基于高频电流注入的永磁同步电机转子位置初始化方法

基于矢量控制的永磁同步电机的数学模型,分析现有转子位置检测手段的优缺点,详细介绍了高频电流注入法实现转子初始位置检测。电机处于静止状态时给电机定子绕组中注入高频电流,利用电机的凸极效应和磁路饱和特性,通过对高频电流峰值发生的时刻进行检测,准确地估算出电机的转子位置。实验结果显示了该方法检测精度高,且不依赖任何电机参数。

鹈鹕初始化的灰狼算法在工程优化上的应用

为了进一步提高灰狼算法(Grey Wolf Optimization, GWO)的开发能力和勘探能力,提出一种鹈鹕算法(Pelican Optimization Algorithm, POA)初始化灰狼位置的算法(POAGWO)。POAGWO算法利用POA算法来优化GWO算法的初始位置,这有助于增强POAGWO算法的开发能力和勘探能力。然后,通过不同类型的单峰,高维多模态和固定维多模态的6个典型的测试函数对算法的性能进行测试。测试结果表明POAGWO算法在开发能力和勘探能力上都超过了POA算法和GWO算法,并且从6个迭代曲线图中也可以看出改进后的算法可更快地趋向于全局最优解。最后将POAGWO算法应用于4个工程优化设计问题中,应用结果表明POAGWO算法具有很好的求解性能。

极槽配合对铁氧体永磁电机转子初始角定位的影响

低成本的铁氧体辅助式高性能永磁伺服电机得到了广泛应用,与钕铁硼伺服电机相比,铁氧体伺服电机及控制器在转子位置角度初始化时具有一定的特殊性.现以1 kW铁氧体伺服电机为例,运用有限元仿真方法,就铁氧体伺服电机启动设计中静态转矩的多极值点问题进行了详细分析,研究了极槽配合对该性能的影响,最后研制了铁氧体伺服电机样机并得到了部分实验结果.

基于Tent-Chebyshev切换的粒子群优化算法

针对种群位置初始化过程中由伪随机数引起的局部最优与早熟收敛问题,提出一种基于Tent-Chebyshev切换映射的粒子群优化算法。在使用Tent混沌映射函数计算粒子初始位置时,基于Chebyshev混沌映射函数对种群中陷入不动点的粒子引入随机扰动,使其重新进入混沌状态。通过多次迭代的数据分布结果和人体行为识别问题的应用实例,均验证了所提出算法在确保种群初始解能够随机遍历取值空间的同时,也有效降低了局部最优解对初始粒子的束缚,为后续更新过程提供多样性丰富、粒子特征显著的优质初始粒子群。

永磁同步电动机起动问题的分析与解决

永磁同步电动机的矢量控制要求控制器在电机开始运行之前能获知转子的大概位置以便电机正常起动。在研究基于DSP的永磁同步电动机调速系统过程中,针对上述问题进行了理论与仿真分析,并对永磁同步电动机起动时定子绕组通直流电的方法进行了实验验证,该方法解决了永磁同步电动机转子位置初始化及起动的问题并实现了最大转矩起动。