反击式开关电源设计，如何选择变压器，参数设置。
标签： 开关电源设计
上传时间： 2013-07-27
上传用户：shenglei_353
关于开关型霍尔传感器的资料，希望对大家有点帮助！
上传时间： 2013-06-05
上传用户：lgd57115700
使用tl494pwm控制芯片 升压电路进行开关文雅电源的设计
上传时间： 2013-06-24
上传用户：qq521
Intel最新平台笔记本电脑主板全套电路图
上传时间： 2013-04-24
上传用户：fling_up
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：skfreeman
开关磁阻电机驱动系统(SRD)是一种新型交流驱动系统,以结构简单、坚固耐用、成本低廉、控制参数多、控制方法灵活、可得到各种所需的机械特性,而备受瞩目,应用日益广泛.并且SRD在宽广的调速范围内均具有较高的效率,这一点是其它调速系统所不可比拟的.但开关磁阻电机(SRM)的振动与噪声比较大,这影响了SRD在许多领域的应用.本文针对上述问题进行了研究,提出了一种新型齿极结构,可有效降低开关磁阻电机的振动与噪声.通过电磁场有限元计算可看出,在新型齿极结构下,导致开关磁阻电机振动与噪声的径向力大为减小,尤其是当转子极相对定子极位于关断位置时,径向力大幅度地减小,并改善了径向力沿定子圆周的分布,使其波动减小,从而减小了定子铁心的变形与振动,进而降低了开关磁阻电机的噪声.静态转矩因转子极开槽也略微减小,但对电机的效率影响不大.开关磁阻电机因磁路的饱和导致参数的非线性,又因在不同控制方式下是变结构的.这使得开关磁阻电机的控制非常困难.经典的线性控制方法如PI、PID等方法用于开关磁阻电机的控制,效果不好.其它的控制方法如滑模变结构控制、状态空间控制方法等可取得较好的控制效果但大都比较复杂,实现起来比较困难.而智能控制方法如模糊控制本身为一种非线性控制方法,对于非线性、变结构、时变的被控对象均可取得较好的控制效果且不需知道被控对象的数学模型,这对于很难精确建模的开关磁阻电机来说尤其适用.同时,模糊控制实现比较容易.但对于变参数、变结构的开关磁阻电机来说固定参数的模糊控制在不同条件下其控制效果难以达到最优.为取得最优的控制效果,该文采用带修正因子的自组织模糊控制器,采用单纯形加速优化算法通过在线调整参数,达到了较好的控制效果.仿真结果证明了这一点.
上传时间： 2013-05-16
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上传时间： 2013-06-28
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上传时间： 2013-07-16
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上传时间： 2013-04-24
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上传时间： 2013-07-26
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