一种感应电机定转子互感参数离线辨识的方法

文章利用模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)在恒压频比起动的基础上进行电机转速辨识,并根据电机转子磁链的电压和电流模型,提出一种感应电机定转子互感参数Lm离线辨识方法,以便电机未完全空载时,也能离线辨识出其互感参数。对无速度传感器转速辨识原理以及实现方法进行了介绍,并利用Matlab进行系统仿真,验证了算法的有效性。     

基于模型参考自适应的永磁同步电机在线参数辨识方法研究

为实现用模型参考自适应(MRAS)对永磁同步电机(PMSM)参数进行在线辨识,建立了参考模型与可调模型,将两模型输出的差经过自适应机构,并通过合适的自适应率来实时调节可调模型中的待辨识参数,最终使得可调模型中的待辨识参数收敛到一个正确的值,从而得到要辨识的电机参数。仿真和试验结果表明,基于MRAS的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出永磁同步电机的定子电阻、电感和永磁体磁链。     

异步电机效率优化算法设计

针对异步电机效率优化问题，提出混合在线式直流最小功率模糊搜索效率优化控制算法（FLSC）。算法利用损耗模型控制（LMC）的研究成果，设计新型比例因子提取策略，可以实时在线获得电机各稳态工况下FLSC输入和输出变量的比例因子，预先规划了算法搜索控制的方向，保证了算法的快速收敛性。根据异步电机的特性及先期的综合实验数据分析，对模糊控制用模糊集合及其隶属度函数进行系统化设计，对输入变量的ZE模糊集进行梯形隶属度函数设计，对输出变量进行正负不对称隶属度函数设计，从而解决了系统在效率最优点处的振荡问题。对小功率异步电机系统的计算机仿真及台架实验表明：针对异步电机的轻载运行工况，FLSC算法能显著提高异步电机系统的控制性能；对于异步电机转子电阻参数变化的工况也具有很好的鲁棒性。     

基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计

基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的信噪比,将试验数据作为输入、信噪比作为输出用于GAPSO-RBFNN的训练和测试,并对比分析预测精度;基于GAPSO-RBFNN构建电机吊架的多目标稳健优化模型,采用NSGA-II多目标优化算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比。结果表明:GAPSO-RBFNN的预测误差远低于传统RBFNN;优化后电机吊架各质量特性信噪比得到提高,实现了对电机吊架的多目标稳健优化,降低了电机吊架总质量,提高了其自然频率。     

不同调制方式下异步牵引电动机谐波损耗的分析与比较

在轨道交通牵引传动系统中,逆变器输出电压中含有较多的低次谐波分量,低次谐波对牵引电机的温升、损耗等产生不利影响,为此对低开关频率下不同调制方式对电机谐波损耗的影响进行理论分析和对比研究。针对谐波铁耗与谐波铜耗分析其影响因素,分别建立两者基于谐波电压幅值的谐波损耗模型。通过理论计算目前广泛使用的3种不同调制方式下的谐波电压幅值随调制比的变化曲线,以某实际动车组牵引电机参数为例分析对比了不同调制方式下电机谐波损耗的变化规律。研究结果对于选择大功率牵引逆变器的调制策略,以提高电机运行效率具有借鉴意义。     

基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统参数辨识

在长时间运作过程中,由于零部件发生磨损和替换等,磁浮列车悬浮设备的物理参数存在不准确的问题,从而导致悬浮控制的鲁棒性下降。为进一步修正及校准,采用基于线性递减惯性权重的改进粒子群优化算法对悬浮设备的悬浮物质量、磁极面积和线圈匝数等关键参数进行辨识。以中低速单点悬浮试验台为研究对象,结合实时仿真系统DSPACE搭建半实物仿真平台,采集悬浮间隙、垂向加速度和励磁电流的闭环时间序列。根据悬浮系统非线性模型,结合电流和加速度等实测序列及参数估计值计算间隙估计序列,以实测值与估计值的均方误差最小化为目标迭代寻优得到全局最优解。此外,将非线性模型变换为线性回归方程形式,应用最小二乘法对上述参数进行辨识。通过分别引入2种算法的辨识结果,基于同一组PID控制参数建立悬浮系统非线性仿真模型来模拟悬浮试验台的控制过程,结果表明：应用改进粒子群算法所得参数的模型输出序列更贴近实测间隙序列,说明改进粒子群算法的辨识结果更为准确。该结果对修正磁浮列车悬浮系统非线性模型及提供可靠的悬浮系统动力学响应分析具有现实意义。     

采用动态多子群GSA-RBF神经网络的机车黏着优化控制

为解决机车牵引过程中轮轨间最优黏着利用能否获得的问题,提出一种基于高斯RBF神经网络的机车黏着智能优化控制方法。针对黏着极限态优化控制效果的定量评估,定义了同时考虑轮轨间黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数;提出动态多子群GSA算法以优化RBFNN参数,避免了参数选择的盲目性,提高了RBFNN的收敛速度和学习能力;此外,该方法不依赖被控对象的解析模型,仅基于系统输入、输出信息完成控制器设计,并通过对电机转矩的动态调整,实现轮轨间黏着的最优利用。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

高速列车模型参数辨识及控制研究

针对高速列车模型参数时变、非线性、高阶复杂等特点,提出了基于特征模型的高速列车二阶系统最优化PID控制方法。特征模型和原动力学模型在输出上是等价的,不需要考虑列车实际的物理特性,将模型简化,降低了模型的复杂度。首先对列车进行基本动力学分析,由高速列车一般单质点动力学模型推导建立特征模型。然后采用梯度矫正辨识算法对模型慢时变参数进行辨识优化,通过辨识仿真得到的估计值和模型值对比,进一步来验证特征模型时变参数对模型精确度的影响。最后,通过设计最优控制器和最优PID控制器,对列车速度和位置进行误差跟踪控制,得到两种控制器下的误差跟踪仿真结果,通过采用稳态误差、超调量和调节时间三项系统参数进行结果对比,说明了最优PID控制器的控制效果更加良好,也由此说明特征模型对控制器的设计是有效的。     

基于改进双曲交点算法的牵引电机故障诊断

CRH(China Railway High Speed)动车组高速列车已成为我国最重要的交通工具,而高速列车牵引电机的可靠性对于保障列车安全运行具有重要意义.提出一种基于改进双曲交点算法的参数估计方法,采用双曲交点作为搜索点,通过约束条件限制搜索点的数目,并在参数估计过程中改变控制参数调节算法的自适应性,以提高参数估计的效率和准确率.以CRH2高速列车牵引电机为模型,基于数学模型在Matlab/Simulink中建立仿真模型,结合所提出的算法进行参数估计.研究结果表明,提出的参数估计方法,能够有效地提高电机故障诊断效率并准确诊断电机定子绕组故障,验证了所提算法的有效性.     

基于改进模型的异步电机最小二乘参数辨识

针对以往异步电机最小二乘法参数辨识模型复杂的缺点,在转子磁场定向的矢量控制基础上,在同步旋转轴系下对电机的电流矢量、电压矢量以及磁链矢量进行解耦,建立电机的数学模型,经过线性化,得到了用于递推最小二乘参数估计的线性化模型。该模型简单实用,在电机暂态过程中只需要求出电流的一阶导数,而以往的静止坐标系下的模型需要得到电流的二阶导数,存在计算量大、误差较大的缺点。电机运行进入稳态电流的导数为零,通过计算即可得到电机的参数。采用二阶巴特沃思滤波器对电流进行滤波,避免了高次谐波和噪声的影响。并运用改进欧拉方法对巴特沃思滤波器的状态方程进行求解,无需对电机模型的一阶导数项进行离散化处理,便可得到滤波后的电流和电流的一阶导数,简化计算的同时提高了计算精度。本算法在DSP控制系统上进行了实验,结果证实该算法收敛速度快、精度高,可以准确得到电机的参数。     

基于RSM模型及NSGA-Ⅱ算法的低地板车辆曲线通过性能优化

为了提高优化效率并改变通过单一参数变化对车辆动力学性能进行优化的方式,提出一种基于RSM近似模型及NSGA-Ⅱ遗传算法的车辆曲线通过性能优化方法,以获得更加精确的结果并缩短设计周期。通过建立70%低地板有轨电车动力学模型,以悬挂参数为设计变量,以曲线通过性能指标为响应拟合其RSM近似模型,在近似模型的基础上对曲线通过性能进行多参数、多目标优化。优化结果表明,与原始设计优化方式相比,轮轨横向力、轮轴横向力、脱轨系数及轮重减载率均有不同程度的降低,且优化效率得到大幅提高。     

基于BIM技术的光伏建筑一体化模型应用研究

在介绍BIM和光伏建筑一体化的基础上,分析基于BIM技术的光伏建筑一体化模型的设计与优化,通过流程优化、算法融入,提高光伏系统的设计效率。结合地理信息属性对光伏建筑一体化模型进行仿真,从而提高设计计算结果预测的准确性,同时支持参数管理和可视化效果呈现。该模型能更好地利用建筑物的结构信息,得到更准确的光伏日照仿真结果,并为电力系统设计提供了简单、实用的工具用以预测光伏发电和管理模型系统。     

基于IPSO-SVR的高速动车组电机吊架结构可靠性分析

针对高速动车组电机吊架的极限状态方程难以用精确的数学解析式表达和采用传统可靠度计算方法工作量大的问题,将改进粒子群优化的支持向量回归模型和可靠性理论相结合,对电机吊架进行可靠性分析。首先,通过对电机吊架进行灵敏度分析,筛选出对目标响应影响较大的随机变量,采用Box-Behnken设计方法得到样本数据;其次,对样本数据进行训练,建立基于改进粒子群优化支持向量回归的电机吊架代理模型;最后,结合蒙特卡洛抽样和"应力-强度干涉"理论,计算得到电机吊架的可靠度。结果表明,采用该方法求得的电机吊架可靠度具有较高的精度,同时提高了计算效率。     

基于快速趋近律的永磁同步电机驱动系统改进无模型滑模控制

针对永磁同步电机驱动控制系统应用传统无模型滑模方法时性能指标达不到预期的问题,提出了一种基于快速趋近律的改进无模型滑模控制方法。首先,根据永磁同步电机参数摄动时的数学模型,建立速度外环的超局部模型;其次,设计一种基于改进快速趋近律的速度外环新型无模型滑模控制器,同时为了提高电机转速的控制精度,采用扩展滑模观测器实时观测超局部模型中的未知部分;最后,通过与PI控制、传统无模型滑模算法进行仿真和试验对比,验证所提算法能降低对电机模型的依赖,提高了永磁同步电机的暂稳态控制性能,保证系统的抗扰能力和强鲁棒性。     

蓄电池式装载机双电机驱动系统参数匹配优化

为提高蓄电池式装载机整机能量利用率,在满足各项性能指标的基础上,以某蓄电池式装载机为研究对象,通过分析电机参数对蓄电池式装载机动力性能和经济性能的影响机理,提出用2台电机分别为蓄电池式装载机的液压系统和行走系统提供动力的双电机动力驱动方案。在兼顾蓄电池式装载机的动力性和高效性的基础上,对行走系统主要元件进行参数匹配,包括电机参数匹配、电池参数匹配等。基于拟合循环工况,从爬坡能力、加速能力以及插入堆料能力等方面考虑电机的峰值工作特性,采用概率统计法精确匹配电机额定功率和电机参数,从而满足蓄电池式装载机的动力需求,降低蓄电池式装载机的功率。构建蓄电池式装载机驱动系统优化模型,以单次循环耗电量为优化目标,基于蓄电池式装载机的驱动作业特性利用粒子群算法对蓄电池式装载机驱动电机运行工况、传动比参数进行了优化。研究结果表明：优化后整机模型单次循环能耗降低了2.7%,动力电池SOH健康状态下循环次数增加了2.7%,可为蓄电池式装载机参数匹配优化研究提供参考。     

一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。     

基于三相异步感应电机数学模型的在线参数辨识技术研究

三相异步感应电机矢量控制的关键在于磁场定向,而影响磁场定向的重要因素之一是电机参数转子电阻。为解决矢量控制动态性能对转子电阻的依赖问题,对三相异步感应电机转子电阻在线辨识技术进行了研究。建立感应电机数学模型,根据电机模型的数学表达式,提出了转子电阻的在线辨识方法,根据电机模型的等效电路图,推导了迭代求解转子电阻的数学表达式,在迭代求解过程中,以电机变量空间矢量图中的转子电阻电压和电流的平行关系作为判定计算结束的标志,得以准确求解转子电阻值。试验结果表明,该方法可有效地在线辨识转子电阻,计算简单,辨识精度高,符合工程应用需要。     

基于MRAS和ADRC混合无速度传感器PMSM直接转矩调速控制系统研究

将模型参考自适应技术(MRAS)应用于永磁同步电机(PMSM)无速度传感器直接转矩控制系统中。以永磁同步电机本身为参考模型,以电机的电流模型为可调模型,并利用Popov超稳定理论推出自适应律,对转子速度和位置信息进行辨识。考虑到无速度传感器控制系统存在参数变化和负载扰动的鲁棒性问题,将自抗扰控制(ADRC)引入到模型参考自适应无速度传感器调速控制系统中,形成一种新型的复合控制算法。在Matlab/Simulink中建立基于MRAS和ADRC的混合无速度传感器直接转矩控制系统仿真模型,仿真结果表明,该算法具有较好的速度和位置辨识精度、较强的鲁棒性和抗干扰特性、较优的动静态特性。     

一种货运列车节能优化方法研究

研究了一种货运列车节能优化方法.首先以列车运行时间为约束,建立列车节能运行优化模型.设计了一种基于极大值原理的动态规划算法,在满足运行时间约束下,实现列车最优节能运行操纵策略优化.本算法仅仅对速度进行离散化处理,相比其他方法需对位置和速度进行双重离散,避免因网格划分引起的速度轨迹波动,同时提高了计算效率.此外,该算法将...     

基于AI的桥梁自动布跨及三维可视化技术研究

在铁路桥梁布跨设计过程中，存在工作量大、自动化水平不高、方案展示不直观等问题。为优化桥梁方案设计、提高桥梁布跨设计效率，提出一种基于AI的桥梁自动布跨及三维可视化方法。针对桥梁人工布跨效率低的问题，引入强化学习的人工智能算法，根据桥梁布跨原则，自动计算桥墩位置，优化桥梁设计方案，提高桥梁布跨效率；针对方案展示不直观的问题，基于Cesium平台，构建三维地理环境场景，读取线路数据，定制桥梁参数模板，创建和展示桥梁方案模型。基于上述方法，开发了桥梁自动布跨及三维可视化软件，实现了AI自动布跨及真实环境场景下的桥梁方案展示。在某城际铁路中，应用桥梁自动布跨和三维可视化技术进行桥梁设计方案的比选和优化，为设计决策提供技术依据，证明该方法在实际工程项目中具备可行性和实用性，有助于减少人力资源的浪费，提高设计效率。