异步电动机暂态过程的仿真分析

本文利用参照系理论推导出三相异步电动机在同步速参照系dc-qc-0中的数学模型,并以此为基础建立了基于MATLAB/SIMULINK的异步电动机的动态仿真模型。通过对异步电动机不同暂态过程的仿真分析,结果表明此仿真模型能够真实地反映异步电动机在各种暂态过程中的特点,可以使我们更为直观地观察和研究异步电动机的暂态行为。     

减小无刷直流电机转矩脉动的PWM新方式

在分析无刷直流电机两两导通双极性脉宽调制(PWM)方式的基础上,提出一种改进的双极性PWM无刷直流电机(BLDCM)控制方式,该方式采用4个功率管同时进行PWM控制,其中同一桥臂上下两个功率管处于互补导通模式.分析了该PWM方式对无刷直流电机续流过程及电磁转矩的影响,与传统的双极性PWM方式相比,采用该双极性PWM方式可以减小转矩脉动,低速时平稳性好,并且适用于快速启、制动和频繁正反转场合.仿真和实验结果表明该双极性PWM方式能够显著改善无刷直流电机的转矩脉动问题.     

基于Matlab单相异步电机仿真建模及瞬态特性分析

在分析单相异步电机数学模型的基础上，应用Matlab／Simulink软件建立双值电容单相异步电机动态仿真模型，并使用实际电机参数，对其在突加负载及电源电压故障等瞬态过程进行仿真分析．仿真结果表明，本模型建立合理．     

永磁同步电机特定参数下的比例微分控制与同步

讨论了永磁同步电动机模型的混沌特性,并分析了该定态解的稳定性.利用数值仿真,得到该模型在一定参数和初始状态下的吸引子和Lyapunov指数.利用比例微分控制器对系统的混沌行为进行了有的控制.并采用非线性反馈的方法构造了一个混沌同步系统.用Lyapunov第二方法从理论上证明了该同步方法的有效性,接着又用Matlab软件对该系统进行仿真验证了同步方法的有效性.     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

随机路面下轮毂电机偏心对电动汽车平顺性影响

为了分析轮毂电机偏心对电动汽车平顺性的影响，建立了考虑轮毂电机质量和轮毂电机激励的电动汽车平面4自由度振动模型，推导出相应的状态方程和输出向量表示，确定了平顺性评价指标.采用滤波白噪声方法建立了随机路面前轮激励，将Laplace变换和4阶对称Pade逼近相结合获得了随机路面后轮激励与随机路面前轮激励的关系，给出了典型的四相8/6极开关磁阻电机整体垂向激励的表示.实现了随机路面激励和轮毂电机激励的仿真，在B级路面上进行了4种工况的随机路面平顺性仿真和比较.结果表明，轮毂电机偏心对随机路面下电动汽车平顺性有着不可忽视的影响，设计电动汽车时需要考虑轮毂电机偏心引入的负效应.