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1.
针对无刷直流电动机(BLDCM)驱动控制器在研发过程中全工况测试困难、测试成本高和研发周期长的问题,提出了一种采用分区间采样和解算方法的、具有四象限运行能力的功率级(PHIL)无刷直流电动机模拟器,替代实物电动机和机械负载装置完成对两两导通控制方式下无刷直流电动机驱动控制器的各项性能测试与可靠性试验。该模拟器由实时仿真器、电动机模拟变换器和多级式双向变换器3部分组成,实时仿真器负责采集被测电动机驱动控制器输出的PWM电压,实时解算电动机模型得到三相电流指令,控制电动机模拟变换器生成三相电流,多级式双向变换器负责维持模拟器输入、输出间的能量平衡关系,从而实现对四象限运行时无刷直流电动机的功率级模拟。实验结果表明:所提出的功率级无刷直流电动机模拟器模拟精度高、实时性好、测试灵活,能够有效替代实物电动机和机械负载装置,满足电动机驱动控制器的测试需求。 相似文献
2.
基于国家数值风洞风雷软件开源框架,设计开发了LES(Large Eddy Simulation)湍流模型,主要包括Fourier谱/有限差分方法 LES求解器和有限体积/有限差分方法 LES求解器。简要介绍了采用的不可压缩流动求解的投影法、Fourier谱/有限差分混合方法、亚格子模型等理论方法,给出设计的软件框架和计算流程,尤其说明采用的松/紧2种耦合模式。通过数值模拟不可压缩槽道湍流、亚临界雷诺数圆柱绕流、NACA0012临界攻角的低频振荡算例,验证求解器的计算精度和复杂湍流模拟能力。基于风雷开源框架设计的开源LES模型,具备高精度数值格式、亚格子模型、湍流统计等通用模块,可为国内学者提供一个LES湍流模拟研究的开放平台。 相似文献
3.
由于没有电刷和滑环,提高了运行的可靠性,降低了维护成本,因此无刷双馈电机(BDFM)在变速恒频发电领域有着广阔的应用前景。由于特殊的结构和工作原理,BDFM数学模型十分复杂。从BDFM多回路空间矢量数学模型出发,推导出了两个静止坐标系之间的坐标变换关系以及功率绕组静止坐标系数学模型和控制绕组静止坐标系数学模型,推导过程简洁明了。所得结果为BDFM理论分析和不同控制策略的研究提供了理论基础。MATLAB/Simulink环境下的仿真结果验证了数学模型及坐标变换关系的正确性。 相似文献
4.
文章针对单一极化能量接收装置的微波吸收能力有限,无法适应多极化的需求提出了一种新型的微波能量接收方法,能够吸收任意方向极化入射电磁波,并转化为直流能量,方案由双线极化谐振单元组成周期阵列平面,并在背后引入射频功率合成网络,分别对接收下来的垂直与水平极化分量进行功率合成,创新性地引入了3dB定向耦合器,将等相位不等幅度的垂直与水平极化微波分量重新分配为不等相位等幅度的能量,分别输入到两独立的整流电路中,转换为直流。整流电路根据输入功率而优化的,该方案使得任意线极化入射条件下,两个整流电路的射频功率相等,可工作在恒定转换效率上;射频功率合成电路的使用增大了进入整流管的微波功率,提升了能量转换效率。实验结果表明,工作频率为2.325 GHz时在0.15 mW/cm2的入射功率密度下,整流天线实物针对各角度线极化微波的RF to DC能量转换效率在57.23%到58.13%的范围内小幅波动变化,验证了设计方案的有效性。 相似文献
5.
6.
针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明:改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。 相似文献
7.
为满足设定的太阳能飞机多日连续飞行条件,依据飞行过程中当前时刻的飞行高度、光伏输出功率、动力电池组余量等系统状态参数,研究如何分配动力电池组充放电和电推进系统输入等功率。所用策略立足于实时功率平衡,充分利用正午前后的光伏峰值功率用于飞机爬升及充电,在午后下滑过程中利用全部光伏输出,以最大化利用光伏资源;在光伏有效输出不足时则以一定的维持功率下滑,使能量的综合损失最小。方法能够提高以预定夜间飞行高度连续多日续航的成功率,提升飞行高度、纬度、季节范围或搭载能力,或者拓展这几种飞行条件的组合域,优化太阳能飞机的适用性。 相似文献
8.
9.
10.
在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。 相似文献