开关磁阻电机建模及降噪策略研究

发布时间：2017-11-01 03:10

  本文关键词：开关磁阻电机建模及降噪策略研究

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【摘要】：开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor,SRM)自发明以来,以其成本低廉、运行可靠、启动转矩大、调速机能优良等优点正逐渐代替传统电机的市场份额,被用于家用电器、电动汽车、航空航天、煤矿钻井驱动等领域中,但它也有建模困难、转矩脉动大、运行噪声大等缺点。针对SRM存在的问题,本文做了如下工作:利用ANSYS Maxwell对电机进行了电磁场有限元分析,明确电机运行时电磁场分布状况,得到了电机运行时精确的磁链、电流、转矩等数据的关系,为建模以及降噪策略的研究提供了理论支持。针对标准BP神经网络的不足进行了改进并将该算法运用到SRM的非线性建模中,得到电机的非线性模型并将模型应用到控制系统中,仿真结果表明该模型相比于传统线性模型精度较高,控制系统具有较好的性能。在SRM噪声建模方面,首先对噪声源进行分析,运用声辐射理论、机电类比法以及麦克斯韦应力法得到电机噪声的解析模型,该模型表明优化定转子极弧、绕组匝数、气隙长度等参数可降低SRM噪声。根据噪声和径向力之间的正相关关系应用三维有限元法对电机径向力进行了仿真,得到了电机运行时径向力波形图,同时也论证了解析模型的正确性。从转矩控制的角度出发对SRM降噪。针对传统转矩开环控制的不足,将迭代学习算法应用到SRM的转矩控制以及电流控制中,并应用了一种三次形式的转矩分配函数,设计了基于迭代学习的转矩闭环控制系统以达到降低电机噪声的目的。在MATLAB/Simulink中建立了电机仿真模型,将非线性模型应用到仿真中,详细给出了转矩补偿器、电流控制器等模块的结构并搭建实验平台进行实验验证,综合仿真与实验结果显示该控制方法能有效的降低电机转矩脉动,达到降噪的目的。
【关键词】：开关磁阻电机 有限元分析 非线性建模 BP神经网络 噪声 迭代学习控制
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM352
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 课题研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 开关磁阻电机建模的研究现状12-14
• 1.2.2 开关磁阻电机降噪的研究现状14-15
• 1.3 本文主要研究内容及章节安排15-17
• 1.3.1 主要研究内容15
• 1.3.2 章节安排15-17
• 第二章 开关磁阻电机的基本理论17-26
• 2.1 开关磁阻电机结构及工作原理17-18
• 2.1.1 开关磁阻电机的结构17-18
• 2.1.2 开关磁阻电机的工作原理18
• 2.2 开关磁阻电机的基本方程18-20
• 2.3 开关磁阻电机的建模方法20-25
• 2.3.1 线性建模20-24
• 2.3.2 非线性建模24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 基于神经网络的开关磁阻电机非线性建模26-51
• 3.1 开关磁阻电机有限元分析26-37
• 3.1.1 电磁场有限元的基本理论26-28
• 3.1.2 开关磁阻电机模型的建立28-29
• 3.1.3 材料设定与网格剖分29-30
• 3.1.4 边界条件与激励源的设定30-32
• 3.1.5 有限元后处理结果分析32-37
• 3.2 开关磁阻电机BP神经网络建模37-50
• 3.2.1 BP神经网络及其改进37-41
• 3.2.2 BP神经网络在开关磁阻电机建模中的应用41-50
• 3.3 本章小结50-51
• 第四章 开关磁阻电机噪声建模及降噪策略研究51-82
• 4.1 开关磁阻电机噪声建模51-62
• 4.1.1 噪声源分析51-52
• 4.1.2 噪声的解析建模52-62
• 4.2 抑制噪声的控制方法研究62-77
• 4.2.1 抑制噪声的控制方法选择62-65
• 4.2.2 迭代学习控制简述65-67
• 4.2.3 抑制噪声的开关磁阻电机迭代学习控制67-70
• 4.2.4 系统仿真与结果分析70-77
• 4.3 实验结果分析77-81
• 4.3.1 实验系统说明77-78
• 4.3.2 电流波形分析78-79
• 4.3.3 噪声实验分析79-81
• 4.4 本章小结81-82
• 第五章 总结与展望82-84
• 5.1 全文总结82-83
• 5.2 研究工作展望83-84
• 致谢84-85
• 参考文献85-89
• 攻硕期间取得的成果89-90

【参考文献】

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本文编号：1124966