Multi–physical-field characteristics modeling and structure optimization for kW-level ultra-high-speed PM motors with integrated support system

In the aerospace industry,the low-mass ultra-high-speed flywheel system play a critical role.In this paper,a kW-level Ultra-High Speed Permanent Magnet Synchronous Motor(UHSPMSM)as the core component of flywheel system is proposed and analyzed with consideration of multiple physical fields,including electromagnetic characteristics,mechanical strength and rotor dynamics.The integrated support structure is put forward to improve rotation accuracy and operation stability of the UHSPMSM.Further,influence of the integrated support structure on critical speed is explored,and the key parameters such as support position and support stiffness are designed.Moreover,the rotor strength is analyzed by analytical model developed of rotor stress that can deal with multiple boundary types.Material and thickness of the sleeve are optimized,and range of interference value is accurately limited based on four extreme operating conditions.The 3-D Finite Element Model(FEM)is used to validate the strength characteristics and stress distribu-tion of rotor.A 1.5 kW-150000 r/min UHSPMSM with integrated support system is manufactured and tested.The feasibility of UHSPMSM proposed and the accuracy of analysis method are verified through electromagnetic,temperature rise and vibration characteristics test.The machine prototype realizes the load operation at rated speed and the multi-physical-field characteristics achieve the design specification.

基于DCS-惯性权重组合的柔性机械臂运动轨迹控制系统研究

为了有效调控机械臂运动幅度,避免柔性机械臂实际运动轨迹与目标轨迹发生较大的偏差,设计一种基于分散控制系统(DCS)-惯性权重组合的柔性机械臂运动轨迹控制系统,它是一个集合了计算机、通信、显示和控制的计算机系统,该系统由过程控制和过程监控。通过DCS算法控制监测对象行为幅度并计算柔性机械臂惯性权重,利用DCS-惯性权重组合求解素数控制指标的具体数值,实现了对柔性机械臂运动轨迹控制系统的软件设计。实验结果表明,DCS-惯性权重组合算法作用下的机械臂末端坐标在横轴、纵轴、空间轴方向上的运动幅值均可以被控制在10个单位长度之内,并且在0.52 s内进入机械臂运动轨迹最佳控制状态,运动轨迹差值最大仅为0.01 rad,验证了该系统具备可行性和有效性。

基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型

感知是自动驾驶的基础和关键,但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型,可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。使用编解码网络提取初始特征,利用混合空洞卷积对初始特征进行强化,并通过交叉注意力模块得到分割和检测特征图。在分割特征图上进行语义分割,在检测特征图上进行目标检测。实验结果表明:在具有挑战性的BDD100K数据集中,所提模型在任务精度和总体计算效率方面优于其他多任务模型。

基于改进Deeplabv3+算法的滚珠丝杠驱动表面点蚀缺陷检测

针对滚珠丝杠驱动表面背景环境复杂、点蚀缺陷目标小因而难以检测的问题,提出改进的Deeplabv3+滚珠丝杠驱动表面缺陷分割算法。本算法采用Re2Net-50替换Deeplabv3+的主干网络,显著提升了对小尺寸缺陷目标的识别能力。此外,通过在主干网络中融合特征金字塔网络FPN,能够加强多尺度信息的提取,从而增强了对缺陷目标的精确定位。最后,本研究在Deeplabv3+网络的ASPP模块之后引入了Coordinate Attention机制,能够增强模型对图像中空间和维度的关注,有效地捕获了图像中的长距离空间依赖关系。实验结果表明,与原始的Deeplabv3+相比,所提算法在平均交并比MIoU指标上提高了4.38%,准确率Accuracy提高了5.52%,F1-score提高了2.74%。同时,与其他经典的语义分割算法相比,所提算法也展现出了一定的优越性。

基于Contextual Transformer的自动驾驶单目3D目标检测

针对当前单目3D目标检测中存在的漏检和多尺度目标检测效果不佳的问题,提出了一种基于Contextual Transformer的自动驾驶单目3D目标检测算法(CM-RTM3D)。在ResNet-50网络中引入Contextual Transformer(CoT),构建ResNet-Transformer架构以提取特征。设计多尺度空间感知模块(MSP),通过尺度空间响应操作改善浅层特征的丢失情况,嵌入沿水平和竖直两个空间方向的坐标注意力机制(CA),使用softmax函数生成各尺度的重要性软权重。在偏移损失中采用Huber损失函数代替L1损失函数。实验结果表明:在KITTI自动驾驶数据集上,相较于RTM3D算法,该算法在简单、中等、困难三个难度级别下,AP3D分别提升了4.84、3.82、5.36个百分点,APBEV分别提升了4.75、6.26、3.56个百分点。

间接矩阵变换器-双异步电机调速系统的模型预测控制权重因数整定

间接矩阵变换器-双异步电机调速系统结构复杂,传统模型预测电压控制中权重因数整定困难。该文提出一种基于层次分析评估的权重因数整定方法,通过对物理量纲、双电机、网侧与电机侧统合将权重因数数量减少至1个,并引入层次分析评估法来实时调整权重因数以满足各种工况的要求,使系统在宽运行范围、多功率流模态下均具有良好的网侧电能质量与电机调速性能。通过仿真和实验证明,采用该文提出的方法,可保证在多种工况下网侧功率因数接近1,网侧电流正弦,电机定子电流畸变小、电机动态调速性能良好。而且,相比于传统的简化模型预测电压控制方法,该文所提出的方法权重因数整定简单易实现,网侧电流质量更好。

基于Transformer模型的车辆轨迹预测

准确预测车辆轨迹可以保障自动驾驶车辆行驶安全,针对已有方法对长序列轨迹建模预测能力有限的问题,本文提出一种基于Transformer网络的车辆轨迹预测模型。将车辆的运动数据与交互数据输入驾驶意图预测模块生成概率意图向量,通过Concatenate函数与轨迹信息拼接后输入轨迹预测编码器,利用多头注意力机制充分提取轨迹特征,经解码器得到未来时刻的车辆轨迹分布。在车辆轨迹真实数据集NGSIM上进行验证,结果表明:在2 s预判时间下,驾驶意图预测模块准确率可达到85%以上;在4 s的预测时域下,轨迹预测模型相较于已有模型,其RMSE降低均达到10%以上。本文提出方法为自动驾驶车辆准确预测轨迹提供技术支持。

四川天府新区BGI复合功能空间分异特征及其景观格局驱动机制研究

蓝绿基础设施(Blue-Green Infrastructure, BGI)是实现适应气候变化战略目标的重要工具.研究BGI景观格局和功能的空间关系,旨在为城市气候适应性建设提供依据.以四川天府新区(含协调管控区)为例,基于遥感影像数据,从气候适应性视角出发,进行BGI复合功能评价和空间分异特征分析,并运用地理探测器进一步揭示景观格局主要驱动因子及驱动机制.结果表明:(1)复合功能等级整体呈现从龙泉山脉向东西两侧递减趋势,高服务功能集中分布在龙泉山脉、彭祖山景区和三岔湖景区东南方向的协调管控区域.(2)复合功能等级空间分布格局整体呈显著空间正向自相关关系,具有显著高高(HH)、低低(LL)、高低(HL)聚集特征.(3)景观组成类型、网络结构要素类型、斑块密度指数(PD)和面积加权平均形状指数(AWMSI)是复合功能空间分异的主要驱动因子;景观组成类型、网络结构要素类型是复合功能空间分异的主要交互驱动因子.研究探明了景观格局对BGI复合功能空间分异的驱动机制,可用于指导研究区城市气候适应性建设.

基于多策略改进的SMC-GTO电机速度跟踪控制

针对传统控制算法在农业机器人驱动电机速度控制方面存在的响应时间长、跟踪效果差以及参数整定难度大,导致驱动电机转速难以在短时间内收敛至预期值的问题,提出一种基于多策略改进的SMC-GTO电机速度跟踪控制算法。首先,为了缩短驱动电机速度响应时间,提高速度跟踪效果,设计了一种新型趋近率的改进滑模控制器(I-SMC);其次,为了快速整定滑模控制器参数,引入了多策略改进的大猩猩部队优化算法(MIGTO)。仿真结果表明:I-SMC能够将电机运行过程中的动态误差累计与过冲控制在0 rad/s内,并且可以在0.4 s内响应至预定速度。MIGTO算法在开发和探索阶段均展现出卓越的性能,尤其在整定基于新型趋近率的改进滑模控制器参数工作中表现突出。该研究通过引入I-SMC和MIGTO算法,成功改进了驱动电机速度控制方式,有效缩短了响应时间,提升了速度跟踪效果。

一种多层多模态融合3D目标检测方法

在自动驾驶感知系统中视觉传感器与激光雷达是关键的信息来源,但在目前的3D目标检测任务中大部分纯点云的网络检测能力都优于图像和激光点云融合的网络,现有的研究将其原因总结为图像与雷达信息的视角错位以及异构特征难以匹配,单阶段融合算法难以充分融合二者的特征.为此,本文提出一种新的多层多模态融合的3D目标检测方法:首先,前融合阶段通过在2D检测框形成的锥视区内对点云进行局部顺序的色彩信息(Red Green Blue,RGB)涂抹编码;然后将编码后点云输入融合了自注意力机制上下文感知的通道扩充PointPillars检测网络;后融合阶段将2D候选框与3D候选框在非极大抑制之前编码为两组稀疏张量,利用相机激光雷达对象候选融合网络得出最终的3D目标检测结果.在KITTI数据集上进行的实验表明,本融合检测方法相较于纯点云网络的基线上有了显著的性能提升,平均mAP提高了6.24%.

驱动电机用无取向硅钢开发与性能调控研究综述

实现“碳达峰”“碳中和”是贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展的内在要求,在落实“双碳”战略、推动绿色发展的背景下,我国新能源汽车产业得到了迅猛发展。驱动电机作为新能源汽车能量转化的核心装置,直接决定新能源汽车的驾乘体验和续航性能,而无取向硅钢作为驱动电机铁芯的关键软磁材料,其性能直接影响驱动电机的能量转换效率、变频加速能力、使用寿命、制造成本等特性。基于驱动电机对高性能无取向硅钢的现实需求,归纳总结国内外典型硅钢生产企业新能源汽车驱动电机用硅钢研发现状,综述驱动电机用硅钢在磁性能、力学性能提升及磁性能与力学性能协同提升方面的研究进展。针对新一代驱动电机的高效率、高转速、大转矩等特点,未来驱动电机用高性能无取向硅钢的研发在成分优化、微观结构控制与薄规格产品开发的基础上,在进一步提高硅钢产品精度和生产效率的同时突破自粘结涂层限制,融合冶金学、材料科学与物理学等多学科理论,进一步实现高性能无取向硅钢开发与驱动电机设计的协同调控。

加工中心核心部件——数控转台关键技术探析

在加工中心发展方兴未艾的今天,其核心部件数控转台的重要性日益凸显。基于此,本文对加工中心数控转台常用产品进行了分类,并指出了常见的应用场景,对数控转台的结构和关键技术进行了总体介绍。希望可以帮助数控转台设计者和选用者理清思路,为数控转台研发技术路径提供参考。

多传感器融合和MHA-LSTM的电机轴承剩余寿命预测

轴承作为电机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,其剩余寿命预测对系统健康管理起着十分重要的作用。针对单一传感器信号通常难以全面描述系统的潜在退化机制,论文提出一种基于多头注意力机制和长短时记忆神经网络的电机轴承剩余寿命预测模型。首先,基于马氏距离确定轴承性能退化起始点,将滚动轴承全寿命周期分为正常阶段与退化阶段;其次,使用自编码器自动提取振动信号特征,并将其与电机电流、轴承温度融合,构成多源信息特征矩阵;然后基于多头注意力机制和长短时记忆网络模型动态选择相关度较高的特征,提高寿命预测的准确性。最后,采用实验数据进行验证,结果表明所提出的模型具有更高的准确性。

“流空间”视角下西北地区城市群内部网络空间结构及其驱动机制

运用社会网络分析和ArcGIS空间分析方法,从交通、经济、人口等多要素流视角分析西北地区城市群网络的层级结构、联系格局与子群特征,借助二次指派程序回归分析方法剖析多元网络结构的影响机制.结果表明,网络中心性地区差异显著,且重心位于东翼.交通网络差异相对较小,呈单中心结构,经济网络规模分布最为集中,呈双中心结构,人口网络规模分布相对分散,呈多中心结构;城市联系表现出“东密西疏”的空间网络格局,且等级性显著.交通网络呈带状组团结构,经济网络呈中心辐射状结构,人口网络呈以省会为主的蜂房状多中心结构;网络内部均存在小团体.交通网络子群构成与联系凸显干线的串联带动作用,经济网络择优链接效应明显,人口网络受行政区划约束;地理邻近、交通可达性和经济发展是产生网络共性的主要因素,企业成长、产业结构和社会服务是网络差异性的主要贡献者.

基于自适应多尺度注意力机制的CNN-GRU矿用电动机健康状态评估

利用多传感器信息融合技术进行电动机健康状态评估时,矿用电动机监测数据中存在异常值和缺失值,而卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型在数据质量下降严重的情况下难以有效提取数据特征和更新网络权重,导致梯度消失或爆炸等问题。针对上述问题,提出了一种基于自适应多尺度注意力机制的CNN-GRU(CNN-GRU-AMSA)模型,用于评估矿用电动机健康状态。首先,对传感器采集的电动机运行数据进行填补、剔除和标准化处理,并以环境温度变化作为依据对矿用电动机运行数据进行工况划分。然后,根据马氏距离计算出电动机电流、电动机三相绕组温度、电动机前端轴承温度和电动机后端轴承温度等健康评估指标的健康指数(HI),采用Savitzky–Golay滤波器对指标HI进行降噪、平滑、归一化处理,并结合主成分分析法计算的不同指标对矿用电动机的贡献度,对指标HI进行加权融合得到矿用电动机HI。最后,将矿用电动机HI输入CNN-GRU-AMSA模型中,该模型通过动态调整注意力权重,实现对不同尺度特征的信息融合,从而准确输出电动机健康状态评估结果。实验结果表明,与其他常见的深度学习模型CNN,CNN-GRU,CNN-LSTM,CNN-LSTM-Attention相比,CNN-GRU-AMSA模型在均方根误差、平均绝对误差、准确率、Macro F1及Micro F1等评价指标上更优,且预测残差的波动范围更小,稳定性更优。

飞行器机翼变形驱动机构研究

为了优化飞行器气动特性,提升飞行效率,研究用于连续变弯度机翼的多级连杆驱动机构。采用ANSYS流体分析功能研究最大弯曲角度下变弯度机翼的气动特性;采用ANSYS静力学分析功能研究极限载荷条件下驱动机构的结构强度;并通过仿真分析与样机测试对驱动机构的运动情况进行研究。研究结果表明:变形机翼获得升力系数为1.4,所受最大气流动压1 078 Pa,小于下表面屈服气流动压4 916 Pa;驱动机构所受最大应力37.3 MPa,小于结构屈服强度55.2 MPa;机翼弯曲变形角度可达±25°,满足了飞行器对改善飞行特性方面的需要。

基于三状态PWM的电动汽车电机驱动系统多模式调制策略研究

在电动汽车电驱动系统中,逆变器中的高频开关动作是产生开关损耗影响逆变器效率的主要因素,特别是为适应驱动电机高速化的趋势,不得不采用较高的开关频率,从而在低速时产生不必要的开关损耗,使逆变器效率偏低。因此,该文提出一种基于三状态脉冲宽度调制(TSPWM)的多模式调制策略来减少逆变器的开关损耗,提高全工况范围的逆变器效率。根据工况动态改变调制模式:在不同转速下采取变载频分段异步TSPWM;根据电机的相电流幅值动态地改变TSPWM不连续调制的钳位模式,使电流幅值较大的相保持在钳位状态以减小损耗。为了解决不同模式切换时相位突变导致电流或转矩冲击的问题,提出一种基于载波周期角度计算的电压矢量相位补偿算法,通过精确分析调制模式改变时刻对电压矢量角的影响,计算出切换后的补偿角度对空间电压矢量角进行补偿,从而实现不同模式的平滑切换。最后,通过算法仿真和电机实验验证了所提策略的有效性。结果表明,采用基于TSPWM的多模式调制策略的电机驱动系统,其逆变器效率得到了显著提升,且具有较小的共模电压。

一种单轴直驱数控转台的研制

文章提出了一种单轴直驱数控转台的研发方案,对研发过程中的关键技术进行了深入分析,包括内部总体结构、主要部件的选择、锁紧密封机构的设计及装配调试等方面。为类似单轴或双轴直驱数控转台的研发提供了有益的借鉴。

基于兴趣点大数据的兰州新区城市多中心空间结构演变

基于2012-2020年兰州新区兴趣点数据,利用核密度分析和探索性空间数据分析等方法,根据多年整体及不同类型兴趣点数据的空间分布特征和聚集程度,分析城市多中心空间结构的演变过程和特征.结果表明,兰州新区呈现出明显的“多中心、组团式”的空间结构,公共服务、生活服务和商务类中心发展较快,休闲和居住类中心发展较慢;兰州新区“多中心、组团式”空间结构的形成表现出依托起步核心,通过路网等基础设施构建,串联起“高-低”和“高-高”聚集增长核同步发展的特征;兰州新区城市多中心空间结构演变的驱动力主要包括约束力、引导力、推动力、支撑力,多因素共同作用于城市,在助力城市发展的同时,造成不同中心发展的时空差异.

数控机床伺服驱动系统的多电机同步控制策略

以数控机床伺服驱动系统的多电机同步控制为研究对象,提出了一种基于多交流伺服电机的同步控制策略。此策略将虚拟主轴和偏差耦合的同步控制方式相结合,并加入反向传播神经网络比例积分微分控制以及自适应鲁棒控制。通过搭建Matlab/Simulink仿真平台模拟了系统的运行状态。结果表明,所提同步控制策略具有良好的同步性能和伺服效果,在提高多电机联动系统的控制精度和响应速度、减少摩擦和齿隙的影响以及增强系统鲁棒性方面表现出优越性。