针对感应电机在参数扰动条件下的高性能鲁棒控制问题,提出一种基于模型预测控制和扰动观测器的感应电机无偏速度控制方法。基于串级控制结构设计内环模型预测转矩控制器和外环鲁棒速度控制器。在考虑电机电流和电压约束的最小损耗及参数随转速变化的前提下,提出一种改进的连续控制集模型预测控制器(CCS-MPC)作为内环转矩控制器;将稳定化MPC方法与离散时域扰动观测器(DOB)相结合,在同时考虑参数不确定性和负载转矩的影响以及电机的转矩限制的前提下,设计外环鲁棒速度控制器,该速度控制器为内环转矩控制器提供参考转矩;通过给出相应的定理和推论验证所提出的转速控制器的鲁棒性;设计物理实验对所提控制方法进行验证。结果表明在考虑电机转矩限制的条件下,所提出的控制方法具有良好的瞬态及稳态响应,且在负载转矩扰动下具有较好的...

结合行星齿轮系统的横向扭转特性研究分析了电机-齿轮系统机电耦合模型的动态特性。通过电机-齿轮系统进行机电耦合动力学仿真,对磁网络模型机电系统的响应与动态电机模型机电系统的响应进行了比较,分析了负载和空载状态下两系统的转矩、电流以及转速频谱特性。研究了磁饱和效应对机电耦合系统的动态特性影响,在忽略饱和效应时,机电耦合系统的动态啮合力频谱没有显著变化,在考虑磁饱和效应下,转矩频谱中存在由饱和效应引起的次谐波频率,但负载时,啮合力和转速频谱不会受到显著影响,同时分析了轴刚度对动态啮合力的影响,对优化机电耦合动态特性具有重要作用。

针对单源信号对回转机组电机多点复合故障信息表征不充分及复合故障信号小样本问题,提出一种小样本下电机复合故障的多头卷积神经网络迁移学习模型,实现小样本下电机复合故障的多源异构迁移诊断。将动力装置中电流、振动等多源原始数据作为输入,构造超参数优化的多头卷积神经网络模型。将大样本单故障的原始数据集作为源域,构建目标域下以原始数据为输入的电机小样本复合故障迁移网络模型。将正则化惩罚项应用到迁移学习模型中,构建模型目标函数参数更新准则,实现模型对源域与目标域参数的自适应更新配适。试验结果表明:单源信息的诊断可靠性依赖于数据源的选取,多源信号的多头卷积神经网络模型可有效融合电流、振动信号并实现特征提取。通过与多个模型比对,所提方法在小样本下对电机复合故障的识别精度显著提升,且收敛时间...

针对硬件传感器安装、调试、维护复杂等缺点,采用了一种基于递归神经网络（recurrent neural network,RNN）的转速估计器,取代传统传感器完成转速检测任务.递归神经网络采用带遗忘因子的最小二乘（RLS）估计算法,该方法利用RNN强的非线性动态特性,可以在线训练权重,从而可以快速跟踪参数变化、负载变动等情况.最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证了此方法的有效性.

油田采油设备使用大量的游梁式抽油机,由于抽油机电机的运行效率很低,浪费了大量的电能,目前也采用了许多电机节能技术,但效果均不佳.文中介绍了采用直接转矩控制技术来控制抽油机电机,从而达到良好的节能效果.

在混合模式制动应用中,需要对电动机/发电机和液压阀进行控制,以满足驾驶员的制动需求。控制这些制动元件是通过调节电动机/发电机产生的电流和调节流向车轮制动缸的液压来实现的。文章对再生制动和液压制动系统即感应电机、逆变器、镍氢电池、控制器、压力源、压力控制单元和制动卡钳进行建模和设计。15 kW、1500 r/min的感应电机配备一个减速齿轮,齿轮传动比为4,使用了能够产生40 bar液压的液压制动器。在电动机/发电机和液压电磁阀中,选择直接转矩控制和压力控制作为控制标准。在MATLAB/Simulink中开发了两个仿真模型来分析各个制动系统中控制策略的性能。结果表明:该控制系统在制动系统中引入转矩脉动和压力振荡,压力脉动的高频特性和车辆惯性的阻尼效应不影响车辆的制动性能,实验结果也证明了该模型的有效性。