6、同步电机暂态与控制原理详解

同步电机暂态与控制原理详解

1. 引言

在同步电机的研究中,稳态情况是指电流和电压幅值恒定、频率恒定且等于电机电角速度(ω1 = ωro),同时电压功率角(δv)和转矩也保持不变。然而,在诸如与电网连接或断开、负载变化,或者通过脉宽调制(PWM)状态转换器对电机进行变速能量或运动控制等暂态过程中,电机的电气(电压和电流幅值)或机械(功率角δv、转矩Te、转速ωr)变量会随时间变化。

在暂态过程中,同步电机的稳态模型不再适用,而第1章中介绍的dq(复变量)模型则非常适合用于交流电机,尤其是同步电机的暂态建模。我们将先介绍相坐标模型,然后推导出其与dq模型的参数等效关系。暂态建模一般针对同步电机的dq模型进行,典型暂态可分为以下几类:
- 电磁暂态
- 机电暂态:小偏差和大偏差理论
- 控制磁通的电磁和机电暂态
- 用于现代驱动和发电机控制的变速同步电机

此外,还会详细描述分相电容永磁同步电机(PMSM)或磁阻同步电机的暂态建模,以及矩形电流控制的PMSM和开关磁阻电机的建模。最后,会详细介绍用于同步电机参数估计的静止电流衰减和频率响应测试,这些测试已成为近期IEEE标准的一部分。

2. 同步电机的相电感

我们从凸极同步电机开始分析。其分布式交流绕组的电感会随转子位置呈正弦变化。图3.1b中的磁通屏障提供了恒定气隙,对于正弦理想绕组分布,会产生正弦气隙磁通密度,这为dq模型与实际电机等效所需的气隙磁通密度正弦分布这一主要条件提供了物理依据。

对于表面永磁体(恒定气隙)PMSM,若其定子交流绕组为非重叠线圈(q < 0.5槽/极/相)且感应电动势为正弦波,也可采用dq0模型处理

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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