2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、開關(guān)磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor,SRM)驅(qū)動系統(tǒng)是上世紀80年代發(fā)展起來的新型電機驅(qū)動系統(tǒng)。SRM的特性和控制策略由于其自身的結(jié)構(gòu)及運行特點而與傳統(tǒng)電機有著明顯不同。建立SRM精確的模型有利于電機的優(yōu)化設(shè)計、電機動態(tài)性能分析,同時有利于電機的高性能控制。
   本文從建模和控制兩個方面對SRM進行了研究,主要研究內(nèi)容如下:
   首先,研究了SRM的數(shù)學模型和工作原理,同時對支持向量機(su

2、pportVectorMachine,SVM)回歸原理進行了研究,包括不敏感支持向量機(ε-SupportVectorMachine,ε-SVM)、改進型支持向量機(ν-SupportVectorMachine,ν-SVM)以及最小二乘支持向量機(LeastSquaresSupportVectorMachine,LSSVM),還研究了核函數(shù)參數(shù)的兩種優(yōu)化算法。
   其次,研究了SRM的非線性特性,根據(jù)SRM相電流、轉(zhuǎn)子位置角和

3、磁鏈的實測數(shù)據(jù),在不同核函數(shù)情況下,基于ε-SVM、ν-SVM以及LSSVM,對SRM進行了非線性建模,分析了SVM及LSSVM在不同核函數(shù)下對SRM的建模能力,并且與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法進行了比較。結(jié)果表明,針對SRM的靜態(tài)非線性特性,不同核函數(shù)的SVM及LSSVM均具有較好的建模性能;針對徑向基核函數(shù)的LSSVM方法,采用蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化核參數(shù)后,其建模性能最優(yōu)。
   最后,針對SRM的轉(zhuǎn)速控制,以三相6/4極SRM為實驗對象

4、,給出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID復(fù)合控制策略,實驗結(jié)果驗證了該方法的有效性。針對SRM的轉(zhuǎn)矩控制,為了有效地抑制SRM在運行過程中產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩脈動,在現(xiàn)有的異步電機的直接轉(zhuǎn)矩控制(DirectTorqueControl,DTC)策略的基礎(chǔ)上,研究了SRM的DTC策略,從轉(zhuǎn)矩脈動、調(diào)速、抗干擾能力等三個方面分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID復(fù)合控制策略以及SRM的DTC策略的性能。由于DTC策略引入轉(zhuǎn)矩反饋環(huán)節(jié),所以能夠很好地調(diào)整轉(zhuǎn)矩,實驗結(jié)果表明,應(yīng)用DTC策

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