简介:摘要-本文探讨了感应电动机传动装置直接场取向控制(FOC)之闭环转子磁通观测仪和参考模型自适应系统(MRAS)的实施和实验结果。该电动机是通过一个以MDS控制的可控硅(MCT)为基础的双向换流器,从一个高频(20kHz)交流谐振全连线获得电力的。本文介绍了多种电动机控制功能的硬件和软件实现方式。闭环观测仪通过一种依赖转速的增量(SDG)将电流和电压模型结合起来。电流模型确定后在转子参考系中运行,并且只要求有一个编码器角度,而不是实现用的实际转子转速。该闭环观测仪允许使用一个纯模拟积分器来计算适当的定子磁通。使用交流谐振连线,使定子磁通的全数字计算更加复杂。在一台400Hz2马力的感应电动机上,对观测仪和自适应控制器进行了低速和高速试验。在低速时,闭环观测仪显示出了对起因于电流模型转子磁通估算的转子电路时间常数的敏感性。在高速时,闭环观测仪追踪到了电压模型转子磁通估算特性。MRAS能够通过校正电流模型转子磁通观测仪在估算其参数时的误差,以改进整个转速响应。
简介:BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用,针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题,引入人工蜂群算法(ABC),将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变,最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法(ABCBP算法),并以2ASK,2FSK,2DPSK信号为例,对信号进行小波包分解后,将信号各频段的能量值数据作为实验样本,对其进行了信号分类。仿真结果表明:基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器,即使在5dB的信噪比环境下,仍可达到94%以上的识别率,并具有较好的稳定性,这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。
简介:
简介:风力发电机组所处的复杂环境,使得监控数据的实时传输显得至关重要。通过无线传感器网络(WSN)对风力发电机组的运行情况进行实时监测。利用WSN采集相关数据,以MCU作为核心组件进行数据的分析处理,辅以全球移动通信系统(GSM)模块、ZigBee模块进行数据的无线传输,以达到实时监测的目的。
简介:针对传统交错并联DC/DC变换器的开关器件应力高、输入输出电压变换比小、输入输出电流纹波大等问题,设计了-种基于Z源网络的改进型交错并联双向DC/DC变换器;分析了该改进型变换器的工作原理和工作过程.实验结果表明,该改进型变换器不仅能实现传统变换器功率双向传输的功能,且具有更高的电压增益及更低的开关器件的电压应力.实验验证了理论分析的正确性.
简介:本文是关于从三个不同脉冲宽度调制调速驱动器供电的感应电动机的效率测定的报告。该电动机在一个转速和转矩范围内运行。每个驱动器都以最高,最低和一个中间载波频率运行。电动机是一台典型的NEMA(美国全国电气制造商协会)设计B电动机,而驱动器是典型的,使用伏特/赫兹缺省整定值的工业标量驱动器,试验表明,该驱动器效率保持在90%以上,直到转矩被降低到额定转矩的20%以下为止,组合的电动机和驱动器效率保持在80%以上,直至转速或马力负载降到额定转矩的20%以下为止,使用了一个独特的数据采集系统来进行这个试验,该系统可以在每个选择的转速下采集大量转矩整定值。