基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

一种开关磁阻电机无位置传感器控制效率优化策略

针对开关磁阻电机(SRM)的简化磁链法只能实现单相导通运行且导通区间固定的缺点,提出了一种结合固定关断角和自适应调节开通角的无位置传感器控制技术。利用曲线拟合关断位置磁链取代传统存储数据表,通过对比实时计算的动态磁链和曲线拟合的静态磁链,确定关断位置信号并估计转速和其他位置。考虑电机阻抗和电感的非线性特点,优化电感最小区域的开通角自调节模型确定导通区间。仿真结果验证了该方案的可行性和正确性,能够实现转子位置的间接检测,电机的运行效率得到进一步优化。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

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。     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

无刷双馈电机静止坐标系数学模型的研究

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。     

基于MFC的拉扭复合系统界面设计

为了方便对拉扭复合系统中2台伺服电机的控制,设计了基于MFC的上位机界面。通过串口通信,使用不同的按钮操作设置伺服驱动器相应参数,从而控制2台伺服电机的运行。上位机实时接收伺服驱动器监控数据绘制出转速、位移、转矩曲线。针对在数据接收过程中信息帧接收错误的情况,使用拼接两相邻错误信息帧的方法进行修复。结果表明:上位机界面实现了系统功能及对电机运行工况的监控。     

某航天器输氢管道系统结构完整性评估

为保障某航天器在服役年限内不发生事故,针对航天器上采用插入焊接技术的精密管道系统进行结构完整性评估。在考虑到系统存在整圈的环形未焊透缺陷基础上,结合工程实践,假设在焊接区域存在更危险的平面缺陷。首先,开展高压气相热充氢试验下的标准拉伸和三点弯试验得到管道系统材料"J-75"在临氢环境下应力应变曲线和断裂韧性。其次,采用有限元程序计算系统在内压、惯性载荷与离面位移作用下的应力分布,考虑到间隙配合中的不确定性,改变模型中的最大间隙多次模拟计算,发现最大应力位置基本不变,以此区域作为假想缺陷的具体萌生区域。最后,采用失效评估图（FAD）方法对存在4种缺陷模式的系统分别进行结构完整性评估。通过引入安全裕度的概念,发现系统在含有初始尺寸（0.15 mm）的4种平面缺陷时,均处于安全状态,并且安全裕度都在2倍以上;通过工程临界分析（ECA）发现随着缺陷尺寸的增大,系统中含有缺陷2（位于管道焊接区域最大应力处的轴对称平面且沿焊深方向扩展的缺陷）时最为危险,且当缺陷深度超过0.61 mm时将断裂失效;考虑到测试数据的弥散性,针对系统最危险的模式,以安全裕度为可靠性指标,将失效评估图方法与可靠性评价相结合,得到系统在含有尺寸为0.15 mm的缺陷2情况下保有足够安全裕度的可靠性下限值超过0.999 5。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

基于超螺旋二阶滑模的双馈风力发电机控制策略

传统双馈风力发电机(DFIG)控制存在抖振现象,容易造成系统的不稳定。为了减轻控制抖振现象,提高控制的稳定性,在分析了DFIG动态特性的基础上,建立了DFIG的数学模型,设计了超螺旋二阶滑模控制器,并研究了突变风的情况下滑模控制器的控制性能。通过MATLAB/Simulink工具进行了仿真验证。仿真结果证明:滑模控制器具有良好的最优转矩跟踪能力和无功调节能力,与一般的控制方法相比鲁棒性较强,转子控制电压连续,控制产生的抖振可以大幅减轻,系统的稳定性大大提升。