开关磁阻电机的直接转矩控制技术分析与应用

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资源摘要信息:"DTC.rar_switched reluctance_传统DTC_开关磁阻_开关磁阻矢量_直接转矩控制" 1. 开关磁阻电机(SRM)的概念 开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor, SRM)是一种典型的机电能量转换装置,其工作原理基于磁阻最小路径原理。它由定子和转子组成,两者都不需要永磁材料或绕组电流,转子上没有绕组和永磁材料,其结构简单、可靠性高、成本低廉,同时具有很好的容错能力。通过改变绕组电流的通断,可以使转子按照一定的顺序旋转。 2. 直接转矩控制(Direct Torque Control,DTC) 直接转矩控制是一种电机控制方法,其特点是能够直接控制电机的转矩和磁通量,从而实现高动态性能的电机控制。DTC技术可以有效减少电机控制中的延时和波动,使得电机的响应更加迅速和稳定。DTC不需要传统的PI调节器,而是基于电机模型和开关状态表来直接控制逆变器的开关状态。 3. 传统DTC与开关磁阻矢量控制的区别 传统DTC通常指的是针对交流感应电机或永磁同步电机的直接转矩控制策略。而针对开关磁阻电机的直接转矩控制则有所不同,因为SRM的结构和工作原理具有特殊性。开关磁阻矢量控制,是将DTC策略应用于SRM电机,需要考虑其非线性的磁特性以及双凸极结构对磁通量和转矩的影响。因此,需要对传统DTC算法进行改进,以适应SRM电机的特性。 4. 开关磁阻电机的直接转矩控制策略 针对SRM电机的直接转矩控制策略主要考虑以下几个方面: - 高效的磁通量估算方法,以适应SRM电机的磁特性; - 精确的转矩估算和控制策略,以实现对电机转矩的快速响应; - 开关状态选择逻辑,为了提高电机的运行效率和降低噪声,需要设计合适的开关策略。 5. 电压矢量选择方法 在开关磁阻电机的控制中,电压矢量的选择是关键。电压矢量选择方法决定了在任何给定的运行条件下,电机的转矩和磁通量如何变化。传统的电压矢量选择方法是基于电机的瞬时磁通量和转矩误差,通过查找预先设定的开关状态表来确定最佳的开关动作。 6. 8KW电动车用开关磁阻电机控制与驱动系统设计 该部分内容涉及8KW级别的SRM电机在电动车中的应用。设计工作包括: - 对SRM电机的电磁特性进行详细分析; - 设计和开发电机的驱动电路和控制逻辑,使电机能够提供足够的动力; - 建立和优化电机模型,以及相应的直接转矩控制算法; - 通过实验验证所设计的驱动系统是否满足电动车的性能要求。 7. SRM_DTC_HwangRan1模型和相关文档 - SRM_DTC_HwangRan1模型文件(.mdl):该模型文件很可能是在MATLAB/Simulink环境下构建的SRM电机直接转矩控制仿真模型。通过该仿真模型可以测试和验证不同的控制策略对SRM电机性能的影响。 - 相关文档【直接转矩控制】8KW电动车用开关磁阻电机控制与驱动系统设计【模型SRM_DTC_HwangRan1.mdl】.pdf:这份文档很可能是模型的具体设计说明、理论分析、仿真结果展示以及实验验证等内容的详细阐述。它将为研究者提供关于如何设计一个有效的SRM电机控制系统的深入了解。

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

2023-06-09 上传