【摘 要】
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开关磁阻电机(SRM)作为一种新型的调速电机,相对于永磁电机和异步电机其控制系统不存在永磁体和直通短路的现象,具有较高的可靠性。然而,由于SRM独特的双凸极结构使其在低速运行时调速性能变差,尤其是产生较大转矩脉动,极大限制其在电动车等领域的发展。提高调速品质和抑制SRM转矩脉动对SRM推广具有重要作用。对此,本文提出两种SRM控制策略:(1)基于神经网络的转矩估计与磁链补偿的SRM转矩脉动的控制策
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开关磁阻电机(SRM)作为一种新型的调速电机,相对于永磁电机和异步电机其控制系统不存在永磁体和直通短路的现象,具有较高的可靠性。然而,由于SRM独特的双凸极结构使其在低速运行时调速性能变差,尤其是产生较大转矩脉动,极大限制其在电动车等领域的发展。提高调速品质和抑制SRM转矩脉动对SRM推广具有重要作用。对此,本文提出两种SRM控制策略:(1)基于神经网络的转矩估计与磁链补偿的SRM转矩脉动的控制策略。该控制策略是根据SRM机理特性设计了激励函数,同时对神经网络输入进行预处理,通过自适应学习训练,实现
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开关磁阻电机(SRM)具有结构稳固、安全性高、不消耗稀土材料等优点,因此有着良好的应用前景。然而,由于电机独特的双凸极结构和强非线性特性,SRM存在转矩脉动较大的问题,在低速运行时该问题更为突出。本文提出两种控制策略抑制SRM运行时产生的转矩脉动。(1)提出基于傅里叶神经网络(FNN)电流注入法抑制SRM转矩脉动的控制策略。针对开关磁阻电机在低速区转矩脉动比较大的问题,以注入的方式在线调整电流波形
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