基于APC-CCC的开关磁阻发电机性能优化研究

《电动汽车用开关磁阻发电机控制拓扑结构设计及研究》篇一一、引言随着环境保护意识的增强和能源危机的日益严重，电动汽车（EV）逐渐成为未来交通出行的重要选择。

作为电动汽车的核心部件之一，开关磁阻发电机（Switched Reluctance Generator, SRG）具有高效率、高可靠性等优点，成为当前研究的热点。

本文将针对电动汽车用开关磁阻发电机的控制拓扑结构设计及研究进行详细的分析和探讨。

二、开关磁阻发电机的基本原理及特点开关磁阻发电机是一种基于磁阻原理的电机，其工作原理是通过改变电流的通断来控制电机的运动。

相比于传统的发电机，开关磁阻发电机具有以下优点：结构简单、高效节能、高可靠性、低噪音等。

因此，在电动汽车等领域具有广泛的应用前景。

三、控制拓扑结构设计针对电动汽车用开关磁阻发电机的控制拓扑结构设计，本文提出了一种基于全数字控制器的设计方案。

该方案主要包括功率主电路、控制器电路和传感器电路三部分。

1. 功率主电路设计功率主电路是开关磁阻发电机的核心部分，其设计直接影响到发电机的性能。

本文采用三相全桥整流电路作为功率主电路，通过控制开关管的通断来实现对发电机电压和电流的控制。

此外，为了保证电路的稳定性和可靠性，还需对电路进行过压、过流等保护措施。

2. 控制器电路设计控制器电路是开关磁阻发电机的“大脑”，负责实现对发电机运行状态的控制。

本文采用全数字控制器作为核心控制器，通过采集发电机的电压、电流等信号，实现对发电机运行状态的实时监测和控制。

此外，控制器还需具备故障诊断和保护功能，以确保发电机的安全运行。

3. 传感器电路设计传感器电路是实现对发电机状态监测的关键部分。

本文采用电流传感器和电压传感器来监测发电机的电压和电流信号，并将这些信号传输给控制器进行处理。

此外，还需对传感器进行抗干扰设计，以提高其稳定性和可靠性。

四、研究方法及实验结果分析为了验证所设计的控制拓扑结构的有效性，本文采用理论分析和实验验证相结合的方法进行研究。

基于电流斩波的开关磁阻电机转矩脉动减小策略研究杨光;杨明发;赵参【摘要】开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor,SR电机)在起动和低速运行时通常采用电流斩波控制(CCC)方式,该控制方法具有简单直接、可控性好和开关损耗小的特点,但同时也存在转矩脉动较大的缺点.本文在传统的电流斩波控制方式基础上,设计了可以改变斩波限的滞环比较器,通过使电流波形优化来达到转矩脉动减小的目的.仿真结果证明了该方法的合理性、有效性,为实际SR电机电流斩波控制系统的设计和转矩脉动的减小提供了新的思路.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】4页(P20-23)【关键词】开关磁阻电机;电流斩波控制;滞环比较器;转矩脉动减小【作者】杨光;杨明发;赵参【作者单位】福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108;福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108;福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108【正文语种】中文开关磁阻电机（SRM）具有结构简单、成本低、效率高、调速性能好等一系列优点，广泛地应用于纺织、电动汽车、家用家电、矿山机械等领域［1］。

但是SR 电机的双凸级结构使得转矩和磁链是定子相电流和转子位置的非线性函数，无固定公式可循。

因此，SR电动机分析和设计的主要问题是针对其内部磁场的非线性以及由非线性开关电源供电、相电流波形难以解析等有别于传统电动机的特点，探索SR电动机电磁转矩的分析和准确计算方法［2］。

传统的控制方式如电流斩波控制、电压PWM控制和角度位置控制存在转矩脉动大的问题，而新型的直接转矩控制又因为电机转矩无法精确计算和测量而不能实际应用，因此，引入先进的控制策略是提高SR电机的动态性能和力能指标的关键［3］。

文献［4］提出了一种基于RBF神经网络的开关磁阻电机角度优化控制方法，通过Matlab/Simulink设计了一个以转速和转矩作为输入、以最优关断角作为输出的RBF神经网络，实现了角度优化和减小脉动的目标。

开关磁阻电机自抗扰无磁链直接转矩控制
黄朝志;曹晓刚;孙燕文;陈洲
【期刊名称】《探测与控制学报》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】针对传统直接转矩控制策略转矩脉动抑制性能弱、调速平稳性差和调速
范围窄问题,提出一种基于自抗扰的开关磁阻电机无磁链直接转矩控制。

分析传统
直接控制转矩策略转矩脉动较大的原因,在此基础上设计了一种无磁链闭环控制方
法并且重构了更适应电机运行特性的电压矢量;针对传统自抗扰参数过多难以整定
问题,采用线性自抗扰控制器将其代替,提高了控制器的速度、抗扰动能力和鲁棒性。

仿真验证结果表明,在不同转速、负载工况下,不仅动态响应性能提升,而且电机转矩脉动得到进一步抑制,电流峰值降低,进而提高了转矩电流比。

【总页数】11页(P138-148)
【作者】黄朝志;曹晓刚;孙燕文;陈洲
【作者单位】江西理工大学电气工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM352
【相关文献】
1.基于转速磁链特性的开关磁阻电机直接转矩控制
2.磁链无差拍控制的开关磁阻电机转矩脉动抑制
3.基于自抗扰的开关磁阻电机直接转矩控制系统研究
4.高校课程
思政建设路径研究5.基于自抗扰理论的开关磁阻电动机直接转矩控制
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微电机MICROMOTORS第53卷第8期2020年 8月Vol. 53. No. 8Aug. 2020基于NSGA-!的开关磁阻发电机多目标优化设计李洁，李艺辉，刘作军(河北工业大学人工与数据科学学院，天津300132)摘 要：为了减小开关磁阻发电机转矩脉动、提高发电机运行效率及功率密度，提出一种基于改进非支配排序遗传算法的开关磁阻发电机的多目标优化方法%搭建1kW 四相8/6极SRG 多目标优化设计模型，通过开关磁阻发电机 参数化分析确定优化；基响 搭建 磁阻发电机优化 函数的响 模型；采用NSGA-!优化算法对 磁阻发电机的结构参数和控制参数进行优化，通过改进的精英策略全局寻优得到Pareto 最优解集％通过仿真对磁阻发电机优化前后的运行， 了所提优化的有效性％关键词：开关磁阻发电机；响应面法；NSGA-m ；多目标优化中图分类号：TM352 文献标志码：A文章编号：1001-6848(2020)08-0005-06Multi-objective Optimization Design of Switched ReluctanceGenerator Bsed on NSGA-!LC Jie, LC Yihui, LIC Zuojun(School of Artificial Intelligence ，Hebei University of Technology ，Tianjin 300132，China )Abstract : A multi-objective optimization approach based on non -dominated sorting genetic algorithm with reference poini ( NSGA-! ) way proposed to reduce torque ripple ，increcso efficiency and output powee den-sits of switched reluctance generator ( SRG) . The optimal model of 1kW four-phase 8/6 pole SRG was ccn- structed ，optimal objectiveo and vaaabky were studied by parametpc analysio. Then ，the response surfacemodelo of SRG optimization objectives were established by using response surface mehodology ( RSM) . Op ­timal Pareto s C s of SRG optimization were obtained based on improved elitist NSGA-HI. The velidity andfeasibility of the proposed multi-objective optimization design method was proved by the SRGs finite element simulation results.Key wo*t ： switched reluctance generatoo ； response surface me t h odoloos ； NSGA-HI ； multi-obje c t iv e opp- mizationo 引言开关磁阻发电机（Switched Reluctance Generatoo,SRG ）有 构简单、坚固，成本低，低速运行性， 控参数多，高容错 诸多优点，在风力电（1）、 天⑵ 有十分广阔的应用前景[3] %由于SRG 存在转矩脉动大、噪声大等问题, SRG 的实际应用受到限制％为解决SRG 转矩脉动较大的问题，国内外学者在SRG 本体 参数⑷、控制参数⑸优化进行了大量研究％ —般而言,SRG 需优化多个性能指标以保证发电机全面高效的运行 ，，SRG 多 优化方法的研究具有意义⑸％,电机多 优化 主要包括传统的多优化 基于进化 的多目标优化 ⑷％其中，传统的多 优化方法主要通过评价函数（7-）、 规划 多 问题转化为 标问题求解％但是，在SRG 多 优化 中，由优化间相互制约，采用传统的多优化方法得到的最优解无 多个优化 同 到最优%基 进化 的多 优化 通过寻优得到收稿日期：2019 11 13,修回日期：2020 03 —27基金项目：河北省高等学校科学技术研究指导项目（Z2014025）作者简介：李 洁（1981）,博士，讲师，研究方向为风力发电机与系统集成优化。