[发明专利]基于混合励磁六相爪极发电机的电磁、温升、机械、电子耦合系统的建模方法

摘要

本发明涉及基于混合励磁六相爪极发电机的温升、电磁、机械、电子耦合系统的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：1)、根据电磁特性建立定子电压矩阵方程和励磁线圈电压方程；2)、根据系统整流特性建立定子电压矩阵方程；3)、根据机械特性建立电磁转矩方程和机械运动方程；4)、根据系统励磁电流控制特性建立PWM占空比和励磁线圈电压方程；5)、利用神经网络对电机温升状态空间表达式中的发热时间常数和稳态温升进行预测；6)、以温升为耦合纽带，修正发电机电磁特性模型中定子绕组电阻和励磁绕组电阻参数；7)、基于步骤1)至步骤6)形成温升、机械、不控整流桥、励磁电流控制和电磁特性耦合的数学模型。其准确性和可靠性高。

主权项

一种基于混合励磁六相爪极发电机的温升、电磁、机械、电子耦合系统的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：1)、根据六相爪极电机电磁特性建立定子电压矩阵方程和励磁线圈电压方程；2)、根据六相爪极发电机系统整流特性建立定子电压矩阵方程；3)、根据六相爪极电机的机械特性建立电磁转矩方程和机械运动方程；4)、根据六相爪极发电机系统的励磁电流控制特性建立PWM占空比和励磁线圈电压方程；5)、根据六相爪极电机的温升特性建立定子铁心、转子铁心、定子绕组和励磁绕组的温升模型和温升模型的状态空间表达式；同时构建以定子初始温度、转子初始温度、定子绕组初始温度、励磁绕组初始温度、环境温度、转速、设定电压作为输入量，以定子铁心、转子铁心、定子绕组、励磁绕组的发热时间常数与稳态温升作为输出量的神经网络模型结构，利用神经网络对电机温升状态空间表达式中的发热时间常数和稳态温升进行预测，进而通过温升模型的状态空间表达式来预测电机在任一时刻的温升；6)、以温升为耦合纽带，修正六相爪极发电机电磁特性模型中定子绕组电阻和励磁绕组电阻参数；7)、基于步骤1)至步骤6)形成温升特性、机械特性、不控整流桥特性、励磁电流控制特性和电磁特性耦合的数学模型，其中，输入信号为：定子铁心的初始温度Ts0、转子铁心的初始温度Tr0、定子绕组初始温度Tsw0、励磁绕组初始温度Trw0、环境温度T0、设定电压uset、转速n；输出信号为：定子铁心实际温度Ts、转子铁心实际温度Tr、定子绕组实际温度Tsw、励磁绕组实际温度Trw、励磁电流If、励磁电流占空比ρ、输出电压u0、电磁转矩Te。