基于最大转矩电流比控制策略的永磁同步电机效率优化研究

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应用矢量控制技术,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)的永磁同步电机效率优化方式。建立了永磁同步电机d-q轴数学矢量模型和电磁转矩模型,提出了基于MTPA的矢量控制方法,在Matlab/Simulink仿真平台搭建了定子电流id=0控制系统和MTPA控制系统,并对控制效果进行了对比分析。结果表明,MTPA控制方式相比于定子电流id=0控制方式有着良好的动态性能,当转速、转矩发生变化时,能快速地响应,永磁同步电机效率可提高2%。
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基于视觉神经系统生理学特征,提出了一种可加速神经网络训练过程的双神经网络结构,它同时提供了一种初始化神经网络的新方法。首先,对原始数据进行小波分解,将获得的近似系数在辅助神经网络中进行训练;然后将训练得到的权值和阈值传递给主神经网络;最后,利用主神经网络对全部的输入输出信号进行训练。通过非线性函数逼近、非线性动态系统辨识和井底压力预测仿真实验,并和常规的神经网络结构进行比较,结果表明:在达到相同精度的前提下,双神经网络结构极大地缩短了训练时间。
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为满足火工品在200℃的高温环境中24h、甚至48h后仍能正常作用,开展了2,2′,2″,4,4′,4″,6,6′,6″-九硝基三联苯(NONA)炸药在爆炸箔起爆单元中的应用研究。通过试验研究了NONA炸药的耐热性能,以及其粒度、装药密度、装药高度对爆炸箔起爆性能的影响。试验结果表明,NONA炸药在400℃左右只发生缓慢的热分解反应,当NONA粒度为5μm,装药密度为90%TMD(1.602g/cm3),装药高度不低于3mm,装药直径为Φ3mm时,爆炸箔起爆单元起爆感度最高。
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