开关磁阻电机优化驱动电动汽车的新型控制模式研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:51077100
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:36.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:E0703.电机及其系统
- 结题年份:2013
- 批准年份:2010
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2011-01-01 至2013-12-31
- 项目参与者:高超; 王炜; 孙醒涛; 陈云军; 李红利; 秦伟刚; 温燕斌; 李雪;
- 关键词:
项目摘要
为实现开关磁阻电机(SRM)优化驱动电动汽车宽速运行,本项目突破SRM传统控制模式,研究超高速时相电流连续的新型控制模式。通过研究神经网络隐层数及隐层神经元个数对SRM模型的精度和规模大小的影响规律,并优选网络结构、优化算法,建立SRM准确且规模小的神经网络模型,构建包含相电流连续模式等控制策略在内的开关磁阻电机驱动系统(SRD)整体动态仿真模型。通过仿真研究,揭示SRD各变量的稳态和动态特性,展现系统瞬变过程,以研究相电流连续模式的控制规律、控制策略,实现系统在超高速相电流连续模式的稳定运行,极大地提高系统的输出转矩和功率,拓宽调速范围。并由此带来电机设计的改善及减小功率变换器的伏安额定容量,也提高了基速以下SRD的转矩/安培比,降低成本,减小体积。并针对不同矩速工作区SRM运行特性以及电动汽车对电机驱动的性能要求,优化控制策略和控制参数,实现电动汽车的高性能、低成本、高效率SRD驱动。
结项摘要
为实现开关磁阻电动机(SRM)优化驱动电动汽车宽速范围运行,本课题打破传统角度位置控制方式其导通角不大于180°电角度的限制,研究超高速时相电流连续的新型控制模式。课题分别采用BP神经网络和RBF网络对构建SRM的磁链模型、转矩逆模型和角度位置模型进行了研究。通过优化网络结构,优化算法,建立了SRM准确且规模小的神经网络模型,该神经网络模型可用于SRD实时系统。基于SRM非线性模型构建了开关磁阻电机驱动系统(SRD)整体动态仿真模型。为研究超高速时SRM相电流连续运行,构建了基于dSPACE的SRD半实物仿真平台,将计算机仿真的高效性和采用实物试验的现场性有机结合,为实现开关磁阻电机的优化控制研究创造了有利条件。基于dSPACE半实物仿真平台,对开关磁阻电机在超高速运行时的相电流连续控制进行了研究,实现了相电流连续模式的稳定运行,极大地提高了SRD的瞬时输出转矩和功率,拓宽了SRD的运行范围,提高了电动汽车的电机驱动性能。研制了基于DSP的开关磁阻电动机驱动系统,通过软件、硬件的合理设计,实现了SRD系统的可靠运行。并通过优化控制、优化参数,以及低速时电流斩波控制、中速时电压PWM控制、高速时APC控制和超高速时相电流连续的四种控制模式,实现了SRD的优化运行。为实时监测SRD系统运行状况以利于系统性能分析和优化控制需要,开发了具有快速响应的SRD实时在线监测系统。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
基于IPM的开关磁阻电机功率电路设计
- DOI:--
- 发表时间:2012
- 期刊:电机与控制应用
- 影响因子:--
- 作者:姜文涛;蔡燕;李海春
- 通讯作者:李海春
剑杆织机电子卷取系统的研究
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:天津工业大学学报
- 影响因子:--
- 作者:邵珠景;蔡燕;范少雄
- 通讯作者:范少雄
基于N79E875的CAN总线位置信号采集系统的设计
- DOI:--
- 发表时间:2012
- 期刊:科技创新与应用
- 影响因子:--
- 作者:姜文涛;蔡燕;范少雄
- 通讯作者:范少雄
High-precision Position Detection and Real-time Fast Response Designed for Switched Reluctance Motor Drive
专为开关磁阻电机驱动而设计的高精度位置检测和实时快速响应
- DOI:--
- 发表时间:2013
- 期刊:Sensors and Transducers
- 影响因子:--
- 作者:Yan Cai, Chenhui Wang, Shaoxiong Fan, Wentao Jiang
- 通讯作者:Yan Cai, Chenhui Wang, Shaoxiong Fan, Wentao Jiang
Detection and Its Application of Real-time Rotor Position with High-precision for Switched Reluctance Motor Drive
开关磁阻电机驱动转子高精度实时位置检测及其应用
- DOI:--
- 发表时间:2013
- 期刊:Applied Mechanics and Materials
- 影响因子:--
- 作者:Yan Cai, Yanbin Wen, Chenhui Wang
- 通讯作者:Yan Cai, Yanbin Wen, Chenhui Wang
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其他文献
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- 通讯作者:Biotechnology,Zhejian
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- DOI:--
- 发表时间:--
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其他文献
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