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101.
随着全电飞机大量使用,如何实现电机轻量化、提高功率密度从而满足更高性能要求,逐渐成为研究热门问题。以一台全电飞机用外转子表贴式永磁同步电机(SPMSM)为研究对象,基于有限元仿真对6063t6铝合金和钢2种材质下静态力学场进行了分析,确定选用更为轻质的6063t6铝合金材料。在安全系数为10的前提下,轻量化设计端盖厚度2 mm、机壳厚度5 mm。提出了一种镂空式机壳结构,并配合“蟹钳”式加强筋,成功将该结构的安全系数由5.5提高到10以上,优化后机壳成功减重51.92%。对比分析“蟹钳”式与“一字型”加强筋结构,验证了“蟹钳”式加强筋的优越性。结构优化后的电机,既满足轻量化设计又满足可靠运行要求。 相似文献
102.
103.
开关磁阻电机(SRM)具有较强的非线性,很难建立其准确的数学模型,在传统PID调速控制中难以获得整个调速范围内Kp、KI、KD 3个参数的最优组合。而固定参数的传统PID调节器,不利于系统调速的精准性与抗干扰性。通过分析传统PID调节器3个参数的控制特点,主要针对起动、调速、负载扰动等若干状态下,建立适当的、通用的模糊控制规则,将模糊控制和PID控制相结合,构成SRM的模糊PID转速调节器,实现Kp、KI、KD 3个控制参数的自适应调节,从而获得在整个调速范围内不同负载下较好的调速特性。仿真试验表明,所提出方法避免了固定参数转速调节器的比例积分环节导致的低速、轻载工况下的转速超调与振荡,克服了单纯模糊控制所导致的调速误差。 相似文献
104.
105.
针对带式输送机永磁驱动系统采用PID控制器进行控制时电机的控制性能差和采用多电机驱动时电机间转速不同步、稳定性差等问题,提出了带式输送机多永磁电机驱动系统自抗扰同步控制策略。基于自抗扰控制(ADRC)技术设计了2种调速控制策略,并搭建仿真模型进行了对比试验;随后结合模糊PID控制技术对传统偏差耦合控制进行结构改进,并以矿用带式输送机多永磁电机驱动系统为控制对象,开展基于主从、传统偏差耦合和改进型偏差耦合同步控制结构的仿真。结果表明,基于二阶ADRC和改进型偏差耦合控制结构的带式输送机多永磁电机驱动系统同步控制策略具有更好的抗干扰能力、控制精度和同步性,有利于带式输送机平稳高效的安全运行。 相似文献
106.
双向准Z源逆变器驱动永磁同步电机(PMSM)系统在兼具Z源逆变器和PMSM优点的同时,还可实现能量的双向流动。针对双向准Z源逆变器驱动PMSM系统的特点,提出一种快速矢量选择有限集模型预测电流控制(FCS\|MPCC)策略。由双向准Z源网络直流链电压闭环与PMSM电磁功率前馈生成电感电流参考值,由电机转速闭环生成电机电流参考值。通过预测直通(ST)及非直通(NST)状态下的电感电流值并引入电感电流子代价函数以确定是否选择ST状态,进而实现对直流链电压的控制。在NST状态下,结合空间电压矢量脉宽调制策略,仅使目标电压矢量所在扇区的4个矢量参与PMSM定子电流预测和代价函数计算,以选择最优的开关状态,在实现对PMSM转速控制的同时减小在线计算量。仿真结果表明,所提控制策略可实现对双向准Z源逆变器的升压及PMSM牵引或制动工况下的转速控制,系统具有良好的稳态及动态性能。 相似文献
107.
配电网中三相电压不平衡对异步电动机损耗会造成较大影响。运用等效电路公式分析三相电压不平衡影响下电动机损耗存在精度不稳定、需要参数过多且数学模型过于复杂等问题。针对以上问题,提出一种基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的异步电动机损耗评估方法。该方法将实测电机数据作为输入,引入注意力机制为输入特征赋予不同权重;采用卷积层和全连接层组成的CNN构架对异步电动机实测数据进行学习,最后完成损耗评估。以现场试验得到的电机损耗数据作为实际算例,该方法评估损耗与实测损耗平均误差仅为0.717%和0.549%,并与其他典型机器学习算法进行对比,结果表明所提方法具有更好的损耗评估性能。 相似文献
108.
109.
为获得某地铁车辆永磁同步电机的噪声特性,开展了永磁同步电机的电磁力波理论分析和振动噪声测试,从A计权声压级、1/3倍频程和色谱图等指标分析不同测试工况与转速下的噪声特性。研究结果表明:永磁同步电机噪声主要由电磁振动产生,加速过程的主要频谱成分是48阶、56阶和104阶等阶次成分以及以开关频率及其倍频为中心的调制成分,减速过程无开关频率作用,其余阶次成分一致;电机在316 Hz、440 Hz和910 Hz等频率处存在局部模态,在电机阶次激励作用下易引发共振。振动噪声测试及特性分析可为永磁同步电机的应用提供指导。 相似文献
110.
通过绕组函数理论对直线同步电动机进行分析,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的直线同步电动机故障诊断方法。从直线同步电动机的数学模型出发,基于绕组函数理论对电动机正常状态和匝间短路故障状态进行仿真,对电流波形图进行快速傅里叶变换(FFT)得到不同状态的数据集。利用CNN中的GoogLeNet网络结构,在保持网络空间维度的同时不增加故障诊断的计算量。将数据集输入到网络模型进行故障诊断,仿真结果表明GoogLeNet网络结构对直线同步电动机电枢绕组的短路故障识别率达到了96.5%以上。 相似文献