電動汽車用異步電機系統效率優化控制研究 (中科院博士論文)目前,大量應用于工農業生產的交流異步電機驅動系統,存在著整體效率較低的缺陷,造成資源浪費嚴重。本文以應用于電動汽車的中小功率等級異步電機驅動系統為研究對象,并針對被廣泛應用的SVPWM電壓型逆變器輸出調制電壓中含有基波電壓以及諧波電壓的實際特點,提出要從兩個方面對穩態輕載工況下異步電機系統進行效率優化控制:優化電機的基波勵磁磁鏈,尋找由基波電壓所引起的電機鐵芯損耗和銅損的最優平衡點,以減少由基波電壓引起的電機損耗 優化SVPWM發生方法,控制逆變器的諧波電壓輸出,以減少由諧波電壓引起的電機鐵芯損耗和銅損。論文主要包括以下幾個方面: 針對常用MATLAB/Simulink模塊庫所提供的異步電機模型不包含鐵芯損耗這一缺陷,本文提出了一種計及鐵芯損耗的異步電機數學模型,模型不包含微分環節,保證了仿真時的穩定性,模型所需參數均可通過普通的短路和空載實驗獲取。模型符合電機實際情況,具有簡單、可靠、易于實現的優點。 基于損耗模型控制(LMC)以及最小直流母線功率在線搜索控制(SC)的研究成果,本文提出了一種新型混合在線式直流最小功率模糊搜索效率優化控制算法(FLSC)。
上傳時間： 2013-12-17
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衛星網絡中的TCP傳輸控制研究,詳細論文
上傳時間： 2017-09-27
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無刷無位置傳感器電機控制研究，無刷無位置傳感器電機控制研究
上傳時間： 2019-04-23
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基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究_鄧娟
上傳時間： 2020-12-15
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基于DSP的異步電機變壓變頻控制研究，看了都說好
上傳時間： 2022-01-25
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基于燃料電池的推挽正激變換器的控制研究
上傳時間： 2022-03-17
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本文對直驅式變速恒頻風力發電領域的關鍵技術從理論到仿真進行了較為全面深入的研究，在詳細分析直驅式風力發電系統的特點和已有最大功率跟蹤算法的基礎上，確立了由梯形波永磁同步發電機、三相不可控整流橋、直流升壓電路、全橋逆變器構成的并網主電路拓撲結構，提出了通過控制直流升壓電路的占空比，以使風機獲得最大功率的跟蹤算法，同時增加速度估算控制方法，以提高系統的響應速度。 由直流升壓電路中儲能大電感的存在，迫使發電機的各相電流為梯形波，為了發電機輸出功率平穩，減小系統的轉矩脈動，則發電機的電動勢最好是梯形波。梯形波永磁同步發電機發出的三相電壓為梯形波，通過整流橋整流之后，獲得脈動較小的整流直流電壓，特別適合于大電感濾波，同時電磁轉矩脈動小，系統振動噪聲低。該電機可以和風力機直接耦合，適用于大型低速風力發電系統。三相不可控整流具有可靠性高，簡化硬件電路；直流變換電路可將整流后的直流電壓提升到逆變器所需的幅值基本恒定的直流電壓，經逆變器逆變后并網。最大功率跟蹤算法的提出能夠使風電系統快速跟蹤風速的變化，維持最佳葉尖速比，捕獲最大風能。 本文還利用仿真軟件MATLAB/Simulink平臺搭建了仿真模塊并進行了動態仿真，對所設計的最大功率跟蹤算法進行仿真分析。結果表明，該算法具有較快的系統響應，速度估算器也能較快的跟蹤變化的實際轉速。
上傳時間： 2013-04-24
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該文研究了用于電動汽車驅動的永磁同步電機驅動系統.首先概述了電動汽車對驅動系統的一些基本要求,并比較了基于不同種類電機的驅動系統的主要指標,認為永磁同步電機適用于這一應用場合,并在效率,功率密度和維護性等方面有著突出的優點.該文分析了永磁同步電機用于矢量控制的數學模型,并建立了基于其數學模型的電機控制仿真軟件包.其中包括可以體現電機初始位置的電機模型及SWPWM發生模塊.通過仿真,確認將要在實際系統中使用的控制方法是基本可行的.在已有的控制系統硬件的基礎上,實現了2.5kw和20kw永磁同步電機驅動系統的閉環控制,完成在其基速以下區域的兩臺電機的閉環負載控制運行及2.5kw系統的空載弱磁運行.從電機高速運行和負載試驗的結果可以看出,目前的控制策略,控制程序和系統硬件已經可以達到預期的控制目標.該文還討論了一些永磁同步電機驅動系統特有的課題.其中包括改進的閉環弱磁控制方法;為使電機平穩啟動,應用了一種簡單的啟動和初始位置估計方法;設計了基于改進"負載法"的一種相對簡單的電機參數試驗測量方法.所有這些工作對今后進一步提高驅動系統的控制性能都將是有益的.
上傳時間： 2013-08-01
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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無刷直流電機利用電子換相代替機械換向,因此不但具有有刷直流電機良好的調速性能,而且體積小、效率高,在許多領域已得到了廣泛應用.采用無位置傳感器控制技術之后,不但克服了外置式位置傳感器的諸多弊端,而且進一步拓寬了無刷直流電機的應用領域.目前,無刷直流電機無位置傳感器控制已成為無刷直流電機控制技術的一個發展方向.該文縱觀了無刷直流電機的興起、發展與現狀,概括了無位置傳感器無刷直流電機控制技術的現有水平和遇到的一些問題,并以研制、開發直流變速空調為背景,從理論和實踐兩個方面,就無刷直流電機變速控制研究中遇到的一些問題展開較為全面的研究和討論.
上傳時間： 2013-06-17
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