基于有限元分析的开关磁阻电动机非线性研究

针对开关磁阻电机双凸极结构导致的磁场严重非线性,利用有限元法对开关磁阻电机电磁场进行研究.通过有限元分析软件ANSYS得到一组不同转子位置下的三维磁化曲线族,进一步求得电感及转矩特性曲线,用于开关磁阻电机系统的非线性建模,将有限元分析与非线性仿真有机地结合起来,并得出一系列仿真波形.最后,通过样机进行实验,将实验波形与仿真波形进行对比,充分证明有限元分析数据的合理性及非线性仿真的可行性.     

基于混合遗传算法的开关磁阻电机模型参数辨识

将开关磁阻电机（SRM）的建模问题作为一类非线性约束优化问题进行参数辨识研究,对模拟退火遗传算法进行了改进,提出一种带有退火精确罚函数的自适应混合遗传算法（HGA）,给出了算法的具体实现方法．建立了基于DSPTMS320F2812的磁链特性检测系统,通过实验获取开关磁阻电机的磁化曲线族,利用改进的混合遗传算法在测得的实验数据基础上对电机模型进行参数辨识．基于辨识得到的模型,对电机在两种不同工况下的运行特性分别进行了研究,仿真结果与实验结果的对比验证了该方法的有效性和准确性．辨识得到的电机模型可以作为电机性能估计及优化控制的基础．     

基于模糊推理规则的开关磁阻电机转子位置估算研究

由于电机间接转子位置角度估计方法中存在一定误差，采用一般的控制策略难以实现电机性能的良好控制。为了提高电机的转速控制精度和抑制转矩脉动，在分析开关磁阻电机的非线性数学模型的基础上，研究了模糊转子位置估算方法，提出了一种新的无位置传感器转子位置估算方法：基于模糊推理规则的转子位置估算，并对此方法的误差信号进行了分析。     

开关磁阻电机动态性能的研究

准确地分析开关磁阻电机的动态性能，对于电机本体及其逆变器的优化设计和电机转矩脉动的研究都是十分必要的。但是，由于开关磁阻电机的双凸极结构和磁路的严重非线性，其电感是定子电流和转子位置的双重非线性函数，难于得到其准确的数学模型，因而要准确地分析其动态性能是很困难的。本文在用有限元法计算其电感的基础上，提出了开关磁阻电机的非线性电感解析模型，并得到了电机的动态模型，接着又提出了研究电机动态性能的仿真方法，最后对开关磁阻电机的动态性能进行了仿真研究。通过仿真结果与实验结果的比较，证明本文提出的非线性电感模型和仿真方法是有效的。     

基于有限元分析的开关磁阻电机调速研究

摘要：本文针对开关磁阻电机定、转子磁极存在显著的端部效应、轴边缘效应和高度的局部饱和特点,采用二维和三维电磁场有限元分析,对开关磁阻电机的磁场分布、静态特性等进行了大量的计算,通过仿真的结果,得出了开关磁阻电机在几个典型转子位置下的磁场分布图、绘制出了开关磁阻电机的磁化曲线族,建立了磁阻电机非线性模型,依据非线性模型构建开关磁阻电机调速系统,采用高速变角度电压斩波控制和低速定角度电流斩波的控制方法,仿真得出好的调速效果。最后,通过样机实验验证了有限元分析数据的合理性及非线性模型的正确性。     

开关磁阻电机的非线性电感参数法仿真分析

开关磁阻电机的非线性使得其性能的精确分析和计算较为困难,本文采用非线性电感参数法对开关磁阻电机进行建模分析,根据电机相绕组最大电感处电值及最小电感值得出电机相电感族,并用Fourier级数对开关磁阻电机的电感典线进行拟合,在此基础上进行了电路计算,与非线性磁参数法相比,非线性电感参数法减少了开关磁阻电机分析及计算的工作量,可以对开关磁阻电机电动运行,发电运行进行有效的分析,试验结果表明,非线性电感参数法具良好的计算精度。     

无位置传感器开关磁阻电机的转矩波动抑制

针对开关磁阻电机驱动系统中位置传感器及转矩脉动的存在限制其应用范围的问题,提出利用网络结构简单、学习效率高的柔性神经网络对其进行建模,进而对开关磁阻电机无位置传感器控制下的转矩波动抑制方法进行了研究.建立了2个柔性神经网络:第1个完成由电机绕组的相电流、相磁链到转子位置之间的非线性映射,将离线训练好的网络用于转子位置的在线估计;第2个完成由电机期望转矩、转子位置到期望的优化电流之间的非线性映射,通过电流跟踪控制,使电机相电流跟随优化电流变化,实现转矩波动抑制.仿真和实验结果显示,柔性神经网络的收敛速度为传统神经网络的6倍,从而实现了转子位置快速的估算,估算误差控制在[-4,°4°]内,同时转矩波动降低1000/,验证了该控制策略较之于传统控制方法的优势.     

开关磁阻电机调速系统非线性仿真研究

利用有限元分析结果,并结合开关磁阻电机的基本方程,建立了开关磁阻电机非线性调速系统仿真模型。利用改进的一相电机模型,采用高速角度位置控制,低速电流斩波控制方式对开关磁阻电机调速性能进行研究。仿真结果表明该系统采用的控制策略合理,能实现较宽范围内调速。同时也验证了电机具有较好的起动能力和抗干扰特性。     

基于神经网络的开关磁阻电机自适应控制

针对开关磁阻电机显著的非线性特性，将具有非线性映射能力及自适应能力的误差反向传播（BP）神经网络应用于开关磁阻电机驱动系统（SRD），并结合传统比例、积分和微分（PID）控制的优点，提出一种基于BP神经网络的开关磁阻电机在线辨识与自适应PID控制方法．该方法利用BP神经网络实时观测系统输出，优化PID控制参数，对于解决开关磁阻电机由于非线性严重而导致控制困难的问题具有较强的针对性．实验结果证明了该方法的有效性，且系统适应性强，稳定性好，响应速度和控制精度均令人满意。     

一种4/2极开关磁阻电机非线性建模与仿真

提出一种4/2极开关磁阻电机的数学建模与仿真,通过对开关磁阻电机的电动方程、机械运动方程等分析研究,应用PID控制方法以及借助Simulink中的LUT预失真模块,构建了一个完整的4/2极开关磁阻电机的仿真模型.这种仿真模型即避免了开关磁阻电机线性仿真不精确的缺点,又具有非线性开关磁阻电机的仿真速度快,结果精确的优点.同时PID控制器使得4/2极开关磁阻电机启动及运行更平滑.     

开关磁阻电机的快速仿真非线性模型

为分析开关磁阻电机 (switched reluctancemachine,简称 SRM)性能 ,利用磁化曲线的近似模型进行电机分析 ,提出一种新的 SRM快速非线性分析模型。分析了电流和转子位置对磁链的影响 ,构建了磁链关于电流和转子位置的连续函数 ,避免了原有的分段数学模型带来的计算困难 ,利用电机的磁路参数 ,通过数值计算的方法 ,得到电流、转矩等电磁参量的解析解。此模型对已知量的要求较少 ,具有较少的磁场分析计算量和数据存储量。函数具有连续可导的性质 ,有很快的计算速度和计算精度。仿真结果证明 ,利用此模型可以迅速准确地进行性能分析 ,适用于 SRM的 CAD的设计和分析 ,为工程设计和调试提供了依据。     

基于MATLAB的开关磁阻发电机系统的非线性建模与仿真

在分析SRG数学模型的基础上,用MATLAB/SIMULINK软件建立了SRG系统的非线性仿真模型.该模型中的电机绕组模块、功率变换器模块、转子位置角度转换模块和电压控制模块都是通过SIMULINK中的某些模块搭建起来的,修改容易且直观性强.该模型稍加改变也可作为开关磁阻电动机驱动系统的仿真模型.仿真和实验对比结果表明,仿真结果能真实地反映SRG系统的实际工作状况.     

基于UKF算法的无刷直流电机转子位置和速度的估计

针对无刷直流电机（BLDCM）非线性严重而导致控制困难的问题,利用无轨迹卡尔曼滤波（UKF）算法设计了观测器,以估计无刷直流电机的转子位置和角速度,分析了在BLDCM系统负载变化、负载扰动、参数变化以及低转速情况下的估计结果,同时讨论了噪声统计参数的变化对估计效果的影响由此可知,良好的估计效果与UKF算法中各个参数的设置有重要的关系．仿真和实验结果表明,该转子位置观测方法可以比较正确地给出电机换相信号,实现电机的无位置传感器控制．     

基于SRM非线性电感模型相电流和电磁力的解析计算

在考虑开关磁阻电动机(SRM)的转子位置角和电流对电感曲线影响的基础上,提出一种开关磁阻电动机的非线性电感模型,根据此模型解析计算了电机的相电流、电磁转矩和径向力.计算结果表明,该电感模型在SRM设计阶段,在不降低SRM力能指标的前提下,可减小径向力,从而为抑制振动提供理论依据,对SRM转矩脉动、振动噪声抑制策略的研究具有一定的意义.     

基于Matlab的开关磁阻电动机驱动系统非线性建模仿真

在分析开关磁阻电动机数学模型的基础上 ,借助于Matlab/Simulink建立了电流滞环控制、功率变换器、转子位置角计算等模块 ,将这些模块有机结合 ,搭建出了电流斩波控制方式下的开关磁阻电机驱动系统的非线性仿真模型 .据此模型 ,针对一台四相 8/6结构样机进行了仿真 ,仿真结果证明了该模型的有效性 .该模型为分析和设计SRM控制系统提供了一种有效的工具 .     

基于高频信号注入的永磁同步电机转子位置估计

为提升永磁同步电机无传感器控制技术在零/低速范围运行时的动态性能,提出一种改进的转子位置估计方法.首先,在α-β坐标系下建立永磁同步电机高频激励模型;其次,为提高转子位置估计性能,对基于外差法的转子位置估计方法进行分析,并提出基于补偿矩阵的转子位置估计方法;最后,在MATLAB/Simulink仿真环境下对比分析外差法与补偿矩阵两种方法的转子位置估计精度.仿真结果表明,所提出的方法不仅能获得较快的转子位置跟踪速度,而且能够保证较高的转子位置估计精度.     

基于神经网络的开关磁阻电机转子位置在线检测技术

提出了一种基于BP神经网络的开关磁阻电机转子位置在线检测方法。该方法将训练数据实时更新的思想引入到神经网络的输入向量中,利用大量实时更新的电机数据作为神经蹰络的训练样本在网络进行在线训练,修正网络参数,使检测结果不受渐变因素的影响。仿真结果表明,该方法能够准确地检测转子位置,鲁棒性和适应性强。     

基于磁链与转矩特性的开关磁阻电机建模研究

提出了一种开关磁阻电机（SRM）数学建模的新方法．在已知SRM5个特殊位置电感数据的基础上，将傅里叶级数分解和曲线拟合方法运用于磁链模型的建立中，根据虚位移原理计算获得SRM的矩角特性，并将自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）用于矩角模型的建立．基于非线性磁链模型与ANFIS矩角模型，对一台6／4结构的SRM进行了仿真与实验．仿真结果与实验结果基本一致，最大误差不超过5％，从而验证了这种建模方法的正确性．同时，该建模方法还可以进一步应用于SRM的磁链控制和转矩控制中，为工程设计和调试提供依据．