨识,得到了系统的PI传递函数,利用劳思判据求解稳定性的方法解出电机Ki、Kp的参数范围,并通过实验验证了方案的可行性.     

开关磁阻电机的控制模式

本文在分析电机基本特性的基础上，综述比较了开关磁阻电机的控制模式。     

开关磁阻电机角度最优控制

针对开关磁阻电机离线计算或随着负载、转速的变化线性地改变开通、关断角,且在实际运行中不可能是最优的问题,提出了在稳态时使驱动系统的性能指标转击巨／安培最优的开通关断角在线控制方案。给出了一种调整开关角的实现方法,建立了基于最小二乘法预测改变开关角后相应电流值的数学模型,详细地寻找最优转岳巨／安培的流程图。试验结果表明,实际开通关断时刻较离线计算值有所变化。证实了该在线调整方法的必要性和有效性,且该寻优过程不易陷入局部振荡。     

开关磁阻电机的单片机控制

研究开关磁阻电机驱动的单片机控制，系统具有起动，停车，改变转速，显示转速等功能，实验证明本系统具有良好的调速性能。最后，作者提出了增大ＳＲ电机调速比的一种方法。     

基于BP神经网络在线辨识的开关磁阻电机神经网络自适应PID控制

基于开关磁阻电机的高度非线性的电磁特性,固定参数的PID调节器无法得到理想的控制性能指标,该文提出了一种基于BP神经网络在线辨识的SRM神经网络PID自适应控制新方法。实验结果表明,利用BP神经网络来构成开关磁阻电机的神经网络自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。     

开关磁阻电机磁链特性在线建模方法

针对堵转实验或有限元分析获取开关磁阻电机(SRM)磁链特性繁琐耗时、算法复杂、可移植性差等不足,在分析了磁链计算原理基础上,提出了电感上升区间恒流激励方法,设计了磁链特性在线建模平台,给出了其运行方案和流程。样机在线建模结果证实了该方法的可操作性和可移植性,磁链数据误差小于0.008 Wb,为后续电机优化控制、转矩脉动抑制、性能提升及双电机协同控制系统功率平衡输出奠定了实验数据基础。     

开关磁阻电动机开关角的在线最优控制

针对传统的开关磁阻电动机角度位置控制只是离线计算合适的开通关断角,或随着负载、转速的变化线性地改变开通关断角,提出了在稳态时使驱动系统的性能指标转矩／安培最优的开通关断角在线控制方案,详细了一种利用ＥＰＲＯＭ实现开关角控制的方法,给出了一些实验结果,证实了该在线调整方法的必要性和有效性。     

基于换相过程控制的开关磁阻电动机转矩波动最小化研究

转矩波动是开关磁阻电动机较为突出的问题，在对开关磁阻电动机转矩模型分析的基础上，提出了一种控制策略用于解决换相过程中转矩平滑过渡的问题，详细讨论了该控制策略的一种在线控制方案，理论分析表明该方法能减小转矩波动，且效果较好，通过对12／4极三相开关磁阻电动机的仿真和实验研究，验证了所提方案的可行性。     

开关磁阻电机的滑模变结构控制

针对开关磁阻电机存在磁场严重的非线性且数学模型不精确等问题,提出了一种滑模变结构控制方法。它主要是通过切换函数从而不间断地来回切换系统量,系统总约束在切换面上,然后系统的状态变量自动地滑到原点。利用滑模变结构控制的快速性和完全自适应性,设计了滑模变结构控制的开关磁阻电机调速系统,同时推导出了该方法的数学模型,最后编程实现并在实验台上调试。实验结果证明,与常规的控制策略相比,滑模变结构控制改善了系统的动态性能,有较强的鲁棒性,且在无需知道电机精确模型的情况下可有效克服转矩脉动。     

开关磁阻电机无位置传感控制器研究

针对机械式位置传感器增加控制系统复杂性和降低系统可靠性的问题,提出了开关磁阻电机一种新的无位置传感控制器。在建立开关磁阻电机电感模型基础上,推导无位置传感器数学模型,构建无位置传感器控制系统。通过测量激励相电压和电流,估算转子实际位置,采用电流斩波控制方法控制开关磁阻电机低速运行,采用角度位置控制方法控制开关磁阻电机高速运行。对该无位置传感系统进行仿真,并实现了对开关磁阻电机无位置传感器的控制。实验结果表明该方法能在较宽调速范围内准确地估计开关磁阻电机转子位置。     

磁链模型的双开关磁阻电机无位置传感器控制

针对开关磁阻电机( SRM)转子位置传感器带来的成本提高、可靠性降低的问题,研究双SRM无传感器控制.利用SRM两个特殊位置的磁链特性,建立非线性磁链解析模型,给出磁链模型中的参数计算方法,提出双开关磁阻电机无位置传感器控制策略.以TMS320F2812 DSP为控制核心,搭建两台18.5 kW SRM控制器,并实现双...     

基于反步法的开关磁阻电机电流斩波控制

开关磁阻电机（switched reluctance motor, SRM）,因为它的特殊构造,以及磁路的饱和性,使得SRM成为了多变量、非线性,以及强耦合的系统,它的磁链、电流、转矩和转子角度之间都存在着复杂的非线性关系。反步法作为一种处理非线性系统控制的高效控制策略,具有高效和鲁棒性的特点,在本文中,选用的是三相6/4开关磁阻电机进行研究,根据SRM准线性公式设计了反步控制模块,接着再利用李雅普诺夫稳定性理论证明了它的稳定性,提出基于反步法的SRM电流斩波控制的方法,通过MATLAB/simulink进行仿真,仿真的结果可以看出在电机启动的时候,电流在80 A上下波动,形成了平顶波,证明了该方案的合理性,为实际SRM电流斩波控制系统的设计提供了另一种思路。     

开关磁阻电动机控制方法研究

简要介绍了开关磁阻电动机的特点,详细介绍和分析了开关磁阻电动机的各种控制方法,分析了各种控制方法的原理、优缺点和适用范围,重点分析了直接转矩控制方法。     

基于GA-ANFIS的开关磁阻电机建模

针对在使用自适应神经网络模糊推理系统对开关磁阻电机进行建模的过程中收敛速度慢的问题,采用将遗传算法和自适应神经网络模糊推理系统相结合的开关磁阻电机建模方法.网络结构仍然采用具有很强鲁棒性和自适应性的Takagi-Sugeno模型,而在网络参数训练时将遗传算法与自适应神经网络模糊推理系统的传统混合学习算法相结合,以提高训...     

基于APC控制的开关磁阻电机性能分析

针对开关磁阻电动机二维有限元计算考虑端部效应问题,为提高其电磁场的计算精确度,根据开关磁阻电动机(SRM)性能及其系统的结构特点,搭建了SRM及其控制系统的整体模型,在电磁场基本理论的基础上,采用有限元法对角度位置控制( APC)控制下的SRM的电磁场进行了数值研究.在理论计算的基础上得出了SRM的输出转矩、相电流波形以及磁链等参量的变化曲线,并对其进行了详细地分析,同时将数值计算结果与实测结果进行比较,验证了二维仿真中考虑绕组端部磁场影响的模型的合理性,为SRM性能优化及温升和噪声地研究提供了理论依据.