导读:本文包含了电机控制策略论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:永磁,矢量,同步电机,电机,逆变器,变换器,自适应。
电机控制策略论文文献综述
黄宇,陈建国[1]（2019）在《基于Simulink的永磁同步电机控制策略仿真研究》一文中研究指出针对传统永磁同步电机SPWM控制系统存在的直流母线电压利用率低,转矩脉动大等问题,研究了基于矢量控制(SVPWM)的永磁同步电机控制系统模型。详细分析了SVPWM控制中的参考电压扇区矢量判断模块、各扇区中各矢量作用时间模块、扇区矢量切换点确定模块和PWM脉冲信号产生模块的实现;同时,该系统采用矢量控制策略中的励磁电流id=0控制。在Matlab/Simulink平台上搭建了仿真模型,仿真结果表明:基于SVPWM控制方法下的永磁同步电机系统动态响应速度快,抗干扰能力强,仿真波形与理论分析一致,验证了该仿真实验平台的有效性。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年12期）
王壮,王英,徐诗孟[2]（2019）在《单逆变器驱动高速列车并联牵引电机控制策略》一文中研究指出高速列车在轨道交通领域的快速发展往往涉及到同一个转向架下同一台逆变器驱动的多台牵引电机。为解决单逆变器控制并联电机问题,建立了转向架双动轴数学模型模拟实际中并联牵引电机的负载转矩,并采用加权矢量控制法有效控制电机启动加速。最后仿真结果验证了控制策略的正确性和有效性。(本文来源于《电气自动化》期刊2019年05期）
任海东[3]（2019）在《基于随机非线性系统自适应神经网络的电机控制策略》一文中研究指出在现实工程设计控制系统的过程中,因为被控对象一般具备不确定性、时变性与非线性的特点,并且受到外界随机干扰的影响,所以实现基于随机非线性系统自适应神经网络电机控制策略具有重要意义。以此设计电机控制器,通过自适应方法解决系统参数不确定的问题,创建自适应神经网络控制器,从而使系统输出能够良好跟踪并制订参考信号,使全部信号都存在控制效果。(本文来源于《自动化应用》期刊2019年09期）
王旭阳,曾凡飞,靳运莘[4]（2019）在《输入串联输出并联高压充电机控制策略研究》一文中研究指出在城市轨道交通车辆中,高输入电压的蓄电池充电机逐渐开始得到应用。随着电压提高,开关器件的成本与损耗也随之上升。为降低开关器件的电压应力,提高变换器的效率,提出了一种输入串联、输出并联(ISOP)的高频变换结构,采用2个半桥变换器协同工作。分析了ISOP拓扑结构的工作原理,针对输入电压与输出电流均衡控制,提出了一种耦合双电压闭环控制策略。最后,使用提出的控制策略在仿真模型中进行了实验,并在实际产品中得到了验证。(本文来源于《电气传动》期刊2019年09期）
柯希彪,郭琳,袁训锋,李英,徐晓龙[5]（2019）在《基于模糊滑模控制策略的永磁同步电机控制》一文中研究指出文章设计了一种基于模糊控制(fuzzy control)的永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)滑模控制策略。传统的积分滑模控制(sliding mold control,SMC)具有较强的抗干扰能力,当电机有大幅度的负载扰动时,控制系统会出现较大抖振现象,使得电机转速跟踪效果变差。本文将模糊控制策略引入到滑模控制中,通过设计模糊控制规则实时调整滑模参数,当电机负载和转速出现大幅变化时,可实现转矩和转速的快速响应;当系统状态误差减小,状态变量接近滑模面时,系统可平滑的进入到稳定状态,有效削弱系统抖振。模糊滑模控制既可以保证控制系统的快速响应能力和抗干扰能力,又能提高系统稳定性和转速控制精度。(本文来源于《机械与电子》期刊2019年08期）
李峰,秦文萍,任春光,王祺,韩肖清[6]（2019）在《混合微电网交直流母线接口变换器虚拟同步电机控制策略》一文中研究指出针对混合微电网交直流母线接口变换器采用下垂控制存在惯性小、阻尼低等问题,提出一种适用于接口变换器的虚拟同步电机控制策略。该控制策略不仅可使交直流母线接口变换器具有下垂控制的稳态特性,而且可使其呈现类似于同步电机的动态频率响应特性,有效提高交直流混合微电网对交流频率及直流电压的抗扰动特性。该文分析混合微电网瞬时功率平衡特性,基于此,提出利用交、直流微电网电源和负荷吞吐特性为交流频率和直流电压提供惯性,并设计相应的控制策略。建立所提控制策略的小信号模型,详细分析转动惯量、阻尼系数、直流下垂系数等关键参数对系统稳定性的影响及有功功率变化时交流频率和直流电压的动态响应,据此给出系统关键控制参数设计方法。最后,分别利用Matlab/Simulink软件和dSPACE实验平台验证所提控制策略的有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年13期）
赵仁德,赵斌,徐海亮,孙鹏霄,董雪梅[7]（2019）在《带LC滤波器的永磁同步电机控制系统及策略研究》一文中研究指出永磁同步电机(PMSM)通常采用不带输出滤波器的PWM逆变器直接驱动,但随着电力电子器件趋于高频化,长线效应更加严重,由此带来的过电压问题严重威胁电机的绝缘安全。针对这一问题,采用逆变器带输出LC滤波器的方式,可以滤除开关次电压谐波使输出电压正弦,但电容支路的存在导致逆变器侧电流和电机侧电流存在偏差,因此提出一种逆变器侧电流反馈(ICF)加基波电容电流补偿的控制方法,并采用基于二阶广义积分器(SOGI)的电容电压微分算法求取电容电流基波分量,实现对电机侧电流的准确控制;分析控制方法的稳定性并给出调节器设计的稳定范围。最后通过Matlab/Simulink仿真证明了本文所提控制方法的有效性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年S1期）
杨世杰[8]（2019）在《电动汽车用高速永磁同步电机控制策略研究》一文中研究指出随着永磁同步电机应用领域的扩大,对其性能的要求也越来越高。尤其是电动汽车这样对性能要求比较高的场合,不仅要求在低速时有较大的转矩,同时还要满足加速超车等高速度运行的要求。由于转子的反电动势会随转速的升高而增大,从而导致逆变器输出电压饱和而使转速无法继续上升,因为必须进行弱磁控制。除此之外,永磁同步电机采用矢量控制后,可以实现电流静态解耦,但动态耦合关系依然存在。并且随着转速的升高,耦合作用的影响也越来越严重,同时高速运行时延时对系统的影响也不可忽略。因为针对永磁同步电机高速运行时关键问题的研究具有非常重要的意义。在此背景下,本论文以永磁同步电机为研究对象,目的解决电动汽车用永磁同步电机高速运行时遇到的电压饱和、电流交叉耦合以及延时问题,具体内容如下:本文首先在永磁同步电机的数学模型基础上,根据复矢量原理,建立了永磁同步电机的复矢量模型。并且根据离散控制理论,推导出考虑数字控制延迟的,叁相逆变器驱动永磁同步电机的精确离散化复矢量模型,为之后的研究打下理论基础。其次,介绍了永磁同步电机弱磁运行的边界,研究了永磁同步电机常见的弱磁控制方法。针对前馈法的参数敏感问题,以及反馈法对于动态响应性能的缺陷,研究了一种混合式弱磁控制方法。针对该算法的核心也就是表格的制作,给了一种工业上实用的快速建立表格的方法,大大缩短了查表法的工作量。解决了查表法所共有的工作量大费时多的固有问题。再次,针对永磁同步电机高速运行时的电流交叉耦合以及延时问题,介绍了数字控制延时的因素及影响。研究了一种基于双采样双更新PWM更新时序的延时补偿方法,在不添加硬件设备的情况下实时的对系统的延时进行了补偿。同时根据传递函数通过绘制零极点分布图的方法,说明了传统离散PI调节器不足的原因,运用零极点对消的方法设计了基于复矢量的离散调节器。该调节器不仅考虑了系统的延时问题,同时考虑了高速区域的电流交叉耦合问题,具有良好的电流控制能力。最后对混合式弱磁算法进行了实验,验证了该方法的正确性和可行性。在此基础上对传统PI调节器和复矢量调节器进行了对比实验。实验结果表明基于直接设计的复矢量离散调节器对比传统的PI调节器有着更好的电流控制性能。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2019-06-04）
厉亚强[9]（2019）在《基于深度学习的永磁同步电机控制策略研究》一文中研究指出永磁同步电机由于其功率因数高、启动转矩大、启动时间短、过载能力强等优点,在机械臂、机器人、电动汽车等领域得到广泛应用。永磁同步电机矢量控制技术和直接转矩控制技术从提出以来到目前已经得到了飞速的发展,但是由于矢量控制需要复杂的转子旋转坐标系变换计算,以及矢量控制对电机参数比较敏感导致电机实际转矩存在大量谐波;传统的直接转矩控制技术虽然使用两个Bang-Bang控制器分别对电磁转矩和定子磁链幅值进行控制,响应较为迅速,但是同样存在较大的磁链和转矩脉动。由于神经网络技术对参数的不敏感,以及神经网络较强的非线性拟合能力,故可以利用深度学习神经网络来替代矢量控制技术中复杂的数学变换以及直接转矩控制中的转矩和磁链运算,从而达到减小转矩脉动的效果。本文以永磁同步电机为控制对象,对基于深度学习的电机控制策略进行相关的仿真研究以及实物研究。本文首先基于DNN神经网络设计出一种新型的永磁同步电机矢量控制系统,并用MATLAB2017b/Simulink设计了基于DNN神经网络的永磁同步电机的仿真控制模型。仿真结果表明:基于DNN神经网络的永磁同步电机控制系统有效的降低了电机仿真运行时约95%的转矩脉动谐波,转矩脉动系数从传统PI矢量控制的0.15降低为0.0075,同时改善了模型输出的定子叁相电流波形。然后,搭建了基于SGMJV-08AAA61永磁同步电机的硬件控制平台。其中设计了电机驱动、控制硬件电路以及电流、温度和转速采集硬件电路,画出相应的PCB板,并手工焊接调试,最终调试成功。用该平台做转矩波动抑制效果的实验,实验结果表明:基于DNN神经网络的永磁同步电机控制系统有效的减小了约83%的电机转矩谐波,转矩脉动系数从传统PI矢量控制模型的0.12降低为0.015,具有工程应用的可行性。最后,提出一种基于DNN神经网络的永磁同步电机直接转矩控制系统,并做了相关仿真研究。仿真结果表明:基于DNN神经网络的直接转矩控制系统在电磁转矩波动、转速波动和定子磁链波动方面较传统直接转矩控制系统取得一定的改善。(本文来源于《桂林电子科技大学》期刊2019-06-01）
宋晓麒[10]（2019）在《基于无模型方法的直线感应电机控制策略研究》一文中研究指出为了加快经济基础与上层建筑的建设,更快更好地实现“十叁五”规划,越来越多的特种电机被生产与制造并应用在实践中。直线感应电机(Linear Induction Motor,LIM)作为其中之一,具备爬坡高度大、工作噪音低、转弯半径小、环境污染少等优势,其已在城轨交通、电梯运输、家用电器、国家军事等领域大放异彩。然而由于LIM存在着特有的边端效应,其状态量之间的耦合更为严重,数学模型较传统式旋转电机变得更为复杂。而无模型自适应(Model Free Adaptive Control,MFAC)控制方法作为数据驱动的一种典型,完全不依靠被控系统的内部模型而仅依赖系统输入输出数据,且具有控制器设计简单、适应性强、自学习速度快等优点,已在智能停车、多智能体、飞行器控制等领域得到了实践锻炼。文章基于以上社会与科研背景,根据MFAC理论,针对电机实际工作情况中出现的负载变动、温升造成的系统参数时变、建模不充分、输出饱和现象等设计了一系列方案以控制LIM有效运行。文章主要研究内容如下:首先,依附已有的研究文献,文章总结了几种LIM的基本结构与特点,并且在考虑其特有的边端效应下,研究分析了LIM的基本模型。根据经典的矢量控制原理,建立了LIM在d-q轴下的数学模型。两个具有代表性的仿真实例验证了这种方法的有效性,然而其存在的跟随速度慢,控制精度低等问题亟待解决。其次,速度作为电机的最重要参量,是文章控制的首要目标。在将d-q轴LIM的数学模型表述为带外部输入的非线性自回归(Nonlinear Auto Regressive with eXogenous input,NARX)模型后,利用紧格式动态线性化技术,将NARX模型进行了线性化处理。考虑到实际工作过程中存在的负载扰动现象,将负载扰动作为系统输入信号考虑在控制器设计过程中,同时将误差面改换为积分滑模面,采用了一种改进型的无模型自适应积分滑模控制方案以保证速度快速稳定跟随效果。此外,由于考虑了执行器的输出饱和情况,引入了抗饱和补偿器来解决因输出饱和造成的输出不跟随问题。第叁,考虑到LIM作为一种高阶系统,当对每一阶进行控制器的设计而保证整个闭环系统稳定的基础下,系统的控制效果将更为显着。利用离散反推机制,针对LIM高阶性的无模型自适应控制方法得以建立。为了解决离散反推方案固有的计算膨胀与非因果问题,引入了离散时间的指令滤波器与滤波补偿器。同时,针对每一阶控制器设计过程中存在的输出饱和问题设计了抗饱和补偿器。仿真实例验证了方案的有效性。最后,考虑LIM作为一种多输入多输出系统,若仅考虑速度作为控制效果的唯一目标显然是不切实际的。因此,将磁链作为控制设计的次要目标,联合速度与磁链为输出矩阵,利用伪偏导数矩阵,同时引入抗饱和补偿器矩阵,完成了多输入多输出系统下无模型自适应积分滑模控制器的设计。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
电机控制策略论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
高速列车在轨道交通领域的快速发展往往涉及到同一个转向架下同一台逆变器驱动的多台牵引电机。为解决单逆变器控制并联电机问题,建立了转向架双动轴数学模型模拟实际中并联牵引电机的负载转矩,并采用加权矢量控制法有效控制电机启动加速。最后仿真结果验证了控制策略的正确性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电机控制策略论文参考文献
[1].黄宇,陈建国.基于Simulink的永磁同步电机控制策略仿真研究[J].舰船电子工程.2019
[2].王壮,王英,徐诗孟.单逆变器驱动高速列车并联牵引电机控制策略[J].电气自动化.2019
[3].任海东.基于随机非线性系统自适应神经网络的电机控制策略[J].自动化应用.2019
[4].王旭阳,曾凡飞,靳运莘.输入串联输出并联高压充电机控制策略研究[J].电气传动.2019
[5].柯希彪,郭琳,袁训锋,李英,徐晓龙.基于模糊滑模控制策略的永磁同步电机控制[J].机械与电子.2019
[6].李峰,秦文萍,任春光,王祺,韩肖清.混合微电网交直流母线接口变换器虚拟同步电机控制策略[J].中国电机工程学报.2019
[7].赵仁德,赵斌,徐海亮,孙鹏霄,董雪梅.带LC滤波器的永磁同步电机控制系统及策略研究[J].电工技术学报.2019
[8].杨世杰.电动汽车用高速永磁同步电机控制策略研究[D].沈阳工业大学.2019
[9].厉亚强.基于深度学习的永磁同步电机控制策略研究[D].桂林电子科技大学.2019
[10].宋晓麒.基于无模型方法的直线感应电机控制策略研究[D].江南大学.2019
论文知识图
