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一种一体化高转速斜盘旋转式电机泵
本实用新型公开了一种一体化高转速斜盘旋转式电机泵。包括电机泵壳体和集成地安装在电机泵壳体中的五相容错永磁无刷直流电机和斜盘,电机泵壳体为由大、小端壳体相连的结构,大端壳体端面安装有端盖,并通过密封圈进行密封,小端壳体端面安装有后泵体;大、小端壳体内的大、小端腔连接相通,分别装有五相容错永磁无刷直流电机和斜盘机构,电机与斜盘机构同轴连接,斜盘旋转带动一端伸入到后泵体中的配流轴同步旋转。本实用新型将斜盘旋转式轴向柱塞泵和五相容错永磁无刷直流电机沿轴向串接并集成在同一壳体内,大大降低了径向尺寸,减小了转动惯量,提高了动态响应速度;可靠性及容错能力强,进一步增大了功率密度,更易和液压缸进行集成。
浙江大学 2021-04-13
一种基于转矩估算的感应电机转子磁场定向偏差校正方法
本发明提供了一种基于转矩估算的感应电机转子磁场定向偏差校正方法,本分明分别采用两种方式计算感应电机的输出转矩,一种是利用矢量控制系统中,两相静止坐标系下的电压和电流计算感应电机的输出功率,进而估算得到感应电机的输出转矩,二是利用矢量控制系统旋转坐标系下的 d 轴和 q 轴电流指令值,以及磁场定向偏差角度,计算得到感应电机的输出转矩,然后利用两种方式计算得到转矩构成包含磁场定向偏差角度的方程,进而通过该方程求解磁场定向
华中科技大学 2021-04-14
基于分数阶的永磁同步电机速度环控制参数的自整定方法
本发明公开了一种基于分数阶的永磁同步电机速度环控制参数的自整定方法,其通过利用分数阶 PI 控制器代替永磁同步电机交流伺服系统中的整数阶 PI 控制器,并自动地整定所述分数阶 PI 控制器的参数,实现对永磁同步电机交流伺服系统的控制,该方法具体包括:首先采集所述交流伺服系统的电流与速度信号;其次,根据所述采集信号,辨识永磁同步电机伺服系统速度环被控对象模型,识别出模型的参数;最后,对控制参数进行寻优整定,获得最优的控制参数。本发明的方法利用分数阶 PI 控制器取代原有的整数阶 PI 控制器,并自动地
华中科技大学 2021-04-14
一种交流电机电流环并行数字控制实现方法
本发明公开了一种交流电机电流环并行数字控制实现方法,属于交流电机控制领域。本发明包括:将电机电流环系统任务划分为实时控制任务和非实时任务,将实时控制任务划分为硬件实现部分和软件实现部分;在控制周期开始阶段,执行非实时任务;在控制周期中间阶段,同时执行非实时任务和实时控制任务硬件部分;在控制周期最后阶段,执行实时控制任务软件部分;各任务之间调度切换由软硬件结合实现,使系统电流环具有最小控制延迟。本发明基于微控制器
华中科技大学 2021-04-14
非正弦反电动势表面式交流永磁电机矢量控制方法
一种非正弦反电动势表面式交流永磁电机矢量控制方法,属于交流永磁电机调速方法。该调速方法根据数值计算、实验或辨识得到的永磁磁链导数与电机动子电气角度的关系曲线,计算得出永磁磁链导数矢量幅值及相位与动子电气角度的关系曲线,以永磁磁链导数矢量方向为 q′轴建立 d′q′轴坐标系,控制 d′轴电流为 0,使电流矢量定向于永磁磁链导数矢量方向,结合数值计算、辨识或实验得到的齿槽力(或转矩)与电机动子电气角度的关系曲线,进行齿槽力(或转矩)补偿可以获得最大效率无纹波的推力(或转矩)控制。本发明解决了传统矢量控制
华中科技大学 2021-04-14
无位置传感器的无刷双馈发电机输出频率控制方法
本发明公开了一种无位置传感器的无刷双馈发电机输出频率控 制方法。该方法不依赖于位置传感器,也无需知道无刷双馈发电机的 各种参数,利用采集到的无刷双馈发电机的功率绕组的电压实现对转 速的辨识,避免了位置传感器带来的一系列问题,能对无刷双馈发电 机的输出频率进行有效控制;在需要无刷双馈发电机和外电网并网使 用时,也能在无位置传感器的情况下顺利完成并车过程;由于无刷双 馈发电系统本身就需要采集无刷双馈发电机的功率绕组的电压构成电 压闭环以实现对无刷双馈发电机输出电压幅值的有效控制,本发明不仅能有效削减位置
华中科技大学 2021-04-14
考虑铁损的电动汽车永磁同步电机命令滤波模糊控制方法
本发明属于电机控制技术领域,涉及一种永磁同步感应电动机的混合控制方法,先通过速度检测单元和电流检测单元测得永磁同步感应电动机的实际转速参数和电动机电流值,然后将实际转速参数和电动机电流值分别送给信号控制器模块和能量控制器模块,两个控制模块根据实际转速参数、电动机电流值和给定转速计算出控制电压值并送给选择开关模块,再由选择开关模块根据判断条件选择控制电压值并送给相逆变器,然后三相逆变器根据控制电压值将直流电源转变为三相交流电源驱动被控的永磁同步感应电动机,实现电动机稳定输出;其设计原理简单,安全可靠,控制步骤简单,控制速度精确,控制环境友好。   
青岛大学 2021-04-13
一种通过压电元件对电机定子齿切向振动主动控制的结构
本实用新型公开了一种通过压电元件对电机定子齿切向振动主动控制的结构。包括压电执行器、振动传感器、振动控制器和功率放大器,齿的两侧侧面上固定铺设有压电执行器及振动传感器,振动传感器检测采集电机定子齿的切向振动信号,并将切向振动信号发送给振动控制器,振动控制器驱动铺设在电机定子齿侧面上的压电执行器来改变电机定子齿的切向动力特性,从而实现对电机定子齿的切向振动进行主动控制。本实用新型能够对电机定子上齿的切向振动进行主动控制,从而达到控制电机振动和噪声的目的。
浙江大学 2021-04-13
基于深度时空分析的综合能源数据挖掘与预测技术
本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛,结构复杂,且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点,构建了高性能综合能源数据分析平台,提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法,并将其应用于智慧城市建设。
南开大学 2021-02-01
融合架构的高时效可扩展大数据分析平台
大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化; 目前每类模型需要单独的开源系统来支持(如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB,Flink,Spark,Tensorflow等)。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标:研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST(Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform)。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点,该系统具有三个 方面的优势:首先,这套系统采用融合架构,一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合,另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合,并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询,实现高效的跨模型查询。其次,对于复杂系统来说,时效性非常重要,这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础,更重要的是,我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后,对于 大数据应用来说,系统扩展性非常重要,本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面,分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构,我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合:设计和研发了多模型数据管理与查询引擎,支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型,实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能,将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言,通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验,多模型数据融合查询,比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询,所以FAST系统在易用性上也表现良好,降低使用门槛,提高开发效率。多计算模型融合:在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合,批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达,批是对有限数据集 的运算,流是对无限数据流的计算,我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达,通过识别的bounded标志,来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达,可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口,实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算,融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%,吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效,即缩短大数据分析的时间消耗, 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统,为了做到高时效,系统不能存在性能短板,因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示,自下而上,需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储,面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化;对于批流融合计算,在统一表达基础上,进行系列融合优化技术, 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等;在机器学习层面,进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效;而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题, 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐,来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展,由于大数据应用规模很大,数据增速快,对系统可扩展性的要求非常高,为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层,系统都部署在云计算的虚拟化资源之上,利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块, 能实时监控软硬件系统的状态,按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层,分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议(Raft),因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层,我们扩展了机器学习模型的参数规模,使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练,并且性能方面有明显提 升。亮点成果:融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间,在阿里的生产环境中,研发 的系统一直连续稳定运行,基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析,综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力, 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间,基于智能交互向导技术,也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用,基于大数据分析,帮助卖家分析产品 销量变化的原因,以及促销的有效手段等。
中国人民大学 2021-04-10
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