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    一種無軸承異步電機磁鏈的軟測量儀表的建模方法技術

    技術編號:8105891 閱讀:233 留言:0更新日期:2012-12-21 04:53
    本發明專利技術公開了一種無軸承異步電機穩定懸浮運行過程中基于最小二乘支持向量機的磁鏈軟測量儀表的優化建模方法,包括最小二乘支持向量機建模與基于改進粒子群算法的最優模型確定兩個部分,為無軸承異步電機在線難以測量的磁鏈變量提供了優化的最小二乘支持向量機軟測量儀表模型,很好地克服了傳統離線測量方法中由于時間滯后所帶來的控制精度不高等缺陷,具有參數自動優化、預測精度高、樣本需求量小和抗干擾能力強等諸多優點。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及一種軟測量儀表的優化建模方法,具體為無軸承異步電機運行工程中用優化的最小二乘支持向量機模型估計磁鏈值的方法,為實現無軸承異步電機實時在線控制創造條件,適用于無軸承異步電機的高性能控制,應用于特種電力傳動與信息科學交叉的

    技術介紹
    無軸承異步電機因其高轉速、高精度、無摩擦、無磨損、免維護、低噪聲、易弱磁控制等優勢在高速和超高速、超潔凈領域很大的應用前景。無軸承異步電機定子采用轉矩和懸浮兩套繞組結構,分別提供電磁轉矩和徑向力。由于無軸承異步電機結構復雜,氣隙磁場嚴重耦合,轉子磁場定向控制是其常規采用的控制策略,該控制方法通過諸如光電編碼器之類的速度傳感器來檢測轉速信息,并計算得到轉子位置,然后將轉子位置信息及氣隙磁場傳遞給懸浮控制系統,最后經過復雜的運算實現徑向力與電磁轉矩的解耦控制。由于可見,該解耦過程嚴重依賴于系統磁鏈信息,因此實時獲取磁鏈信息對實現無軸承異步電機的高性能控制有著十分只要的意義,而無軸承異步電機磁鏈信息卻缺乏有效的在線直接測量手段。近年來,軟測量技術各類在工業領域中獲得了廣泛的應用,并且解決了諸多不可測關鍵控制變量的測量問題。軟測量技術的核心是利用可測的輔助變量建立不可測(或者難以測量)的主導變量的模型,進而可以實時在線估計出所需變量。
    技術實現思路
    本專利技術的目的是提供一種無軸承異步電機穩定懸浮運行過程中基于最小二乘支持向量機的磁鏈軟測量儀表的建模方法,并給出了最小二乘支持向量機關鍵參數設定的模型優化方法,克服了無軸承異步電機磁鏈難以直接在線實時測量的問題。本專利技術是通過如下技術方案實現的包括如下步驟 O將無軸承異步電機實際運行過程中的在線可測變量X=Dr1, X2, X4]作為軟測量儀表的輸入變量,被估計的無軸承異步電機磁鏈作為軟測量儀表的輸出變量,建立無軸承異步電機磁鏈軟測量儀表的輸入變量與輸出變量之間的最小二乘支持向量機非線性模型x)+b -,X1為轉子位置角,&為轉矩繞組電流,X3為懸浮繞組電流,&為轉子偏心位移,為拉格朗日乘子,j‘=l,2,…,n, b是偏置值,},為RBF徑向基核函數,σ是RBF徑向基核函數的寬度; 2)對輸入變量和輸出變量進行歸一化處理后形成建模樣本集; 3)確定在改進粒子群算法中粒子個數I空間維數4最大迭代次數、學習因子C1和C2、慣性權重的最大值及慣性權重最小值^min的取值; 4)在i/維空間隨機產生《個粒子,且每個粒子的個體最優解設置為權利要求1. ,其特征在于包括如下步驟 O將無軸承異步電機實際運行過程中的在線可測變量X=Dr1, X2, X4]作為軟測量儀表的輸入變量,被估計的無軸承異步電機磁鏈作為軟測量儀表的輸出變量,建立無軸承異步電機磁鏈軟測量儀表的輸入變量與輸出變量之間的最小二乘支持向量機非線性模型全文摘要本專利技術公開了一種無軸承異步電機穩定懸浮運行過程中基于最小二乘支持向量機的磁鏈軟測量儀表的優化建模方法,包括最小二乘支持向量機建模與基于改進粒子群算法的最優模型確定兩個部分,為無軸承異步電機在線難以測量的磁鏈變量提供了優化的最小二乘支持向量機軟測量儀表模型,很好地克服了傳統離線測量方法中由于時間滯后所帶來的控制精度不高等缺陷,具有參數自動優化、預測精度高、樣本需求量小和抗干擾能力強等諸多優點。文檔編號G06F19/00GK102831301SQ20121027568公開日2012年12月19日 申請日期2012年8月6日 優先權日2012年8月6日專利技術者孫曉東, 陳龍, 江浩斌, 楊澤斌, 李可 申請人:江蘇大學本文檔來自技高網...

    【技術保護點】
    一種無軸承異步電機磁鏈的軟測量儀表的建模方法,其特征在于包括如下步驟:1)將無軸承異步電機實際運行過程中的在線可測變量X=[x1,x2,x3,x4]作為軟測量儀表的輸入變量,被估計的無軸承異步電機磁鏈作為軟測量儀表的輸出變量,建立無軸承異步電機磁鏈軟測量儀表的輸入變量與輸出變量之間的最小二乘支持向量機非線性模型???????????????????????????????????????????????;x1為轉子位置角,x2為轉矩繞組電流,x3為懸浮繞組電流,x4為轉子偏心位移,αj為拉格朗日乘子,j=1,2,…,n,b是偏置值,,為RBF徑向基核函數,σ是RBF徑向基核函數的寬度;2)對輸入變量和輸出變量進行歸一化處理后形成建模樣本集;3)確定在改進粒子群算法中粒子個數m、空間維數d、最大迭代次數nmax、學習因子c1和c2、慣性權重的最大值ωmax及慣性權重最小值ωmin的取值;4)在d維空間隨機產生m個粒子,且每個粒子的個體最優解設置為pi?=?ui?(i?=1,?2,...,?m),初始速度為vi?(i?=1,?2,...,?m);5)設定粒子的適應度函數為最小二乘支持向量機性能評估指標,用樣本均方差表示:其中,i=1,2,…l,Yi和分別是實際值和模型輸出值;6)對于每個粒子,比較當前的適應度函數f(ui)和歷史最好位置的適應度函數f(pi),若f(ui)?<?f(pi),則使pi?=?ui;對于粒子群,比較所有粒子的當前適應度函數f(ui)和群體最好歷史最好位置的適應度函數f(pg),若f(ui)?<?f(pg),則使pg?=?ui;其中,和分別為第i個粒子的速度和初始位置,和分別為個體最優解和全局最優解,i=1,2,…,m;7)根據來更新粒子的位置;根據來更新粒子的速度,產生新的種群;其中,r1和r2為0至1之間的隨機數,為收斂因子;8)判斷結束條件是否滿足,若是最大迭代次數大于等于規定的迭代次數,或者成立,則尋優結束,否則迭代次數增加1,并跳轉至步驟5)。2012102756832100001dest_path_image002.jpg,2012102756832100001dest_path_image004.jpg,2012102756832100001dest_path_image006.jpg,2012102756832100001dest_path_image008.jpg,2012102756832100001dest_path_image010.jpg,dest_path_image012.jpg,dest_path_image014.jpg,dest_path_image016.jpg,dest_path_image018.jpg,dest_path_image020.jpg,dest_path_image022.jpg,dest_path_image024.jpg...

    【技術特征摘要】

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:孫曉東陳龍江浩斌楊澤斌李可
    申請(專利權)人:江蘇大學
    類型:發明
    國別省市:

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