考虑各向异性和模型参数应力依赖关系的改进Sablik-Jiles-Atherton磁滞模型

机械应力会显著改变取向电工钢片的磁滞特性。Sablik-Jiles-Atherton(S-J-A)磁滞模型由于计算简单、物理含义明确,被广泛用于模拟机械应力作用下的磁滞特性,然而此模型存在模拟精度低的问题。为此,该文在现有S-J-A磁滞模型的基础上,考虑取向电工钢片本身的各向异性和由机械应力引起的各向异性,实现对无磁滞磁化强度表达式的修正;在此基础上,根据机械应力对取向电工钢片磁畴排列模式的影响,引入无磁滞磁化强度形状系数和钉扎系数对机械应力的依赖关系,提出一种改进的S-J-A磁滞模型;最后,以30QG120型取向电工钢片为例,应用所提改进模型模拟了不同机械应力下的磁滞回线,通过与实验测量和现有模型进行对比,验证了所提改进模型的准确性。

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。

基于收缩因子改进PSO算法的J-A磁滞模型参数辨识

变压器铁心磁滞特性的准确预测及其模型参数可靠辨识,一直是国内外学者们研究的难点问题。针对现有主流磁化(Jile-Atherton,J-A)模型存在的辨识参量多、计算时间长、容易陷入局部最优解等问题,提出一种基于收缩因子改进粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的J-A磁滞模型参数辨识方法。研究建立以磁感应强度为输入变量的J-A静态磁滞逆模型,提出考虑包含涡流损耗、异常损耗因素下的动态磁滞模型;针对传统PSO算法计算精度低、不易于快速寻优的问题,提出基于收缩因子改进的PSO优化算法,可实现J-A磁滞模型关键参量的快速辨识。所提算法克服了传统粒子飞行速度的限制,兼具全局寻优和局部寻优的特点,易于实现J-A磁致模型的快速参数辨识。通过仿真算例分析,验证了所提改进PSO算法在不同磁密峰值工况下的应用可靠性,且迭代收敛速度和精度均优于传统PSO算法。

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。

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。

一种考虑J-A磁滞的变压器电磁暂态模型

在电力系统电磁暂态模型建立中,变压器模型是不可或缺的。随着建模不断往精细化发展,对变压器电磁暂态模型的要求越来越高。目前电磁暂态仿真缺少一种考虑磁滞的变压器模型。针对以上问题,利用J-A(Jiles-Atherton)模型表示磁滞,使用梯形积分法对变压器进行建模,并提出一种将磁滞模型与变压器电磁暂态模型相结合的方法。理论计算与实验结果表明,该模型可准确地描述变压器磁滞,且离散化算法与PSCAD软件所使用方法一致,方便未来嵌入电磁暂态仿真软件。

非正弦激励下高频变压器铁心动态磁滞特性模拟方法

高频变压器是DC/DC变换器的核心部件,其激励波形一般为非正弦波,工作频率可达数千赫兹以上,导致铁心损耗显著增加,准确模拟非正弦激励下高频变压器铁心动态磁滞特性,有助于铁心损耗计算以及变压器的电磁暂态分析。首先,该文考虑铁心磁化物理过程,利用系统级电力电子仿真软件PLECS中底层模块和语言编写程序,建立基于静态J-A磁滞模型和磁导-电容类比法的铁心静态磁滞磁导模型;然后,考虑高频条件下涡流效应与弛豫效应对铁心动态磁滞特性的影响,根据损耗统计理论建立铁心动态磁滞磁导模型;最后,基于模拟退火与Levinberg-Marquardt混合算法提取静态J-A磁滞模型参数,根据铁心损耗特性曲线采用最小二乘法提取动态损耗系数。对比分析不同占空比、高频方波电压激励下电流波形以及磁滞回线的仿真结果与实验测量结果,验证了模型的有效性。

考虑可逆分量的解析Preisach磁滞模型及其特征参数辨识算法

基于洛伦兹函数的解析Preisach模型具有形式简便、分布函数易于确定等优势,但如果考虑可逆磁化分量,模型的复杂程度和参数会显著增加,导致用于传统模型参数辨识的解析或神经网络等方法不再适用。为此,首先通过引入可逆磁化分量,构建一种考虑可逆分量的解析Preisach模型;然后,分析了各个特征参数对磁滞回线形状的影响规律,并且结合循环迭代法与粒子群算法,提出一种针对考虑可逆分量解析Preisach模型的特征参数混合寻优算法;最后,将所提磁滞模型及其参数辨识算法得到的磁滞回线计算值与实测值进行对比。结果表明,该模型及其参数辨识算法的最大平均相对误差为4.49%,验证了该方法的准确性和有效性。

基于Energetic模型的机械应力作用下电工钢片磁滞特性模拟

准确模拟电工钢片在机械应力作用下的磁滞特性是电工装备铁心优化设计的关键技术。该文首先基于原始Energetic磁滞模型,在电工钢片的总能量密度中引入由机械应力引起的能量密度附加项;其次,根据能量平衡原理,采用场分离技术实现能量密度分量向磁场分量的转换;然后,考虑Energetic磁滞模型中各参数对机械应力的依赖性,利用场叠加原理建立一种机械应力作用下的电工钢片磁滞模型;最后,以晶粒取向硅钢片为例,基于取向硅钢片在不同压缩和拉伸应力下的磁滞回线实验数据,采用粒子群优化算法对所提模型参数进行辨识,从而揭示了模型参数对机械应力的依赖关系,并在此基础上分析了机械应力对取向硅钢片矫顽力、磁滞损耗密度以及剩磁的影响规律。对比仿真和实验结果,验证了所提模拟方法的准确性。

基于深度置信网络算法的面向铁磁材料旋转磁滞损耗的矢量磁滞模型

铁磁材料磁滞建模是电气工程领域的基础性理论研究之一。该文基于深度置信网络(DBN)算法结合磁滞算子空间理论提出一种矢量磁滞模型。在模型结构中,引入郎之万函数作为映射函数对磁滞数据进行输入转换计算。利用多个磁滞算子构建算子空间生成高维算子数据,算子空间的数据输出作为DBN模型的输入,结合DBN算法表征算子数据与模型输出的非线性关系。利用样本的磁感应强度数据和生成的算子数据训练模型,获得模型参数。通过仿真表明构建的模型可以有效地描述铁磁材料在旋转磁化情况下的非线性特性和各项异性。同时,结合磁损分离理论改进磁损模型中相应的损耗系数,构建动态磁损计算模型,并将磁滞模型获得的数据应用于动态损耗计算。仿真表明,构建的磁滞模型可以有效地表征铁磁材料的实际磁化特性和损耗情况。

基于SAE模型和Play算子的矢量磁滞模型研究

构建精确的矢量磁滞模型对电工装备电磁场数值分析是必要的。本文基于深度堆叠自编码器(SAE)模型结合磁滞算子空间理论提出了一种矢量磁滞模型。在模型结构中利用多个Play磁滞算子构建算子空间,样本中的磁场强度数据输入算子空间生成高维磁化状态矢量数据。该数据作为SAE模型的输入,利用SAE模型表征磁化状态矢量数据与模型输出磁感应强度的复杂非线性关系。通过训练样本生成的数据构建训练集和训练模型,获得SAE模型的参数。对测试数据的拟合结果表明:构建的模型可以有效地描述铁磁材料在旋转磁化情况下的非线性特性和各向异性。同时,对模型施加螺旋励磁,输出表明构建的模型可以有效地体现材料的矢量磁化特性。

基于Energetic和改进Jiles-Atherton-Sablik模型的电工钢片动态磁致伸缩特性模拟

准确模拟电工钢片的动态磁致伸缩特性是电工装备铁心振动和噪声分析的关键步骤。该文提出一种基于Energetic磁滞模型和改进Jiles-Atherton-Sablik(J-A-S)模型的电工钢片动态磁致伸缩特性模拟方法。首先,基于静态Energetic磁滞模型和损耗分离理论,考虑由励磁频率引起的动态损耗密度分量,并采用场分离技术建立动态Energetic磁滞模型。其次,将动态Energetic磁滞模型求解的动态磁场强度作为改进J-A-S模型的已知量,从而根据铁磁材料的非线性本构关系,建立以磁感应强度为输入量的动态磁致伸缩逆模型。在此基础上,设计电工钢片动态磁致伸缩曲线的模拟流程。最后,将所提方法的模拟结果与实测结果和现有方法模拟结果进行对比,可知所提方法的模拟结果与实测结果吻合更好,从而验证所提模拟方法的准确性。

计及谐波的J-A磁滞模型修正

J-A磁滞理论被广泛应用于电磁式电流互感器的磁特性建模,但是在谐波条件下该模型存在较大的误差。针对这一问题,文中对各次谐波分别修正经典J-A模型参数,利用遗传退火算法进行参数辨识,然后将各次谐波的磁特性进行线性叠加,实现非正弦激励下电流互感器的磁特性建模。采用该修正方法的前提是计量用电流互感器的非线性误差符合规定的0.2S级,因此对各次谐波磁滞回线的仿真分析与误差修正均近似适用于线性叠加原理。以采用纳米晶材料的0.2S级电流互感器为例,对角差与比差进行仿真分析与实验验证,结果表明经过参数修正的J-A模型改善了谐波条件下的测量准确度,多次谐波磁特性的近似线性叠加方法对测量准确度的影响可以忽略不计,从而确认计及谐波的J-A磁滞模型修正合理有效。

铁心硅钢磁滞与磁致伸缩耦合特性的测量与模拟

变压器或电机铁心存在大量旋转磁通,旋转磁化下铁心硅钢的磁滞与磁致伸缩效应将增大铁心损耗,加剧铁心振动形变。为了有效模拟铁心硅钢磁滞与磁致伸缩耦合特性,本文在实验测量基础上提出将旋转磁化下硅钢的涡流损耗与异常损耗引入到传统Jiles-Atherton磁滞模型能量平衡模型,表征电工钢片的旋转磁滞特性。同时,基于磁致伸缩与磁化强度之间的非线性回环曲线关系,建立旋转磁化下一阶惯性磁致伸缩模型,并将磁滞模型表征的磁化强度映射到磁致伸缩模型中,建立磁滞与磁致伸缩特性的耦合关系。最后通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明,提出的耦合模型可以有效地表征电工钢片的旋转磁特性,为高品质电工产品的优化设计提供参考。

多目标差分进化算法改进与电工钢片磁致伸缩模型参数辨识

准确且高效地辨识电工钢片磁致伸缩模型参数是模型在变压器铁心振动分析中的应用前提。针对现有单目标优化算法不能兼顾参数辨识精度和速度的问题,该文基于改进Jiles-Atherton-Sablik和Energetic模型相结合的磁致伸缩模型,将该模型的参数辨识转换为多目标优化问题。以磁滞回线和磁致伸缩曲线的均方根误差作为待优化的2个目标,建立参数辨识的多目标优化数学模型。基于该模型,从控制参数自适应技术、变异算子改进策略以及选择算子改进策略3个方面对多目标差分进化算法进行改进,从而提出一种采用改进多目标差分进化算法的磁致伸缩模型参数辨识方法。通过与现有方法对比,该文方法的磁滞回线求解精度提升17.84%,磁致伸缩曲线求解精度提升13.60%,辨识速度提升41.57%。

基于Prandtl−Ishlinskii模型的麦克斯韦磁阻驱动器率相关磁滞特性建模与分析

为克服麦克斯韦磁阻驱动器材料内部磁场强度与磁感应强度之间强烈的磁滞非线性以及大气隙下漏磁增加等因素引发的驱动器控制电压与输出位移之间的磁滞特性,提出一种率相关改进型Prandtl−Ishlinskii(P−I)模型对磁阻驱动器的磁滞特性进行建模.分析磁阻驱动器结构及其磁路和磁力模型,同时搭建基于柔性机构的磁阻驱动微定位平台试验系统,验证磁滞模型.为克服驱动器磁滞非线性,优化改进传统P−I模型,使其具有描述非对称率相关磁滞特性的能力,并利用粒子群算法完成参数辨识.通过对比试验验证所建模型对于磁阻驱动器磁滞非线性的描述能力.结果表明,不同频率输入信号下率相关P−I模型输出与实际输出之间的均方根误差均小于0.0049 mm,仅为整体行程的0.245%,证明了该模型的有效性和高精度.

基于改进黑猩猩算法的解析Preisach模型参数辨识

解析Preisach模型解决了Preisach模型因离散Everett函数造成的测量误差大、数值不稳定的问题,但是解析Preisach模型同时存在参数多、辨识复杂的问题。针对上述问题,提出一种融合多策略的改进黑猩猩优化算法,来实现对解析Preisach模型的参数快速、精确辨识。首先,引入自适应权重因子来平衡全局搜索和局部开发能力;其次,将差分变异策略应用到种群个体位置更新中,增强算法个体间的信息交流,扩大搜索范围;最后,使用柯西变异和高斯变异相结合的随机扰动策略,进一步增强算法跳出局部最优的能力。结合实验数据,分别使用遗传算法、黑猩猩算法、正弦余弦黑猩猩算法与所提算法对解析Preisach模型参数进行辨识,并基于辨识结果对取向硅钢片的磁滞回线进行模拟。通过磁滞回线拟合度、适应度值变化以及损耗误差分析3个方面的结果对比可得,所提算法在解析Preisach模型的参数辨识上兼具辨识精度高、收敛速度快的优点。

基于离散逆Preisach模型的磁悬浮系统非线性补偿研究

磁悬浮平台控制中,电磁铁铁芯材料的磁滞特性会很大程度影响控制精度,补偿磁滞特性是磁悬浮精密控制系统中必不可少的一部分,为了实现对磁悬浮精密控制系统中磁滞非线性的补偿,课题组使用离散逆Preisach模型构造了一个补偿器。首先建立了离散逆Preisach模型,再依据磁滞补偿原理,构造补偿器;根据逆模型的曲线形状,建立了基于双曲正切的分布函数验证离散逆Preisach模型构造的合理性;最后使用非负最小二乘法辨识模型。结果表明离散逆Preisasch模型描述电磁铁逆磁滞回线的最大误差为0.3%。所构造的补偿器具有良好的补偿效果,为磁悬浮系统的磁滞补偿提供了一种可行方案。

超磁致伸缩致动器的磁滞非线性动态模型

超磁致伸缩致动器的输入磁场与输出应变存在着磁滞非线性。为了控制及使用致动器,必须建立其准确的数学模型。该文基于Jiles—Atherton磁滞模型、二次畴转模型、非线性压磁方程和致动器结构动力学原理,建立了超磁致伸缩致动器的磁滞非线性动态模型。应用该模型对致动器的输出应变进行计算,计算结果与实验结果符合较好,验证了模型的正确性和实用性。