基于迭代学习的开关磁阻发电机输出电压优化

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开关磁阻发电机(Switched Reluctance Generator,简称SRG)作为一种新型发电机,结构简单、坚固耐用、成本低廉、容错能力强可靠性高且输出的是直流电,既可以方便的用作直流源又可以通过逆变实现并网,近年来受到众多学者的关注。但是由于开关磁阻发电机本身特殊的双凸极结构以及特殊的开关式供电方式,当用作恒压源输出时电压脉动较大,降低了发电品质限制了开关磁阻发电机在发电领域的应用推广。所以如何有效的减小输出电压的脉动提高发电品质成为国内外学者们研究的重点。本文首先介绍了开关磁阻发电机的发展概况和研究现状,针对输出电压脉动较大的问题,分析原因并提出采用电流分配策略来合理分配电机运行换相区间的各相电流以此来减小输出电压的脉动。其次,介绍了传统开关磁阻发电机电流控制方法并分析了迭代学习控制(ILC)的原理与特点,针对开关磁阻发电机电流变化特点提出了基于PWM周期迭代的电流控制策略,通过迭代学习控制算法来控制经电流分配函数之后的各相指定电流,以求实现对期望电流的精确跟踪从而达到减小输出电压的目的。最后,搭建了开关磁阻发电机电压控制系统仿真模型和系统试验平台,对基于电流分配策略和迭代学习控制算法的电压控制系统进行了仿真和实验研究,给出了在不同幅值电流和不同转速下迭代学习控制的电流跟踪效果以及输出电压效果,同时,给出了系统对不同幅值给定电压和负载突变的情况下的输出电压控制效果。通过仿真和实验论证了该方案的正确性和有效性。
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