磁齿轮双转子电机转子温度在线估计方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51907091
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0703.电机及其系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The overlapped dual-rotor structure complicates the rotor temperature monitoring of the Magnetic-geared dual-rotor motors (MGDRM). With respect to MGDRM rotor temperature, this project proposes a loss-thermal-model-based on-line estimation method. The research will expand to two aspects, firstly, a loss-thermal-model precisely depicting the object will be built, to obtain accurate estimation with high-dynamic response. And the model will be accordingly simplified to limit the processor computation amount. On the other hand, the thermal model of the complicated motor structure must involve many parameters. The conventional parameter-tuning depends much on empirical work, which is thus not suitable to this numerous-parameter scenario. As a solution, this project will employ the convex-optimization method to identify the model parameters. Generally, the first point constructs the model structure, and the lateral work locates the parameters; the combined solution finally supports the proposed on-line rotor temperature estimation scheme. The proposed research will be validated by machine prototype and experiments. . The methodology will be provided for future applications of the MGDRM system, and the principle is applicable to the regular PM motors as well.
磁齿轮双转子电机的复合双转子结构导致其转子温度监控困难,为此,本项目将以该型电机为代表,提出基于损耗-热路模型的温度在线估计方法。研究工作将围绕两个重点展开:一方面,要建立精确描述复杂对象的损耗-热路模型,以获得高精度、高动态响应的温度在线估计效果,同时,对上述模型进行适当简化,减小实时估计模型的运算量。另一方面,研究对象的复杂性决定了所建立模型必然涉及较多参数,而常规参数整定方法依赖经验调节,故不再适用,本项目将研究基于凸优化方法的热路模型参数辨识方法以解决该问题。上述两方面工作,前者构建模型结构,后者锁定模型参数,二者结合以支持所提出的温度在线估计方法。项目所涉及样机及其运行实验将验证所述研究工作。 .本项目所研究的温度在线估计方法为磁齿轮双转子电机的应用奠定基础,同时其原理亦适用于普通永磁同步电机。

结项摘要

青年基金项目主要针对磁齿轮电机的转子温升特性以及在线估计算法开展研究。复合双转子结构导致其温度监控困难,为此,该项目以该型电机为对象,提出基于损耗-热路模型的温度在线估计方法。研究工作围绕两个重点展开:一方面,建立精确描述复杂对象的损耗-热路模型,以获得高精度、高动态响应的温度在线估计效果。另一方面,研究对象的复杂性决定了所建立模型必然涉及较多参数,而常规参数整定方法依赖经验调节,故不再适用,该项目研究基于凸优化方法的热路模型参数辨识方法以解决该问题。上述两方面工作,前者构建模型结构,后者锁定模型参数,二者结合以支持所提出的温度在线估计方法。项目研制的科研样机及其运行实验,验证了所述研究工作,实验室环境下的转子温度估计精度高达1摄氏度,该项目所研究的热路建模和分析方法也适用于常规永磁同步电机。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
Motor Speed Control With Convex Optimization-Based Position Estimation in the Current Loop
电流环中基于凸优化的位置估计的电机速度控制
  • DOI:
    10.1109/tpel.2021.3068309
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Power Electronics
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    孙乐;李霄翔;陈龙淼
  • 通讯作者:
    陈龙淼
永磁同步电机双环模型预测控制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    微特电机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡文浩;尹强;孙乐
  • 通讯作者:
    孙乐
基于抗扰扩展卡尔曼滤波的摇臂伺服控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖鑫;孙乐
  • 通讯作者:
    孙乐
基于模型预测的双电机驱动系统协调控制方法
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.211824
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石欢;孙乐;李志刚;常皓;姜旭阳
  • 通讯作者:
    姜旭阳
A Slotless PM Variable Reluctance Resolver With Axial Magnetic Field
轴向磁场无槽永磁变磁阻旋转变压器
  • DOI:
    10.1109/tie.2021.3090704
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Electronics
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    孙乐;罗哲君;杭俊;丁石川;王伟
  • 通讯作者:
    王伟

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其他文献

一种基于协同稀疏和全变差的高光谱线性解混方法
  • DOI:
    10.16383/j.aas.2018.c160414
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈允杰;葛魏东;孙乐
  • 通讯作者:
    孙乐
稀疏性高光谱解混方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    南京理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋义刚;吴泽彬;韦志辉;孙乐;刘建军
  • 通讯作者:
    刘建军
基于空间相关性约束稀疏表示的高光谱图像分类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘建军;吴泽彬;韦志辉;肖亮;孙乐
  • 通讯作者:
    孙乐
考虑主销间隙的转向轮摆振研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
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  • 作者:
    周兵;孙乐;左龙;张农
  • 通讯作者:
    张农
基于翻译模型的查询会话检测方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    张振中;孙乐;韩先培
  • 通讯作者:
    韩先培

其他文献

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火炮装填用伺服电机系统多源运动状态辨识与控制研究
  • 批准号:
    52377059
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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