变温条件下解析Preisach磁滞模型误差修正和特征参数辨识方法

温度升高会影响磁性材料的磁滞特性,从而改变电气设备的性能。目前解析Preisach模型无法对温度进行有效表征,导致损耗计算结果误差较大。为此,本文首先分析了基于Lorentzian函数的解析Preisach模型特征参数对磁滞回线形状参数的影响程度,如饱和磁通密度、矫顽力、剩磁等,研究了不同温度下模型参数和材料磁特性的变化。根据模型特征参数具有的磁滞回线形状相关性和温度相关性,引进温度系数来修正模型特征参数,构建变温条件下的解析Preisach模型,并给出了计及温度影响的模型参数辨识方法。最终实验测量纳米晶合金在变温条件下的极限磁滞回线,对多组实测值和修正后的解析Preisach模型计算值进行对比后,得出在饱和磁通密度、矫顽力和剩磁处修正模型结果的平均相对误差分别为0.15%、2.21%、5.76%,证明了该修正模型的准确性。

基于改进灰狼算法的宏微复合驱动器磁滞模型的参数辨识

精确辨识磁滞模型参数是保证宏微复合驱动器位移跟踪精度的关键,针对传统灰狼算法(GWO)存在局部最小值和求解精度不高的缺陷,文章提出一种改进的灰狼算法(TGWO)。通过Singer混沌映射优化了灰狼个体的初始位置,以增加种群多样性;采用非线性收敛因子策略提高了局部开发度和全局搜索度;在种群位置迭代更新中引入动态权重更新和自适应更新策略。通过仿真和实验表明:该算法能有效可靠地辨识宏微复合驱动器磁滞模型的参数,平均相对误差为4.6%,拥有更高的精度和收敛性。

基于二维磁特性测量的电工钢片矢量磁滞模型

提出一种模拟电工钢片复杂磁特性的矢量磁滞模型。该模型考虑频率、磁化历史等因素对磁滞特性的影响,模型中磁滞系数与磁阻系数的确定是基于双激励二维磁特性测量实验获得的,在实验中通过对磁通密度变化轨迹的控制实现对磁场强度波形的测量。所提出的模型既避免了传统磁滞模型数学表达的复杂性,又提高了模拟的准确度,更适用于工程应用。通过与传统模型及实验测量结果的比较,证明了所提出的模型能更有效、更准确地模拟电工钢片的复杂磁特性。

一种新的混合矢量磁滞模型磁滞算子定义方法

提出了一种新的磁滞算子定义方法,从能量角度定性分析了单畴单轴各向异性椭圆形磁性粒子的特性及其磁化方向的判定法则,借助于磁性粒子矢量场等势线分别给出了各向异性和各向同性材料的磁滞算子临界面方程,把磁滞算子定义为等势线包围的封闭区域,给出了磁滞算子的磁化方向判定方法。定义的磁滞算子满足第二热力学定律,具有能够描述磁滞现象的损耗特性和擦除特性,符合描述磁滞特性的Mandelung定则。

全局优化算法在Preisach磁滞模型参数辨识问题中的应用与性能对比

Preisach模型参数的快速辨识对实现考虑磁滞特性的电工装备有限元计算具有重要意义。该文结合显式Everett函数Preisach磁滞模型,提出一种基于改进速度可控粒子群算法的Preisach模型参数辨识方法,并对比分析全局优化算法在该问题应用的效率问题。首先,为了解决传统离散型Preisach模型因存储庞大Everett矩阵造成的计算效率低下问题,构建Everett函数的参数化显式表达式;其次,提出一种基于改进速度可控粒子群算法的Preisach模型参数辨识方法,并基于测量的硅钢片准静态磁滞回线,实现模型的参数辨识;最后,对比分析模拟退火算法、遗传算法与该文所提算法在模型迭代次数与计算时间、磁滞回线模拟准确度、参数辨识成功率三个方面的应用效率。结果表明,该文所提出的改进速度可控粒子群算法在Preisach模型辨识上同时兼具辨识精度高、收敛速度快、成功率高的特点。

基于Lorentzian函数的Preisach磁滞模型辨识与验证

磁滞作为磁性材料的特性,在电机、变压器等设备中普遍存在,为了更好地描述材料的这种特性,有必要建立材料的磁滞数学模型。本文基于Presiach类磁滞模型,通过分别用解析和神经网络两种方法对其Lorentzian分布函数参数进行了辨识并对两种方法进行了比较,且通过实验验证了辨识结果的正确性。模型可以对无偏磁下变压器一次电流进行预测,实验采用爱泼斯坦方圈的二次电压仿真得到了方圈的一次电流,仿真与实验结果对比验证了模型的正确性。

基于R-L分数阶导数的动态J-A磁滞模型及其特征参数辨识算法

在高频、直流偏磁等非标准磁化条件下,电力变压器的铁心损耗显著增加,造成其性能恶化。为实现对高频、直流偏磁下铁磁材料动态磁滞特性与损耗的准确模拟,该文首先在静态J-A模型中引入直流磁密,推导得到适用于描述直流偏磁条件下铁磁材料磁滞特性的静态J-A修正模型;然后引入R-L型分数阶导数对高频条件下涡流场及涡流损耗表达式进行改进,考虑涡流与剩余损耗对高频条件下磁化物理机制的影响,建立动态J-A模型;最后引入模拟退火算法,以损耗计算值与实测值之间的均方根误差最小化作为优化算法的目标函数,辨识模型中阻尼系数与分数阶导数阶次的全局最优值。将动态J-A模型模拟的磁滞回线和损耗与实验数据进行对比,结果表明:对高频磁场叠加直流偏磁条件下磁滞回线面积模拟误差绝对值为7.84%,损耗预测的平均绝对误差为7.35%,验证该文所提方法的准确性。

耦合改进型矢量磁滞模型的变压器磁场分析及实验研究

为了准确分析变压器、电机等电工设备的磁性能,在基于传统Chua-type模型的基础上,提出了一种直接描述电工钢片磁场强度H与磁通密度B数学关系的改进型矢量磁滞模型,其中模型参数由单片电工钢片磁特性测量系统获得;推导了不同轧制方向磁滞模型的数学表达式,讨论了耦合该磁滞模型的时步有限元计算的收敛性,并通过对单相变压器铁心模型磁场的实验测试,验证了耦合磁滞模型有限元分析的有效性。

基于多层结构磁滞模型的硬化层深度磁学表征与检测方法

零部件表面经过硬化处理后,一般将形成由硬化层、过渡层和心部组织组成的三层结构,而硬化层深度是表面力学性能的重要评价指标。为将磁测法应用于硬化层深度的定量检测,建立了基于点状磁荷假设的多层结构磁滞模型,预测出三层结构微分磁导率曲线的双峰特性。双峰峰值、峰值比等参数与硬化层深度存在良好线性关系,由此提出一种硬化层深度的磁学无损检测新方法。对具有不同深度高频感应淬硬层的40Cr钢杆试样进行磁滞回线试验测试,分析结果表明:相比矫顽力,微分磁导率曲线的双峰峰值比更适用于硬化层深度的定量表征,其重复测试结果的变异系数小于1%,与硬化层深度的线性拟合确定系数高于0.95。建立的多层结构磁滞模型可为硬化层深度的磁测法提供理论依据,基于微分磁导率双峰曲线的硬化层深度检测方法可推广至平面或曲面构件。

解析正Preisach磁滞模型的推导与修正

准确且快速地模拟软磁材料的磁滞特性是电机、变压器等电力设备电磁场仿真及其优化设计等工作可靠展开的基本前提。然而,经典Preisach磁滞模型因包含了复杂的双重积分运算而难以达到上述要求,而现有唯一的纯解析Preisach模型存在推导失误、无法通用等问题。为此,针对该解析Preisach模型的问题,推导正确的Everett函数解析表达式,并基于Preisach基本原理,分析在其基础上考虑可逆磁化分量的本质原因,继而提出首个正确且通用的解析正Preisach模型。将仿真结果与实测结果进行对比,验证所提模型的精度。

超磁致伸缩执行器的动力学参数及磁滞模型参数的辨识方法

根据JILES等提出的铁磁磁滞模型和JILES建立的磁机效应理论,结合能量守恒的观点,对超磁致伸缩执行器(GMT)的动力学参数及磁化参数进行辨识。针对JILES方法确定磁滞磁化模型所需磁性材料参数多,且在执行器工作条件下不易测量的缺点,经过对数学模型的推导变换,提出一种基于试验数据简便易行,试验数据容易获取的参数辨识方法,参数的估计可采用最小二乘类的辨识方法。给出低频试验下的辨识结果,此辨识方法可以为超磁致伸缩执行器的离线优化或在线控制提供可靠的参数。

超磁致伸缩执行器的自由能磁滞模型的优化算法研究

介绍了超磁滞伸缩执行器的自由能磁滞模型,对该自由能磁滞模型的数值计算进行了具体分析,由此提出了该自由能磁滞模型的四种数值实现方法;比较了四种数值实现方法的计算精度和计算效率,并与已有文献的实验结果和计算结果对比,得出近似Gauss-Legendre积分法进行积分离散化与矩阵表示法实现核函数相结合的方法在保证计算精度的同时,大大缩短了运算时间,是超磁致伸缩执行器的自由能磁滞模型的四种数值实现方法中的最优算法。

解析逆Preisach磁滞模型

如何在保证模拟精度的基础上,提升逆磁滞模型的计算速度一直以来是国际电磁场领域研究的热点问题。然而,现有所提逆磁滞模型难以兼顾精度与速度的双重要求。解析形式的逆磁滞模型具有较快的求解速度,如何提出高精度的此类模型是解决上述问题的关键所在。为此,该文利用课题组所提基于解析Everett函数推导而得的解析正Preisach磁滞模型,分别推导了初始磁化曲线、磁滞回线下降支与上升支的磁导率的解析表达式,继而利用差分法,推导得到了目前唯一一个解析的逆Preisach磁滞模型。通过对比仿真与实验结果,验证了所提解析逆Preisach磁滞模型的模拟精度,并在模拟精度与计算速度两方面将其与广泛应用的逆J-A磁滞模型进行对比,发现它的平均相对误差比逆J-A磁滞模型小10%以上,且其计算速度约为逆J-A磁滞模型的2.67倍。

基于人工鱼群与Levenberg-Marquardt混合算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取

准确高效地提取J-A磁滞模型参数,是利用该模型模拟磁性元件磁滞特性的首要任务。针对现有J-A模型参数提取方法存在的求解精度低且仿真耗时的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与L-M算法混合的J-A模型参数辨识方法。首先,根据人工鱼群算法全局搜索能力强的特点,将其运用于J-A模型参数全局最优解所在区域的定位当中;在满足切换过渡准则后,人工鱼群算法终止迭代并切换至L-M算法;此时,L-M算法利用其局部寻优能力强的优势,将人工鱼群算法提供的最优解作为初始值,快速收敛于全局最优解。仿真及实验结果表明,所提混合算法不仅求解精度较高,同时收敛速度更快。

基于神经网络结合遗传算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数计算

根据改进的Jiles-Atherton磁滞数学模型,提出了一种实用的磁滞模型参数的提取方法,即基于神经网络结合遗传算法的方法,通过神经网络训练拟合寻优函数,以及遗传算法极值寻优,而得到Jiles-Atherton磁滞模型的5个常规参数。计算证明,应用本文方法的计算参数得到的磁滞回线与实验磁滞回线相吻合。

基于人工神经网络的Preisach磁滞模型与实现

在Preisach静态磁滞模型的基础上,利用极限磁滞回线的对称性,采用人工神经网络技术,建立了Preisach神经网络磁滞回线仿真模型,实现了对试验样片交流磁滞回线的理论计算;同时给出了一种采用爱泼斯坦方圈,对实验样片的动态磁滞回线进行数字测量的新方法,该方法实验设备简单,测量精度高,具有较好的工程实用价值。利用该方法得到的实验数据很好地验证了理论计算结果。

基于AFSA与PSO混合算法的J-A动态磁滞模型参数辨识及验证

Jiles-Atherton (J-A)磁滞模型静态参数辨识结果直接影响其对变压器铁心磁滞特性的预测效果。针对目前单一智能算法存在的寻优能力差、计算时间长等问题,提出了一种人工鱼群算法与优化惯性权重线性递减粒子群优化算法相结合的混合算法。搭建变压器铁心磁性能测试系统,对正弦激励下变压器铁心的磁滞特性和损耗特性进行实验研究。对比分析了所提混合算法与其他单一智能算法对J-A模型的参数辨识速度与精度。结果表明,混合算法辨识结果的均方根误差仅为0.006 9,低于其他单一智能算法的相应结果,证明了该混合算法相较于其他单一智能算法,具有不易陷入局部最优解、收敛速度快、参数辨识精度高等优点。此外,考虑交变磁场下动态损耗分量对变压器铁心磁滞特性的影响,修正现有动态损耗系数求解方法,建立了J-A动态磁滞模型。通过对比动态磁滞回线模型预测结果与实验数据,验证了该方法的正确性与有效性。

超磁致伸缩执行器的自由能磁滞模型的数值实现

阐述了超磁滞伸缩执行器的自由能磁滞模型,着重分析了该自由能磁滞模型特点,巧妙提出了能高效实现此自由能磁滞模型的数值实现方法,使其用于超磁致伸缩执行器的实时控制系统成为可能。通过与已有文献的计算数据和实验数据对比表明:本文所提出的数值实现方法在提高效率的同时保证了计算精度。

一种新的动态矢量Preisach磁滞模型

基于Mayergoyz等的非线性Preisach模型，通过该模型在各个方向上进行矢量迭加，并通过在Preisach分布函数中引入与输出变化速度相关项，导出了一个新的动态矢量Preisach磁滞模型．分别从二维、三维情况下分布函数的有限傅立叶展开式出发，通过引入沿测试方向的弛豫时间，推出了二维、三维情况下新模型中分布函数的数学表达式．新的磁滞模型能较好地描述磁化过程的动态矢量可逆行义及材料的各向异性特性，还可以描述任意阶的微小回线变化规律．

EAST中性束注入用直流高压缓冲器磁滞模型分析

直流高压缓冲器是国家大科学工程先进实验超导托卡马克(EAST)中性束注入(NBI)系统中保护强流离子源的重要装置。为设计高可靠性的直流高压缓冲器,在Fink、Baker和Owen(简称F-B-O)直流高压缓冲器采用时变等效电阻而忽略并联电感的模型基础上,结合平行四边形磁滞模型,建立了时变等效电阻和电感并联的模型,推导出时变等效电感随饱和深度的解析式,并建立了相应的仿真模型。仿真结果与实测结果基本符合,修正后的模型在30kV以下低电压作用下与F-B-O原模型符合,在30～80kV电压作用下,随着铁芯叠片饱和深度逐渐升高,时变等效电感作用引起的故障电流比理论计算值高10%～30%。