基于SVPWM的永磁同步电机DTC技术

永磁同步电机传统DTC(Direct Torque Control)技术利用转矩、磁链的滞环比较结果,通过查表选择电压矢量的方式对转矩进行直接控制,虽然其算法简单,但其电流波形畸变、转矩脉动情况较严重,对实际电机控制非常不利。通过分析传统直接转矩控制的缺点,将SVPWM技术引入直接转矩控制中,利用SVPWM模块代替原有的查表模块。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型进行对比分析,基于SVPWM的永磁同步电机DTC技术能明显改善电流畸变严重的现象和降低转矩脉动。在DSP电机控制器上进行了试验验证,证明了其控制算法在实际电机控制中的可行性。

基于监督学习的机电复合传动换挡同步位置识别

为了解决机电复合传动系统(electrified mechanical transmission,EMT)换挡中存在的凸轮磨损、限位销钉变弯等慢变问题,基于监督学习,提出一种换挡同步位置的识别方法.以EMT的SO_1挡升SO_2挡动态过程为研究对象,对换挡数据进行预处理,将时间历程转化为空间域数据,构建输入轴转速变化率对应的换挡位置为特征.采用随机森林方法对特征进行重要性分析,选择输入轴转速变化率为0.31~0.41对应的6组特征.训练了同步位置识别的线性回归模型,结果表明,线性回归模型的训练精度和测试精度均大于0.99,且泛化性能好,训练速度快.对定位销钉磨削后的EMT进行换挡台架试验,验证了该线性回归模型的实用性,能够满足EMT换挡慢变问题的自学习需求.为EMT慢变问题的自学习提供了新方案,开辟了新思路.