2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、開關磁阻電機(Switched Reluctance Motor,SRM)因無需稀土材料,且具有可靠高、啟動力矩大、效率平臺寬等突出優(yōu)點而受到廣泛關注??刂破魇情_關磁阻電機驅(qū)動系統(tǒng)(Switched ReluctanceMotor Driver System,SRD)的關鍵,其控制算法是SRD的核心,而尋找最優(yōu)控制參數(shù)組合是提高SRD性能的難點,模型是解算最優(yōu)控制參數(shù)的基礎。為提高SRD的性能,論文重點研究SRM建模方法,以期建立準確的

2、系統(tǒng)仿真平臺并解算最優(yōu)控制參數(shù),并設計實現(xiàn)高性能的SRD。
  SRM電機模型包括磁特性模型和損耗模型等。磁特性模型的建立技術當前主要采用解析法和智能法。前者適用于運算開銷敏感應用,如控制參數(shù)實時解算,但大多存在二次近似的問題,轉(zhuǎn)矩計算開銷較大;后者多適用于精度敏感應用,如仿真系統(tǒng),但目前存在過學習、結構不合理、泛化能力不足等問題。傳統(tǒng)鐵損建模方法存在無法準確獲取材料參數(shù)和難以實時計算問題。針對上述問題,論文改進了磁特性模型和鐵損

3、模型,并結合智能法磁特性模式和鐵損模型建立開關磁阻電機驅(qū)動系統(tǒng)模型,可提高電流和效率仿真的精度;而結合解析法求解控制參數(shù),為控制參數(shù)優(yōu)化提供基礎。主要研究工作如下:
  (1)建立了基于最小二乘支持向量機(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的多輸出SRM磁特性模型:將原單輸出級聯(lián)方式模型改進為多輸出方式,避免了累積誤差對轉(zhuǎn)矩的影響;改進混合多項式的高斯核函數(shù),提高了LSSVM泛化

4、能力。與傳統(tǒng)單輸出級聯(lián)模型比較,測試樣本上,電流均方誤差從1.97×10-2 A2下降到2.168×10-3 A2,轉(zhuǎn)矩均方誤差從2.1×10-3 Nm2降低到3.577×10-4Nm2。此外利用三角函數(shù)改進了傳統(tǒng)SRM磁特性解析模型,避免了轉(zhuǎn)矩計算中二次近似帶來的誤差和計算量的增加,保持同等精度同時大幅降低了轉(zhuǎn)矩計算的乘和加操作,為控制參數(shù)實時解算奠定了基礎。
  (2)建立了非線性鐵損虛擬電阻模型:采用了一種數(shù)據(jù)剝離法得到測量

5、中額外消耗電流,引入虛擬電阻法模擬鐵損消耗的額外電流,解決了傳統(tǒng)鐵損建模中問題。模型與現(xiàn)有SRM磁特性模型結合后,可仿真精度更高電流,與實測電流峰值(30.8A)的絕對誤差從4.955A降低到0.68A。效率誤差也從23.6%降低到1.49%。
  (3)建立了驅(qū)動電路模型以及其他機械、控制部分模型,結合改進的LSSVM SRM磁特性模型和鐵損模型,構建了開關磁阻電機驅(qū)動系統(tǒng)模型及仿真平臺。仿真與實測比較,速度最大誤差4%,轉(zhuǎn)矩最

6、大誤差2%,效率最大誤差5%,具有良好的一致性。
  (4)提出一種非線性解析法計算最優(yōu)開關角度:在改進磁特性解析模型的基礎上,得到小電感區(qū)的非線性電感模型,基于此模型推導出計算最優(yōu)開關角度的解析公式并解算出最優(yōu)開關角,避免了傳統(tǒng)解析模型計算最優(yōu)開通角在SRM高速情況存在較大誤差問題。與根據(jù)傳統(tǒng)線性電感模型計算出的開關角比較,系統(tǒng)效率提高了0.9%~2.6%,仿真與實測結果均很好的驗證了此結果。不但驗證提出的優(yōu)化方法的有效性,同時

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