44、移动磁体发电机:原理、设计与应用

移动磁体发电机:原理、设计与应用

1. 移动磁体发电机概述

移动磁体发电机(MMGs)是一种脉冲功率装置,它能将铁磁射弹的磁能和机械能转化为电能。利用永磁体直线运动发电的想法早在1888年就获得了专利,其原理基于法拉第定律。

在1998 - 2003年期间,Shkuratov等人在德州理工大学对各类MMG的研发取得了重大进展。他们设计、构建并从实验和理论上研究了不同类型的MMG。1999年,Shkuratov等人首次将基于铁磁射弹直线运动的脉冲功率系统命名为移动磁体发电机。实验证明,紧凑型MMG能够产生幅值高达52 kV的电压脉冲和幅值高达7 kA的电流脉冲,这表明移动磁体发电机是一种新型的脉冲功率系统。

2. 工作原理

MMG的电气运行基于铁磁射弹直线穿过脉冲产生线圈时产生的脉冲电动势(EMF)。其工作过程如下:
- 射弹接近线圈 :此时脉冲产生线圈内的磁通量接近零。
- 射弹进入线圈 :线圈内的磁通量从零变为最大值,根据法拉第定律,MMG产生第一个EMF脉冲。
- 射弹离开线圈 :线圈内的磁通量从最大值变为几乎零,在线圈的输出端感应出与第一个脉冲极性相反的第二个EMF脉冲。

假设一个圆柱形铁磁体,直径为$D_{ferro}$,沿其轴磁化,以速度$v$匀速穿过一个内径为$D_{c}$、匝数为$N$的线圈,且线圈长度等于铁磁体长度$h$,在铁磁体进入线圈前线圈内总磁通量$\varPhi_{0}$为零。当铁磁体进入线圈时,线圈内的总磁通量为:
$\varPhi_{0} = \pi B_{0}\fra

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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