平面步进电机超精三坐标控制系统

简介了一种用平面步进电机作为执行元件的超精三坐标控制系统的基本结构、原理及实现方法。该系统采用了全新的步进电机控制方式、多坐标动态激光测量系统、高性能计算机控制等技术,可实现极高的坐标定位精度。系统在超大规模集成电路制造等现代微纳米技术中具有重要的实用价值。     

基于Matlab的永磁同步电机泵系统仿真与分析

简要介绍了永磁同步电机泵的产生背景和工作原理,利用Matlab搭建了永磁同步电机泵系统模型,并对空载及额定负载状态下系统的动态性能进行了仿真和分析,结果表明矢量控制下的电机泵系统在转速波动和相电流幅值等方面满足技术指标要求.所建立永磁同步电机泵模型及仿真结果对其控制系统的设计与实现具有一定的参考意义.     

混合型逆变器的空间矢量调制策略优化

高速永磁同步电机驱动系统具有电磁时间常数小、高速区载波比低的特征,加剧了电流纹波,影响系统效率、振动噪声和电磁干扰。为降低高速永磁同步电机的电流纹波,基于SiC-MOSFET/Si-IGBT混合型逆变器设计了一种改进型低损耗空间矢量调制算法。首先,通过调整零电压矢量的生成方式和各功率器件的开关动作时序,将大部分开关动作转移至低损耗的SiC-MOSFET中,并为高损耗的Si-IGBT提供零电压开关条件,降低了逆变器损耗,提高了驱动系统的效率和可用开关频率,逆变器开关频率的提高有效降低了电机电流纹波。其次,对该算法作用时的电流纹波特性进行深入分析,在此基础上提出一种变开关频率模式的最优交轴电流纹波峰值调制算法以优化交轴电流纹波性能。然后,根据预测的交轴电流纹波峰值实时调整载波频率,通过削峰填谷的方式对交轴电流纹波进行平均,在不增加开关损耗的条件下,分散开关能量、降低转矩脉动、改善振动噪声和电磁兼容性能。所提方案的优势在于：较于传统型逆变器,逆变器开关损耗降低、效率提高,可进一步提升开关频率以改善电流纹波;较于传统空间矢量调制算法,改进了电压矢量的生成方式,并利用载波频率这一新增自由度分散能量,降低了交轴电流纹波。最后,通过仿真与实验对所提出算法的有效性进行了验证。     

飞行控制用无刷直流电动机的电磁设计

 飞行控制中机电作动系统的发展是全电飞机的重要技术之一,而无刷直流电动机是其中的关键部件.采用钐钴永磁材料可以明显地减轻电机的质量和提高效率,该电机能在低惯量下输出高转矩,具有良好的快速响应能力.但电机体积主要受定子损耗引起的发热和温升的限制,与永磁材料的磁能积无关.另外,脉宽调制逆变器电源将使电机的铁损耗大大增加.根据逆变器电源的特点,结合电机的技术指标和对功率/质量、峰值转矩/转子惯量等要求,提出了该电机设计时应考虑的主要电磁因素.     

DMG携新品亮相CIMT2011

第十二届中国国际机床展(CIMT 2011)期间,在将近1500m2的E4馆A201展位上,DMG将携车削技术、铣削技术、超声波/激光加工技术和DMG ECOLINE系列的28台创新技术机床闪亮登场.     

T1168H环保型耐高温浸渍树脂在牵引电机上的应用研究

对T1168H环保型耐高温浸渍树脂的耐热性能、环保性能、储存稳定性等进行了研究,并制作模拟线圈,对其在牵引电机上的应用性能进行测试。研究结果表明:T1168H树脂综合性能较优,温度指数达到222 ℃,挥发份低且无毒环保,树脂贮存性能稳定;浸渍T1168H树脂的线圈绝缘在击穿电压、绝缘电阻(浸水前后)以及介质损耗因数等方面性能优异,能够满足牵引电机对绝缘浸渍树脂的要求。     

基于BP神经网络参数整定的快刀伺服控制系统研究

为了实现光学自由曲面的高效精密加工,开发了一种基于音圈电机驱动的快刀伺服机构。为降低面形误差,对快刀伺服控制系统展开了研究。建立快刀伺服和音圈电机的数学模型和分析PMAC控制器和驱动器的控制算法,从而建立了快刀控制系统的仿真模型。为了减小快刀控制系统的跟踪误差,提高控制性能,提出了BP神经网络整定控制参数的方法。并对参数整定后的控制系统进行仿真和实验验证,跟踪误差为2.8μm,有效提高了快刀伺服控制系统的性能,使得满足加工的精度要求。     

天线指向控制系统中的低频电路设计

为了满足天线精确指向的要求,粗、精两级姿态控制方法得到发展,即飞行器本体的姿态控制与天线指向控制结合,得到高的天线指向精度。天线指向控制中的低频电路和射频电路共同完成天线指向控制的功能。其中,低频电路主要包括天线指向机构的电机驱动控制电路和角度测量电路。文章介绍了天线指向控制系统低频电路部分的设计思想及验证方法。     

电机的故障时间分布规律研究

总结、分析了国内外大、小功率电机在外场使用与厂内试验中产生的大量故障时间数据 ,并分别选取典型产品进行详细的数据分析与拟合 ,结合文献分析 ,得出电机的故障时间分布模型。     

基于单神经元算法的内嵌式永磁同步电机智能驱动控制

基于人工神经网络的内嵌式永磁同步电机(IPMSM)智能驱动控制性能要明显优于传统控制方法,但是存在计算量大和离线训练时间长的问题。针对该问题,提出了一种基于单神经元算法的IPMSM智能驱动控制策略。阐述了永磁同步电机的数学模型及电流转矩控制规律;并基于单神经元的控制原理,推导了驱动控制律,由于采用的是单神经元结构并设置了迭代算法的边界,因此达到了计算量减小和训练较少的效果。最后,搭建了小功率电机驱动试验平台开展了试验研究,并通过与传统PID控制的对比试验,验证了新型控制器的性能。