液体媒质超声波电机转子稳定性理论和实验研究

液体媒质超声波电机定、转子不直接接触,利用液体媒质驱动转子旋转,是超声波电机新的研究方向。在液体媒质超声波电机中,转子的稳定性是一个关键问题。该文利用有限元分析软件CAPA和ANSYS,分析了在受到电压激励时电机内液体媒质的声流速分布。通过仿真发现,液体媒质同时存在切向流动和径向流动,是一种紊流,速度的大小和方向与激励电压和液体参数密切相关。切向流动推动转子旋转,而径向流动作用在转子上,引起了转子不稳定。为了分析方便,假设转子轴不固定,径向流动对转子的作用可通过弹簧和质量块构成的单自由度系统模拟,这样转子的稳定性可利用转子的振动频率衡量。通过实验研究了电机激励电压、转子厚度、液体媒质的高度及类型与转子振动频率的关系,为提高转子稳定性、优化电机设计提供了参考依据。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制

开关磁阻电机(SRM)因其结构简单、工作可靠、效率高、成本低等优点使之成为当前极具竞争力的一种调速电动机。但由于电机本身的非线性电磁特性,导致了其转矩脉动比其他传动系统严重。如何更好地对开关磁阻电机的转矩进行控制,抑制转矩脉动也成为了近年来研究的热点。针对这一问题,提出了一种基于基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制方法。利用从SRM动态模型仿真中产生的数据来对RBF神经网络进行离线训练,使之学习不同转速和转矩下的优化电流波形,再将训练好的RBF网络用于电机的转矩控制中,完成不同转速下,转矩、位置到电流的非线性映射。最后通过瞬时电流跟踪控制使电机电流跟踪参考电流,完成电机的转矩控制。该控制方法充分利用了RBF神经网络逼近、泛化能力强,运算速度快的优点,且控制过程简单,网络无需在线训练。实验结果证明,该控制策略能有效减小开关磁阻电机的转矩脉动,具有控制精度高、能适应转速变化等优点。     

新型高性能超声波电机变频控制电路

针对行波型超声波电机(Ultrasonicmotor,简称USM)的特点设计了其速度控制电路,系统由压控振荡器(简称VCO)产生频率线性可调的脉冲信号,将该信号作移相处理,产生4路依次相差90°的方波信号来驱动两路推挽功放主电路。利用所设计的电路测得USM的变频调速特性。     

永磁无刷直流电机转矩波动的自抗扰控制

自抗扰控制器(ADRC)是在继承经典PID不依赖于对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器,性能优良且算法简单。在分析永磁无刷直流电机转矩波动研究现状的基础上,根据其自身特点以及自抗扰控制器的设计原则,提出了基于自抗扰控制器的永磁无刷直流电机转矩波动抑制方法。将电机等效为由2个非线性系统构成的串联对象,设计了2个一阶自抗扰控制器实现对电机的内外环控制,即外环控制转速并给出内环转矩参照值,内环控制转矩以抑制转矩波动,其实质是改善馈电电流波形。内环转矩子系统采用3个相同的扩张状态观测器(ESO)对三相转矩分别进行观测,进而得到电磁转矩估计值及转矩子系统的实时作用值,据此构造以逆变器直流侧电压为控制输入的转矩子系统一阶自抗扰控制器。实验结果表明,该控制方案不仅能够明显抑制电机运行中的转矩波动,而且电机具有良好的动态响应性能,控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

具有参数鲁棒性的永磁同步电机改进型预测转矩控制

预测转矩控制算法通过对逆变器所有电压矢量作用下产生的转矩和磁链进行预测,然后利用预设价值函数从中选出满足控制要求的矢量输出,以控制电机运行。在经典预测算法中,由于转矩的预测过程对电机参数的依赖性较高,在电机参数受到温升、磁场饱和等因素的影响而发生改变时,将会使得转矩预测值存在偏差,进而导致系统输出转矩出现跟踪偏差。为此,该文提出一种能够克服电机参数失配的改进型预测转矩控制策略。在所提出的算法中,通过建立起一种具有强鲁棒性的转矩预测模型,以保证在参数失配的情况下仍能获得较为精确的转矩和磁链预测值,从而可提升预测算法的整体控制性能。在一台6 kW永磁同步电机(PMSM)样机上对所提出的算法进行了实验验证,实验结果证明了其可行性和有效性。     

基于新型单片机C8051F020的开关磁阻电机控制系统

C8051F020片内具有A／D、D／A、比较器及PCA模块．有较强的参数检测及控制能力且指令执行速度快．故适合于开关磁阻电机的控制。文中论述了C8051F020在SRD中的应用．介绍软、硬件的结构设计以及实验结果。     

激光视觉焊缝跟踪系统图像处理

对视觉焊缝跟踪实时图像处理的方法进行了研究,首先采用图像增强来增加图像对比度,采用中值滤波去除图像噪声,并用二值化法将目标图像从背景图像中提取出来.在后处理的研究中激光视觉焊缝跟踪系统图像处理的关键技术--激光带中心线的抽取和特征点的检测提出了切实可行的方法.采用中轴变换法提取的中心线单一、连续;用斜率分析法来检测特征点方便可靠.该处理方法能准确检测焊缝特征点,处理速度快,能够满足跟踪系统的实时性要求.     

液体媒质超声波电机中液体媒质的负载效应

针对液体媒质超声波电机中存在的液体媒质对定子振动特性的影响,阐述了液体媒质超声波电机的工作原理,并在此基础上利用声场和定子振动的耦合方程研究了液体媒质的负载效应,分析了液体媒质对定子谐振频率的影响.利用ANSYS建立电机有限元模型,通过耦合场分析研究了液体媒质的高度、密度和声速与定子谐振频率的关系.分析发现,随着液体高度、密度的增加,负载效应增强,定子谐振频率降低;而当声速增加时,负载效应减弱,定子谐振频率增加.实验结果证明了理论分析的正确性.     

基于RS算法的同步发电机定子绕组内部故障分析和保护

基于RS分析方法利用分形维数对同步发电机定子绕组内部故障的稳态和暂态过程进行了研究,通过对计算机仿真数据和动模实验数据的分形维数分析,得出两个有用的规律:故障信号暂态波形的分形维数是内部故障类型的定量表达,且与其频谱分布相关性很强;故障信号稳态或暂态波形的分形维数反映了故障前后电机状态的变化,可以作为电机故障检测的判据,但在实际应用前这种方法必须同其他方法结合.最后,提出了利用分形维数检测发电机异常状态,并使用发电机端部负序功率的流向区别内外故障的新方法.该方法用来检测故障和输出跳变信号的总时间在50Hz信号的半个周期内,能双重区别内外部故障,为发电机定子绕组内部故障保护和诊断提供了新思路,具有很好的应用潜力.     

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。