一种基于预处理和改进BPNN的SRM位置检测方法

    公开(公告)号:CN117013904A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310713632.1

    申请日:2023-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于预处理和改进BPNN的SRM位置检测方法。所述方法为如下步骤:S1.利用ANSYS中的RMxprt模块搭建开关磁阻电机(SRM)模型,确定最优性能参数;S2.将模型导入Maxwell2D模块进行二维磁场有限元分析,获取磁链、转子位置角、电流数据;S3.将磁链、转子位置角、电流数据导出并加入预处理函数项;S4.将数据放入麻雀搜索算法优化BP神经网络(Sparrow SearchAlgorithm‑BackPropagationNeuralNetwork,SSA‑BPNN)训练,利用SSA‑BPNN实现转子位置角间接检测。本发明是一种基于预处理技术和麻雀搜索算法优化BP神经网络的开关磁阻电机间接位置检测方法,传统检测方法的线性解析公式很难表达电磁特性,本方法的SSA‑BPNN非线性模型能够准确表达非线性的电磁特性,同时SSA对BPNN参数的寻优并附加预处理函数项提高了模型精度,故相比于现有检测方法,本方法具有检测速度快、准确率高、泛化性强和可行性高的特点。

    一种基于改进超螺旋滑模算法的无刷直流电机无传感器控制方法与系统

    公开(公告)号:CN118889904A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410940893.1

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 本发明公开一种基于改进超螺旋滑模算法的无刷直流电机无传感器控制方法与系统,首先基于传统超螺旋滑模算法进行改进,提高滑模的收敛速度以及抑制滑模算法所产生的抖振;根据所述的改进超螺旋滑模算法设计滑模观测器获取电机的α‑β轴反电动势,通过锁相环计算得到电机转子角度以及转速;将上述获取的转子角度与转速引入电机控制系统;根据所述改进的超螺旋滑模算法设计滑模控制器。将所述控制器与观测器组合为无刷直流电机无传感器控制系统。本发明改进了传统超螺旋滑模算法,改善了系统趋近滑模面的动态过程以及抑制了传统滑模算法中存在的抖振,并将其应用到无刷直流电机无位置传感器控制系统中的控制器以及观测器中,提高了控制系统的抗扰性以及响应特性。本发明用于无刷直流电机的无传感器控制。

    一种基于滑模算法的振动辅助钻削控制方法

    公开(公告)号:CN118192408A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410424432.9

    申请日:2024-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于滑模算法的振动辅助钻削控制方法,利用滑模算法的稳态抖振实现振动辅助钻削,所述方法包括如下步骤:S1:在数据处理软件中根据永磁同步电机的数学模型构建电机闭环控制系统;S2:构建指数趋近律的滑模控制器;S3:将钻削平台模型导入动力学仿真软件中,设置固件间的约束关系,构建钻削运动模型;S4:将数据处理软件中永磁同步电机控制系统与动力学仿真软件中钻削运动模型进行联合仿真,利用永磁同步电机控制系统控制进给电机实现振动辅助钻削。本发明为实现振动辅助钻削提供了一种新方法。

    一种基于GWO-SVM的SRM间接位置检测方法

    公开(公告)号:CN116667729A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310713634.0

    申请日:2023-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于GWO‑SVM的SRM间接位置检测方法。所述方法为如下步骤:S1.利用ANSYS中的RMxprt模块搭建开关磁阻电机(SRM)模型,调试后确定最优性能参数;S2.将模型导入ANSYS中的Maxwell2D模块进行二维磁场有限元分析,获取磁链、转子位置角、电流数据;S3.将磁链、转子位置角、电流数据导出、预处理、标记、归一化;S4.将预处理数据放入灰狼优化支持向量机(GreyWolfOptimizer‑SupportVectorMachine,GWO‑SVM)模型进行训练,利用训练完成的GWO‑SVM非线性模型对转子位置角间接检测。本发明是一种基于GWO‑SVM的SRM间接位置检测方法,传统检测方法的电磁特性在深饱和状态时很难由线性解析公式准确表达,本方法的GWO‑SVM非线性模型能够准确表达电磁特性关系,同时GWO优化的SVM改善了SVM收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,故相比于现有检测方法,本方法具有准确性高、速度快、泛化性强和可行性高的特点。

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