一种基于外部特性的晶体管电路模型的构建方法

晶体管外部特性是指输入侧电压与电流间的关系和输出侧电压与电流间的关系.对晶体管放大电路中的晶体管输入/输出端口及其外部电路的电压-电流间关系进行图解分析,得到解的数学描述,再对微变增量用微分量代替,从而获得晶体管端口电压电流间的线性描述.使用基尔霍夫电压定律及电流定律对该线性描述进行解读之后,选用线性电阻、恒压源和受控电流源作适当连接,形成与解读结果相一致的反映放大电路中晶体管端口实际变量关系的电路模型.用于晶体管放大电路静态分析和动态分析的晶体管电路模型是这一模型的特殊情况.     

超声波电机模糊-PI双模自适应速度控制

行波接触型超声波电机与传统电磁型电机截然不同 ,其驱动力矩并非由电磁感应产生 ,而是由压电陶瓷超声频域的振动转化而来。参数的时变性、系统内在的非线性、系统的强耦合性等原因导致其动态和稳态数学模型难以获得。在未知控制对象精确参数及数学模型的情况下 ,提出了超声波电机的模糊 -PI双模速度控制策略 ,系统根据工作状况随时调整控制模式。实验表明 ,系统较好地实现了设定的速度参考模型的自适应跟踪 ,具有控制灵活、适应性强的优点 ,又具有较高的控制精度。     

基于超扭曲算法的永磁同步电机直接转矩控制

针对以电压源逆变器(VSI)馈电的永磁同步电机(PMSM)驱动系统,提出一种基于超扭曲算法的直接转矩控制。该控制策略结合滑模控制、直接转矩控制和空间矢量调制的原理,克服了PI型控制的空间矢量调制-直接转矩控制(DTC-SVM)鲁棒性差与传统滑模控制的DTC-SVM存在抖振的缺点,从而获得良好的稳态与动态性能,同时保证逆变器开关频率近似恒定。实验结果表明,所提方法不仅可以有效减小磁链和转矩脉动,还对系统参数变化具有较强的鲁棒性能。     

基于矢量作用时间的永磁同步电机预测电流控制

针对以电压源逆变器(VSI)馈电的永磁同步电机(PMSM)驱动系统,提出一种基于矢量作用时间的预测电流控制策略。从拓展有限控制集和改变最优电压矢量选择方式的角度出发来改善系统的稳态性能。首先通过加入虚拟电压矢量的方式拓展有限控制集,并依据在每个扇区内各矢量对d轴电流增、减作用的不同来优化有限控制集。其次令下一时刻的预测电流值等于其期望值,从而可获得每个矢量作用时到达d、q轴电流期望值的矢量作用时间。利用各矢量的作用时间来衡量其对d、q轴电流的作用效果,以此代替传统预测电流控制中的电流预测环节。并依靠矢量作用时间来选择最优电压矢量,这样可以有效解决占空比调制环节难以有效发挥作用的问题。最后通过实验对所提算法的可行性与有效性进行了验证。     

液体媒质超声波电机定子振动的有限元分析

液体媒质超声波电机定转子不直接接触,而是利用液体将定子振动的机械能传递给转子,从而克服了接触型超声波电机的不足,是超声波电机一个新的研究方向.本文针对液体媒质超声波电机与接触型超声波电机能量传递方式上的不同,建立了电机定子有限元模型,通过定子模态、谐响应和电压激励时的动态分析,获得了电机的振动频率及接触面上定子质点的运动轨迹,在此基础上讨论了定子振动对电机运行特性的影响,并研究了压电片引起的定子振动的变化,给出了压电片厚度与振动幅值及谐振频率的关系曲线.最后测量了不同电压频率、不同液面高度时电机的转速,实验结果验证了理论分析的正确性.     

基于RBF神经网络的永磁同步电机无位置传感器控制

本文通过分析永磁同步电机Id=0控制策略及其间接位置检测原理,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的无位置传感器控制方法.该方法首先构建一个隐层节点数为零的四输入两输出RBF网络,网络的输入为电机α-β轴上电压和电流,输出为转子转角和转速,然后在离线训练过程中按照自适应算法不断添加和删除隐层节点,形成一个结构简单、紧凑的RBF网络,最后采用梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数.该方法通过对电机α-β轴上电压和电流的映射,得到了电机转子的转角和转速,取代了传统的位置传感器.实验结果表明了该控制方法的有效性.     

压电超声波电机技术发展水平与应用前景展望

压电超声波电机是利用压电陶瓷的逆压电效应获得旋转力矩的新原理电机,其异于电磁型电机的工作机理与卓越特性使其在仪器仪表、办公设备、航空航天等领域具有广阔的应用前景.本文对压电超声波电机的技术特点及其在国内外的发展状况作了分析,并对其应用前景进行了综述.     

基于自适应径向基函数神经网络的无刷直流电机直接电流控制

提出了基于自适应径向基函数（Radial Basis Function)神经网络的无刷直流电机直接电流控制新方法。该方法构造了一个隐层节点初始个数为零的RBF网络，通过在训练过程中不断地按照自适应算法添加和删除隐层单元，形成一个结构简单、紧凑的RBF网络来实现电机电压、电流与功率开关导通信号之间的非线性映射，直接控制功率开关的通断，实现无位置传感器的直接电流控制。网络训练采用离线训练和在线训练相结合的方法。首先利用来自实验数据的训练样本按给出的自适应算法对网络进行离线训练，确定RBF网络隐层节点的个数及位置；再按递推最小二乘法(RLS)在线修正隐层与输出层之间的连接权：最后，用数字处理器(DSP)实现在线控制算法。实验结果表明，该控制方法具有较高的鲁棒性和控制精度。     

基于遗传算法的超声波电机模糊自适应速度控制

行波接触型超声波电机是一种利用压电陶瓷的逆压电效应工作的新原理微特电机，与传统电磁型电机截然不同，其驱动力矩并非由电磁感应产生，而是由压电陶瓷超声频域的振动转化而来，参数的时变性，系统内在的非线性、系统的强耦合性等原因导致其动态和稳态数学模型难以获得。在未知控制对象精确参数及数学模型的情况下，该文提出一种新的超声波电机自适应速度控制策略。控制系统包括两个闭环，内环用来补偿由于温度变化造成的机械谐振频率漂移，可以增强响应的快速性与准确性，另一闭环为频率调节环，频率值由模糊控制器根据工作状态随时调整，其模糊控制规则基于遗传算法在线调节。系统较好地实现了设定的速度参考模型的自适应跟踪，具有控制灵活，适应性强的优点，又具有较高的控制精度和较好的稳定性。     

基于神经网络的永磁同步电机多参数解耦在线辨识

为消除永磁同步电机数学模型欠秩性而引起的在线多参数辨识时的耦合影响,本文提出了一种矢量控制策略下的d轴负序电流瞬时注入神经网络解耦辨识方法,结合最小均方权值收敛算法,在线辨识出了表贴式永磁同步电机的电感、定子电阻和转子磁链,并通过增加网络结构中节点的方法削弱了逆变器压降、死区等因素对参数辨识精度的影响。实验结果验证了算法的有效性,在不影响电机系统正常运行的同时,实现多参数快速辨识,且具有较好的辨识精度。