SRM无位置传感器转子位置检测技术研究

针对矿用蓄电池机车开关磁阻电机(SRM)位置传感器的使用导致控制系统的可靠性降低的问题,提出基于小脑模型神经网络(CMAC)的无位置传感器转子位置检测技术,建立了SRM转子位置检测的CMAC模型,并给出了具体算法和训练步骤。通过对三相6/4极SRM进行MATLAB仿真实验证明,系统具有较好的动态跟随性和较高的精确度,最大检测误差<2°,减少了系统的硬件提高了控制的可靠性。     

SRM无位置传感器转子位置检测技术研究

针对矿用蓄电池机车开关磁阻电机(SRM)位置传感器的使用导致控制系统的可靠性降低的问题,提出基于小脑模型神经网络(CMAC)的无位置传感器转子位置检测技术,建立了SRM转子位置检测的CMAC模型,并给出了具体算法和训练步骤。通过对三相6/4极SRM进行MATLAB仿真实验证明,系统具有较好的动态跟随性和较高的精确度,最大检测误差2°,减少了系统的硬件提高了控制的可靠性。     

计及分布式电源的配电网无功优化

在配电网中完成对分布式电源优化配置后,某些节点电压依然不够理想,故对含DG的配电网进行无功优化是必要的。针对标准粒子群优化算法的不足,提出一种新的方法。首先采用网损灵敏度分析法确定补偿节点,然后结合二次电流矩和序优化理论对该算法的初始粒子进行改进,最后将收缩因子和模拟退火操作引入到粒子速度更新中以增强种群的多样性。通过该混合算法对含有DG的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,其结果表明该混合算法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。