开关磁阻电动机特性的仿真分析

由于开关磁阻电动机的双凸极结构和磁路饱和非线性影响，非线性仿真计算成为研究其运行特性的基本方法，本文利用改进的非线性磁参数法对开关磁阻电动机的转矩进行了仿真分析，同时得到其关断角优化控制范围，为开关磁阻电动机驱动系统的优化设计和优化控制提供了一定的理论指导。     

单片微机控制的开关磁阻电机调速系统

分析了四相８／６极结构的开关磁阻电机调速系统的组成和运行原理，给出了裂相式直流电源型功率变换器主电路形式，介绍了以８７５１单片微机及其外围接口电路构成的开关磁阻电机控制器，并给出３．０ＫＷ调速系统的实验结果。     

基于DSP的开关磁阻电机调速系统控制器设计

以TMS320LF2407为核心设计了开关磁阻电机调速系统控制器电路,给出了位置检测、电流检测、PWM输出电路及故障保护等电路的详细设计,充分利用了DSP的丰富外设资源,达到了简化电路结构、提高运行可靠性的目的.     

开关硼阻电机快速非线性建模方法的研究

开关磁阻电机的双凸极结构使其电磁特性呈高度非线性，本文在对ＳＲＭ磁化特性曲线ψ（θ，ｉ）深入分析的基础上，提出了一种新的建模方法，这种模型既具有较高的工程精度，又具有计算速度快的特性。     

基于模糊理论的开关磁阻电机直接转矩控制

将直接转矩控制(DTC)策略引入到开关磁阻电机传动(SRD)系统中,通过滞环可将其固有转矩脉动限制在一个较小的容差范围内,但对于不同的偏差,开关状态的选择存在着不合理性,造成一定的转矩脉动.在引入模糊控制理论后,通过区分磁链偏差和转矩偏差的大小做不同的决策,可依此来优化开关状态的选择.仿真结果表明,采用模糊控制器的开关磁阻电机直接转矩控制系统,其转矩脉动明显得到抑制,系统的动、静态性能均得到改善.     

适应锚机工况要求的开关磁阻电机调速系统的研究

介绍了开关磁阻电机调速系统（SRD）的基本组成。根据锚机工作条件提出SRD系统硬件要求,针对锚机工况要求阐述了在不同阶段系统的控制策略。将SRD用于船用锚机控制系统有助于实现锚机的自动控制,并在一定程度上提升了船舶电气自动化、智能化和信息化水平。     

开关磁阻电动机电流控制方式的研究

开关磁阻电动机（ＳＲＭ）的输出转矩与绕组电流波形有密切的关系，进行开关磁阻电机驱动系统（ＳＲＤ）的电机本体设计及功率变换器、控制器的设计，必须对绕组通电电流进行深入的研究。同时要使整个系统获得预定的转矩－转速特性，必须对电流进行合理的控制，本文在对开关磁阻电机驱动系统的运行特性进行分析的基础上，深入地研究了电机绕组电流控制方法，这无疑对ＳＲＤ系统的设计与控制有较大的意义。     

改进型并联流道液冷开关磁阻电机散热研究

以开关磁阻电机冷却流道为研究对象,在传统并联流道基础上提出一种改进型并联流道,该流道具有对冷却系统要求低、冷却效果好、制造工艺简单的特点.通过建立电机三维数值仿真模型,以流体流量、外界环境温度、流体初始温度作为影响因素对比研究了传统并联流道与改进型并联流道在变压器油作为流体介质下的冷却性能,并进一步分析了流体介质对改进型并联流道电机温升的影响.研究表明:在不同流体流量下改进型并联流道散热性能均优于传统并联流道,且不易受环境的影响,具有更好的热稳定性;在流量为2 L/min时的2种流道下电机最高温度相差5.9℃.通过比较不同冷却介质对改进型并联流道开关磁阻电机散热性能的影响,得出如下结论:与变压器油、乙二醇混合液相比,液体水冷却效果最好,而这3者之中,变压器油流道压差最小;流体流量对变压器油冷却效果影响最大而对其流道压差影响最小;随着乙二醇体积浓度的升高乙二醇混合液冷却效果变差,流道压差升高.     

磁浮开关磁阻电机悬浮力的变结构控制

以磁浮开关磁阻电机轴向力为对象,研究了其转子稳定悬浮的控制.根据电磁场理论,建立了轴向悬浮力数学模型,针对悬浮力控制的非线性特点,采用基于离散时间趋近率的变结构控制方案,完成了电流、位移双环控制的轴向悬浮力控制器,实现了轴向悬浮力的稳定控制,分析了实现稳定跟踪的滑动模态的存在条件,并进行了仿真分析,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

高速开关磁阻电机的电感计算与运行分析

高速开关磁阻电机（SRM）常采用角度控制方式（APC）,因而准确计算电感曲线,确定开通关断角对电机的控制非常重要．本文采用能量增量法计算了SRM的静态电感和动态电感特性,分析比较得出动态电感能更好地反映电机的动态特性及饱和特性．根据高速运行的SRM动态电感,确定了合适的角度控制方案．基于有限元软件JMAG-studio,采用场一路耦舍方法,对高速SRM运行于APC的工况进行分析计算,得到了电机的磁场分布及电流、转矩特性．     

TFLSRM换相位置检测方法的仿真研究

针对横向磁场直线开关磁阻电机(TFLSRM)的特殊结构,利用各相绕组磁链在凸极结构磁极中随位置不同而产生的差异,提出了一种TFLSRM换相位置间接检测方法.该方法无需在TFLSRM次级加任何装置,而只需在初级附加一套具有独立磁路的三相检测磁极.由于直线电机的气隙较大,在恒定小值的激磁绕组电流下,各检测绕组的电感只是位置的函数,其磁链与电感成正比.因此,在上述激磁电流情况下,通过求取各磁链的递增变化区与递减变化区,即可方便地获得各相换相位置参考点.为了克服电机启动前各检测绕组磁链恒定不变而无法确定上升区与下降区的不足,提出了初始位置检测方案.仿真研究结果表明,所提方法可方便地实现对TFLSRM换相位置的检测.     

Pragmatic physical layer abstraction method based on bit-LLR-wise exponential effective SNR mapping for bit interleaved coded orthogonal frequency division multiplexing system

In this paper, we analyze the physical layer abstraction for bit interleaved coded orthogonal frequency division multiplexing （BIC-OFDM） system from a parallel bit channel perspective. By combining the exponential effective SNR （signal-to-noise ratio） mapping （EESM） with the maximum a posteriori （MAP） algorithm, a bit LLR （log-likelihood ratio） wise EESM （BL-EESM） method is proposed. This method can abstract the link performance with high accuracy, especially for the case when channel estimation is imperfect. Afterward, the BL-EESM method is simplified by utilizing the non-linear quantization idea, which can reduce the times of exponential operation by two orders of magnitude at wide system bandwidth, yet shows little loss in accuracy. Our proposal can be applied to both system level simulations to save the time consumption and to practical terminals to facilitate the adaptive modulation and coding （AMC） procedure, bringing about throughput improvement at low hardware cost.     

Electrode wear prediction in milling electrical discharge machining based on radial basis function neural network

Milling electrical discharge machining (EDM) enables the machining of complex cavities using cylindrical or tubular electrodes. To ensure acceptable machining accuracy the process requires some methods of compensating for electrode wear. Due to the complexity and random nature of the process, existing methods of compensating for such wear usually involve off-line prediction. This paper discusses an innovative model of electrode wear prediction for milling EDM based upon a radial basis function (RBF) network. Data gained from an orthogonal experiment were used to provide training samples for the RBF network. The model established was used to forecast the electrode wear, making it possible to calculate the real-time tool wear in the milling EDM process and, to lay the foundations for dynamic compensation of the electrode wear on-line. This paper demonstrates that by using this model prediction errors can be controlled within 8%.     

基于灰色-径向基函数神经网络的交通事故多元预测模型

为实现多影响因素作用下的道路交通事故预测, 将灰色系统理论和神经网络理论相结合, 发挥灰色理论提高可用信息利用率、弱化数据序列波动性的优点及神经网络特有的非线性适应性信息处理能力, 提出道路交通事故灰色-径向基函数神经网络多元预测模型, 并以某算例进行了不同预测方法结果对比。分析结果表明: 与灰色系统预测和径向基函数神经网络预测相比, 多元预测模型平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别降低50.0%和12.5%, 不等系数降低54.5%和16.6%, 有效度提高2.7%和0.3%, 说明该组合预测能够有效提高系统建模效率与模型精度。     

三维Boussinesq方程有限元格式的POD降维模型

针对帝国理工大学三维海洋模型（Boussinesq方程）的无结构有限元格式,用特征正交分解方法（POD）得到了降维模型.并且给出了POD降维模型的误差估计.最后,通过数值算例验证了POD方法的可行性和有效性.