三相电机调速系统设计

本文设计了三相电机调速系统,包括硬件电路、控制程序以及上位机监控三部分;可通过上位机任意给定速度目标值、设置合适的PID比例系数、积分系数以及微分系数,实时显示当前速度、稳态误差以及超调量;若速度超过高限或低于低限,系统会显示报警信息;结果表明:系统可以对三相电机速度进行有效调节。     

高精度直线切换式调焦机构的设计与试验研究

调焦机构是显微成像系统的重要组成。目前显微成像设备主要使用转盘式物镜切换机构和升降载物台来进行调焦,其不利于仪器的小型化,且价格昂贵。为此提出一种新的采用丝杆电机驱动与直线导轨相配合的兼具切换与调焦的机构,主要由混合式丝杆步进电机、高精度导轨、编码器、光电开关等组成。具体给出了机构的组成、调焦方法,并进行了模态分析、单步精度测试、垂直度测试。结果表明:步进分辨率1μm,垂直度10″。在能达到同类产品性能的同时,降低了成本。     

基于Ansoft Maxwell 3D的永磁直线电机三维动态仿真

文章主要基于Ansoft Maxwell 3D仿真软件,采用有限元分析方法,建立永磁直线电机的有限元三维模型。对永磁直线电机的动态过程进行仿真。仿真主要对永磁直线电机动态过程中的磁场强度、受力、位移随时间变化进行具体分析,为进一步展开研究永磁直线电机的本体及动态过程奠定基础。     

基于LabVIEW的PMSM参数自动识别系统

传统永磁同步电机的参数测量,通常需要人工采用特定的仪器完成,在线调整困难.针对此问题,提出一种PMSM参数自动识别的方法,基于LabVIEW设计了PMSM参数自动识别系统.系统不仅能自动测量出电机的定子电阻、dq轴电感、反电势系数,还能测出摩擦系数、转矩系数和转动惯量等机械参数.实验结果表明:该系统自动化程度高,界面友好,操作方便,辨识的所有参数误差都在10%以内,具有很强的实用性.     

基于TSK型递归模糊神经网络的加工中心双直线电机交叉耦合同步控制

为解决高精密龙门移动式镗铣床加工中心X轴的两台直线电机的同步跟踪问题,采用一种TSK型递归模糊神经网络(TSK-type recurrent fuzzy neural network,TSKRFNN)与交叉耦合控制(cross-coupled control,CCC)相结合的控制方法。利用TSKRFNN解决单轴PMLSM受到参数变化和外界扰动等不确定性影响的问题,估计并补偿总不确定性因素并在线调整网络参数,从而抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性和跟踪性。其次,为解决双直线电机运行时存在的参数不匹配性和耦合问题,将CCC与TSKRFNN相结合,CCC可以将单轴跟踪误差按照一定比例分配给两台永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM),以抑制由不同步问题引起的不平衡扭矩,从而使系统高精度同步运行。最后,通过双直线电机平台上证明所提方法的有效性,实验结果表明该方法鲁棒性及跟踪性优良,可以较好地满足加工中心同步控制的要求。     

潜油电机转子的热态特性研究

潜油电机作为潜油电泵机组的重要部件之一,在井底工作时转子的发热与散热是影响机组正常工作的主要因素。首先介绍了潜油电机的结构特点,分析了潜油电机发热的主要来源,利用有限元分析软件ANSYS模拟了一段转子单元的三维温度分布,得到了潜油电机转子的温度分布图。     

机载雷达天线的稳定跟踪设计

作为一种精密跟踪机载雷达,需要在伺服控制技术的基础上,有效地隔离载机在机动状态和气流干扰时对飞行状态的影响,同时,拓宽伺服带宽,采用复合控制方法,实现高精度稳定跟踪的目标。     

高压电机故障分析与预防

宁波富德能源有限公司动力中心的水煤浆装置1#球磨机主电机内部定子线圈出现起烟故障。本文分析了故障成因,提出电机日常运行注意事项,并结合实际情况,制定防范措施,避免类似问题发生。     

基于十字轴式万向轴的机械手设计

自动机械手可用于工件的搬运、装卸,机器零部件的组装,在生产中已经得到广泛应用,但在特定工作环境下仍需要对机械手进行人工控制。传统的自动机械手的抓取手采取推杆式结构,无法满足大力矩输出要求。本文设计了一种采用步进电机与传感器相配合的万向轴式机械手。该机械手对传统推杆结构进行了改进,缩短了力矩,减小了力的损耗,从而增大了输出力矩,同时增设步进电机与传感器,便于调节角度,以满足不同工作环境的需求。     

基于GA-SVM算法永磁同步直线电机变载荷进给位置误差预测

针对永磁同步直线电机精密进给过程中,受到齿槽效应、端部效应及摩擦力扰动等非线性因素的影响,位置误差难以预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)算法永磁直线电机变载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁直线电机在运动过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化支持向量机算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,经过遗传算法优化支持向量机建立的位置误差预测模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的位置误差预测模型。