Design and Performance Analysis of Axial Flux Permanent Magnet Machines with Double-Stator Dislocation Using a Combined Wye-Delta Connection

Conventional fractional slot concentrated winding three-phase axial flux permanent magnet machines have an abundance of armature reaction magnetic field harmonics which deteriorate the torque performance of the machine.This paper presents a double-stator dislocated axial flux permanent magnet machine with combined wye-delta winding.A wye-delta(Y-△)winding connection method is designed to eliminate the 6 th ripple torque generated by air gap magnetic field harmonics.Then,the accurate subdomain method is adopted to acquire the no-load and armature magnetic fields of the machine,respectively,and the magnetic field harmonics and torque performance of the designed machine are analyzed.Finally,a 6 k W,4000 r/min,18-slot/16-pole axial flux permanent magnet machine is designed.The finite element simulation results show that the proposed machine can effectively eliminate the 6 th ripple torque and greatly reduce the torque ripple while the average torque is essentially identical to that of the conventional three-phase machines with wye-winding connection.

ML组合的CYGNSS海面风速反演质量控制模型

卷积神经网络(CNN)可用于气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)的海面风速反演。虽然在模型训练前设置了质量控制指标来检测和削弱CYGNSS的异常观测数据,但CYGNSS观测数据中仍存在异常值导致模型反演精度降低,甚至出现错误反演结果。因此,提出一种基于机器学习(ML)组合的海面风速反演模型。在基于CNN回归模型的CYGNSS反演海面风速基础上,ML分类模型生成CNN回归结果的质量标志位,该标志位可以检测并删除CNN回归结果的异常值,进一步提高风速反演结果的数据质量,ML分类模型能够更好地考虑各种数据误差之间的相互作用,而不是单独使用每个条件的阈值,以达到更优的海面风速反演精度的效果。实验对比了Logistic回归(LR)、决策树(DT)、朴素贝叶斯模型、K最邻近(KNN)算法、神经网络(NN)模型、支持向量机(SVM)算法等6个分类模型,其中,基于KNN算法的分类模型对风速反演质量控制的效果最优。所提风速反演组合模型显著提高了反演结果的精度,在0~20 m/s区间内,异常样本过滤率为81.27%,在所有被过滤的数据中,过滤正确率为86.03%;风速反演误差的均方根误差从无ML分类模型的1.7 m/s降低到有ML分类模型的1.44 m/s,其中,训练样本为0~10 m/s的反演结果精度提升效果较为明显,证明了所提风速反演组合模型对风速质量控制的有效性。

Research on Combination Winding of Revolving Bodies

A methematical model based upon the theory of differential geometry isestablished for the combination winding of revolving bodies and programs are developedfor the filament winding operations as well.Trial winding on a filament winding machineproved this model is right and useful.

基于ICEEMDAN-ICSSA-CKELM-TCCA的短期风电功率预测研究

为了提高风电功率预测的准确性,基于信号分解、优化算法和误差修正,提出一种ICEEMDAN-ICSSA-CKELMTCCA的风电功率预测组合模型。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解(ICEEMDAN)和样本熵原理,对原始功率序列进行分解和重构,得到更适合提取特征的新序列。然后,建立包含Poly核函数、RBF核函数的组合核极限学习机(CKELM)对新的序列进行初步预测,并利用融合了Tent混沌映射、动态惯性权重和自适应t变异策略的改进混沌麻雀搜索算法(ICSSA)对其参数进行优化,提升CKELM预测性能。最后将时间卷积网络(TCN)与高效通道注意力机制(ECA)组合搭建为TCCA模型,对初步预测结果进行修正。以中国云南省某风电场的数据为例进行多组实验,结果表明该模型针对风电功率具有较高的预测精度。

JWF1618型转杯纺纱机托纱板结合件优化设计

为了进一步提升JWF1618型转杯纺纱机的性能,确保其抬筒装置用料少、易加工、易装配,根据机械复杂性—费用曲线及实现功能的便利性对托纱板结合件的结构及加工工艺进行优化;通过延续原动结构,采用带PLC电磁阀控制气缸作为动力源实现单锭单控,将原托纱板结合件变为单臂支承、圆周运动、焊接固定,用45钢、Q235A冷轧钢作为托纱杆和其他零件材料等,详述托纱板结合件的结构确定、技术方案以及技术文件编制要点;通过纺纱试验对比,说明其所纺纱线强力数值稳定,平均接头强力达原纱强力的65%~75%。指出:优化后的托纱板结合件,易于加工和装配,附加值增大,能助力纺织企业降本增效。

略谈JWF1386型条并卷机

为了提高棉卷质量和精梳产品质量,并对JWF1383型条并卷机进行优化,介绍JWF1386型条并卷机工作原理;详细分析其成卷皮带包覆卷绕技术、双保险成卷皮带纠偏技术、三上三下双区牵伸技术、全自动筒管装夹技术以及多角度棉条喂入技术;从研发方向、棉卷质量、生产效率、性价比等方面探讨其应用价值。指出:JWF1386型条并卷机最高卷绕速度为230 m/min,产量为600 kg/h,具有自动化程度高、成纱质量稳定、维护保养简便等优点;控制程序设计合理、功能完善,大幅降低劳动强度;产品性价比高,产业化前景广阔。

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。

多相电机定子绕组组合模式对磁动势与参数的影响

多相绕组不同于三相绕组之处是其具有绕组组合的灵活性,确定多相电机定子绕组组合模式则为电磁设计的前提条件。根据多相电机的运行要求,选择对称三相绕组为多相整流发电机定子绕组的基本组成单元,对称四相或五相绕组为变频器供电多相电动机定子绕组的基本组成单元。针对多相电机相数为偶数或奇数、定子绕组半对称与全对称结构4种组合模式,分别进行磁动势分析与定子参数分析。结果表明,在电机相数为偶数时,半对称组合模式比全对称组合模式更有利于消除空间谐波磁动势;而在电机相数为奇数时,半对称组合模式与全对称组合模式在消除空间谐波磁动势方面没有区别,两种模式下稳态定子参数也相等。分析结果为多相定子绕组组合模式的选定提供了依据。

基于多属性决策和支持向量机的风电功率非线性组合预测

针对单一预测模型误差波动较大和线性组合预测的局限性,提出了基于多属性决策和支持向量机(SVM)的风电功率非线性组合预测模型。首先基于多属性决策理论,在检验其预测有效的情况下选择3种最优模型作为单项预测模型,并分别建模预测得到3种不同的预测结果;然后将各单项的预测结果作为训练输入,将相应的实际值作为训练输出,建立SVM组合预测模型。为检验该模型预测的有效性,用2组不同的历史数据进行验证,结果表明:该组合模型综合了各单项模型的优点,其均方根误差和平均百分比误差均小于各单项模型及其他组合模型,有效地提高了预测精度。最后还研究了采样间隔对预测结果的影响,结论表明:当采样间隔为5～15min时,预测精度较高。

基于经验模态分解和支持向量机的短期风电功率组合预测模型

针对风速序列随时间、空间呈现非平稳性变化的特征,提出一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）和支持向量机（support vector machine,SVM）的EMD-SVM短期风电功率组合预测方法。该方法首先利用EMD将风速序列分解为一系列相对平稳的分量,以减少不同特征信息间的相互影响;然后利用SVM法对各分量建立预测模型,针对各序列自身特点选择不同的核函数和相关参数来处理各组不同数据,以提高单个模型预测精度。最后将风速预测结果叠加并输入功率转化曲线以得到风电功率预测结果。研究结果表明,EMD-SVM组合预测模型能更好地跟踪风电功率的变化,其预测误差比单一统计模型降低了5%~10%,有效地提高了短期风电功率预测的精度。

基于组合预测方法的风电场短期风速预测

基于持续法、人工神经网络法(ANN)和支持向量机(SVM)3种不同预测模型对内蒙古某风电场短期风速进行了预测研究,比较了不同单一预测模型的预测精度,并进行了4种不同预测模型的组合预测。计算结果表明,单一预测模型中支持向量机方法精度最高,而组合预测中3种方法组合的预测精度最高,并且组合预测精度均高于单一预测方法的精度。同时发现,当单一模型预测误差之间存在较强的负相关关系时,组合预测精度提高明显;而当单一模型预测误差之间存在较强的正相关关系时,则组合预测精度改进有限。

基于小波变换的风电场短期风速组合预测

针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测,对细节分量利用自回归求和滑动平均模型进行预测。最后各预测模型预测值组合叠加得到最终的短期风速预测值。仿真结果表明该方法具有较高的预测准确度。

一种风电场短期风速组合预测模型

为了提高短期风速预测精度,提出一种变权系数的支持向量机组合风速预测模型。选择基于不同核函数的支持向量机作为单项预测模型以保证单项模型之间的差异性,对核参数用粒子群算法寻优选取以保证各单项模型的精确性。组合预测方法采用以预测误差平方和最小为准则的可变加权系数组合预测方法,以计算各单项模型在风速预测不同时刻的权系数。仿真实验表明,所建立的变权组合预测模型在短期风速预测上具有良好的预测效果,预测精度优于各单项模型和固定权系数的组合模型。

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。

基于小世界优化的风电功率变权组合预测模型

提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型。该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SWOA)进行回归估计,构成支持向量机改进算法(RSWO-SVM)。利用江苏某风场数据对风电机组输出功率的超短期实时滚动功率预测进行研究,分别预测未来10 min、30 min和1 h的功率值。预测结果表明,无论哪个时间尺度,该文变权组合模型的预测精度均明显高于各单项、等权平均和最小方差固定权系数组合预测方法,预测误差大幅降低。

组合模型在风电场发电功率短期预测中的应用

随着风力发电的不断发展以及大规模风电场的建设,风电场发电功率的短期预测对于其发展起着至关重要的作用。提出基于相空间重构理论RBF神经网络功率预测模型,通过判断功率时间序列的混沌属性,还原其规律性,以达到提高预测准确度的要求;结合支持向量机模型,建立了组合预测模型。通过对结果进行对比分析,显示组合模型可以提高短期发电功率预测准确度,更好地满足实际现场需要。

基于VMD-SE和机器学习算法的短期风电功率多层级综合预测模型

针对风电功率受自然环境变化影响,难以建立精确数学模型对其进行预测的问题,采用一种新型的可变模式分解(variational mode decomposition,VMD)技术,将原始风电功率序列分解为一系列有限带宽子模式以降低其不稳定性,根据子模式的样本熵(sample entropy,SE)分析其复杂度并重组得到子序列。在此基础上,结合3种不同的机器学习基模型,提出一种基于VMD-SE和基模型的自适应多层级综合预测模型,并采用一种基于混沌萤火虫结合仿真鸡群优化的智能算法,对其权重矩阵进行实时调整。仿真结果表明,基于VMD的组合模型较采用聚类经验模式分解时预测精度明显提高,且所提综合模型的预测精度较组合模型有了进一步的改善。因此,所提综合模型能有效提高短期风电功率多步预测的准确性。

基于改进的灰色模型和支持向量机的风电功率预测

使用组合模型进行了风速预测,然后在此基础上进行了风电功率的预测.利用灰色模型进行风速中确定性趋势预测,针对灰色GM(1,1)模型的建模机理和风速预测特点对其进行了改进,建立了改进的灰色GM(1,1)风速预测模型;同时使用支持向量机进行风速的随机性预测;用建立的组合预测模型输出的风速作为风电功率预测的一个输入,利用支持向量机模型进行了提前一小时的风电功率预测.算例表明,该方法可有效提高风速预测精度,进而提高风电功率的预测精度.

永磁同步伺服卷绕系统的实现

目前国内的细纱机卷绕成型大都采用机械凸轮,坏纱率高、机械磨损大、通用性不强。利用新研制的永磁同步伺服系统驱动钢领板升降,取代了传统的异步电机和机械凸轮,实现卷绕成型。其中的数字信号处理器(DSP)不仅实现了永磁同步电机的伺服控制,而且嵌入了卷绕算法。系统配置在改造后的环锭细纱机中,得到了理想的管纱成型,并能顺利地实现后续退绕。

基于相空间重构的风电场日有功功率组合预测

风力发电具有波动性、随机性和间歇性,因此准确预测风电场的日有功功率对风电场与电力系统的稳定运行具有重要的意义。利用C-C法对风电场的日有功功率时间序列进行相空间重构,并通过计算其最大Lyapunov指数,验证了此功率时间序列具有混沌属性。在此基础上,用相空间重构建立了RBF神经网络和最小二乘支持向量机预测模型,对预测结果采用协方差优选确定权重,进行组合预测。通过对甘肃省酒泉地区某风电场的实测数据进行仿真,证明了该组合模型的有效性和可行性,并有效提高了预测精度。