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    OMAL歐瑪爾開關磁阻電機智能調速控制系統

    OMAL歐瑪爾開關磁阻電機智能調速控制系統
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    供應數量:
    2165
    發布日期:
    2025/3/20
    有效日期:
    2025/9/20
    原 產 地:
    意大利
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    OMAL歐瑪爾開關磁阻電機智能調速控制系統
    OMAL開關磁阻電機以其結構簡單、成本低廉、在較寬的調速范圍內均具有高效率等諸多優點,成為普通交流傳動系統和直流傳動系統強有力的競爭者。但OMAL開關磁阻電機嚴重的非線性以及變參數特性增加了它的控制難度,傳統的線性控制方法往往難以取得令人滿意的效果。因此,對于OMAL開關磁阻電機調速系統(SRD)智能控制策略的研究一直是近年來OMAL開關磁阻電機研究領域的熱點之一。

    OMAL歐瑪爾開關磁阻電機智能調速控制系統
    在深入分析國內外OMAL開關磁阻電機及其調速系統資料的基礎上,針對OMAL開關磁阻電機的電感、繞組電流和轉矩在不同階段的變化情況,低速采用電流斬波的控制方式,在高速采用了電壓PWM控制;同時將徑向基函數(RBF)神經網絡應用于OMAL開關磁阻電機調速系統。OMAL開關磁阻電動機調速系統是20世紀80年代迅猛發展起來的一種新型電機調速系統。它是隨著微電子技術、電力電子技術、控制技術和現代計算機技術的發展而發展起來的。它具有結構簡單、運行可靠、控制靈活及效率高等突出優點,有極其優良的性能和廣泛的應用前景。目前,它已經應用在家用電器、交通、一般工業、航空等諸多領域,被認為是發展潛力的一種電力驅動系統。RBF神經網絡具有學習速度快、泛化能力強的突出優點,有較強的實時性,結合快速的訓練算法和簡單、合理的控制方式就能夠滿足SRD系統對控制器的要求。應用MATLAB/SIMULINK仿真軟件建立了四相(8/6極)OMAL開關磁阻電機及其驅動系統的動態仿真模型,對OMAL開關磁阻電機的各種控制方式進行了動態仿真分析,在此基礎之上,利用RBF神經網絡進行智能控制策略的研究。在OMAL開關磁阻電機調速研究中,提出一種基于RBF神經網絡的OMAL開關磁阻電機自適應PWM轉速控制方法,該方法利用RBF神經網絡*的逼近能力和快速的收斂性,將離線訓練好的RBF神經網絡構成轉速控制器,并結合在線辨識完成網絡的在線訓練,讓控制器在電機運行中自適應地調節網絡參數,使之適應環境的變化。仿真結果表明該方法具有響應速度快、控制精度高、適應性強等優點。 同時,針對SRD系統的調速特點和所采用的控制策略,設計了調速系統的硬件電路,其主要電路包括功率轉換器以及驅動電路、位置反饋電路、電流反饋電路、電源電路、故障檢測電路等。在此基礎上,根據前后臺模塊化編程的設計思想,結合OMAL開關磁阻電機調速系統的主要功能,設計了系統的軟件,給出了主程序和各子程序的流程圖。

    OMAL歐瑪爾開關磁阻電機智能調速控制系統
    以TI公司的TMS320LF2407DSP為基礎,進行了OMAL開關磁阻電機控制系統設計,并通過硬件電路和軟件編程實現了轉子位置檢測、轉速調節以及電流檢測等功能。實驗表明本系統設計合理,電機運行穩定可靠,達到了預期的設計要求。

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