基于极弧系数和转子相对偏转角的并列双转子电机齿槽转矩削弱方法研究

为削弱并列双转子电机的齿槽转矩,提高电机性能,提出一种优化极弧系数和转子相对偏转角的方法.通过能量法推导解析齿槽转矩的产生原理,分别探讨了极弧系数和转子相对偏转角对电机齿槽转矩的影响;以三相8极36槽并列双转子电机为例,利用有限元软件对不同极弧系数和转子相对偏转角的电机进行建模仿真分析,最终得到最佳极弧系数和转子相对偏转角度.结果表明:选择合适的极弧系数和转子相对偏转角度,能够有效削弱齿槽转矩;优化后的电机齿槽转矩幅值降低了72.2%,空载反电势的3次和5次谐波幅值下降明显,电机的输出品质显著提高.该方法为同类型电机齿槽转矩的优化提供参考.

一种基于模型选择的PF-TBD算法

在目前的基于粒子滤波检测前跟踪(PF-TBD)算法中,对粒子的预测通常是根据单一直线运动模型实现的,在目标机动时由于与运动形式相差较大,影响了跟踪效果。为此,提出一种基于模型选择的粒子滤波检测前跟踪(MM-PF-TBD)算法。该算法由已估计出的目标位置,计算相对偏转角,并以此判定目标当前的运动模式,进而选择相应的运动模型对下一时刻的粒子进行预测,显著提高了对粒子预测的精度。理论分析和仿真实验表明,文中所提算法适用于目标不同的运动形式,有效提高了目标机动时的检测和跟踪性能。