双凸极电励磁发电机非线性建模方法

被引:3
作者
王莉
周增福
周波
严仰光
机构
[1] 南京航空航天大学自动化学院
关键词
支持矢量机; 自适应模糊神经网络; 三次样条法; 双凸极电励磁发电机; 非线性模型;
D O I
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2009.06.012
中图分类号
TM31 [发电机、大型发电机组(总论)];
学科分类号
080801 ;
摘要
在有限元分析所得磁链特性ψ(θ,if,ia,ib,ic)的基础上,尝试分别采用自适应模糊神经网络(adaptive-network-based fuzzy inference system,ANFIS)、支持向量机(support vector machine,SVM)和3次样条插值法(Spline)建立60kW12/8极双凸极电励磁(doubly salient electromagnetic,DSEM)直流发电机非线性模型,并将基于3种模型的电机的静态特性与有限元分析结果相比较,以验证所建模型的逼近精度、推广预测能力及建模方法的有效性。根据3种非线性建模方法分别建立发电机非线性仿真模型,并用此模型对双凸极无刷直流发电机的空载和带载电压波形进行仿真,分析电机的空载特性和外特性,并与实验测试结果比较,进一步验证3种建模方法的性能,给出选用原则。
引用
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