基于改进数值方法的全转速范围开关磁阻电机无位置传感器控制

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51707037
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    彭飞
  • 依托单位：
    东南大学
  • 学科分类：
    E0703.电机及其系统
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Due to its simple and robust structure and reliable operation, switched reluctance motor (SRM) has drawn much attention from researchers, and is widely used in hash environment such as mining, oil and textile industries. However, SRM needs the positon information from a position sensor to operate, this position sensor reduces the system reliability. In order to solve the problems of insufficient theoretical analysis, week reliability and slow dynamic response of current position sensorless control methods for SRM, in this project, a new sensorless control method based on numerical method and phase locked loop observer is going to be researched. This method is able to significantly reduce the influence on estimated rotor position caused by current sampling noise, thus improves the system reliability. The system dynamic performance could be designed by adjusting the observer parameters. In this project, the analyze method of the system stability and the design method of the system dynamic response will be researched. The implementation of this method for zero speed, low speed, high speed and super high speed will also be researched. After this research, a high reliability, high dynamic performance, full speed range sensorless control method for SRM will be proposed, which will be the foundation of the widespread application of SRM in industries.
开关磁阻电机因其结构简单坚固、运行可靠而备受关注，在矿山、油田和纺织等环境恶劣的工业领域有广泛的应用。但是开关磁阻电机需要位置传感器提供转子位置信息，降低了系统的可靠性。本项目针对当前开关磁阻电机无位置传感器控制方法理论分析不足、可靠性不高、动态响应慢的缺点，拟开展基于数值计算和锁相环观测器的开关磁阻电机无位置传感器控制方法的研究。该方法可以有效抑制电流采样噪声对位置估计结果的影响，提高系统的可靠性。系统的动态性能也可以由观测器参数调节。本项目主要研究该控制方法的稳定性分析和动态性能设计方法，以及其在零速、低速、高速、超高速运行时的应用技术。通过本项目的开展，将提出具有高可靠性、高动态性能的全转速范围开关磁阻电机无位置传感器控制方法，为开关磁阻电机在工业领域的广泛应用奠定基础。

结项摘要

开关磁阻电机因其结构简单坚固、运行可靠而备受关注，在矿山、油田和纺织等环境恶劣的工业领域有广泛的应用。但是开关磁阻电机需要位置传感器提供转子位置信息，降低了系统的可靠性，提高了成本。本项目针对当前开关磁阻电机无位置传感器控制方法理论分析不足、可靠性不高、动态响应慢的缺点，开展了基于数值计算和锁相环观测器的开关磁阻电机无位置传感器控制方法的研究。该方法可以有效抑制电流采样噪声对位置估计结果的影响，提高系统的可靠性。系统的动态性能也可以由观测器参数调节。本项目主要研究了该控制方法的稳定性分析和动态性能设计方法，以及其在零速、低速、高速、超高速运行时的应用技术。通过本项目的开展，提出了一种具有高可靠性、高动态性能的全转速范围开关磁阻电机无位置传感器控制方法，为开关磁阻电机在工业领域的广泛应用奠定基础。同时将所提出的开关磁阻电机的位置检测和电流控制方法，应用到了永磁同步电机的控制中，扩展了该控制方法的应用领域。

项目成果

期刊论文数量（3）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（3）
Position Sensorless Drive and Online Parameter Estimation for Surface-Mounted PMSMs Based on Adaptive Full-State Feedback Control
基于自适应全状态反馈控制的表面贴装 PMSM 无位置传感器驱动和在线参数估计
  • DOI：
    10.1109/tpel.2019.2957058
  • 发表时间：
    2020-07
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS
  • 影响因子：
    6.7
  • 作者：
    Yu Yao;Yunkai Huang;Fei Peng;Jianning Dong
  • 通讯作者：
    Jianning Dong
Position Estimation Method of IPMSM in Full Speed Range by Simplified Quadratic Optimization
基于简化二次优化的IPMSM全速范围位置估计方法
  • DOI：
    10.1109/access.2020.3002456
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Peng Fei;Yao Yu;Wang Zhiyu;Huang Yunkai;Yang Hui;Xie Bingruo
  • 通讯作者：
    Xie Bingruo
An Improved Deadbeat Predictive Current Control With Online Parameter Identification for Surface-Mounted PMSMs
一种改进的表面贴装 PMSM 在线参数识别无差拍预测电流控制
  • DOI：
    10.1109/tie.2019.2960755
  • 发表时间：
    2020-12
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Industrial Electronics
  • 影响因子：
    7.7
  • 作者：
    Yu Yao;Yunkai Huang;Fei Peng;Jianning Dong;Hanqi Zhang
  • 通讯作者：
    Hanqi Zhang

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基于恐袭数据的“一带一路”沿线国家安全态势及时空演变分析
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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    杨立中

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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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