申请/专利权人：沈阳工业大学

申请日：2022-08-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN115313941B

主分类号：H02P21/14

分类号：H02P21/14;H02P21/05;H02P25/06;H02P25/064;H02K41/03

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.11.25#实质审查的生效;2022.11.08#公开

摘要：本发明提供了一种基于机理数据混合模型直线电机推力波动抑制方法，包括以下步骤：通过对直线电机进行测量，得到直线电机结构参数，由于端部效应产生的推力波动的原因在于气隙中的磁场储能发生变化，根据电磁场知识，可得到气隙磁场储能与电机结构参数的关系，通过磁能‑虚位移原理，将气隙磁场储能对位移x求导，以电机位移作为模型输入，以推力波动作为模型输出，建立端部效应产生的推力波动机理模型，由直线电机的结构可以推测端部力是一个与动子位置有关的周期函数，能够解决控制算法与电机机理的脱节问题，也能提高模型的测量精度。

主权项：1.一种基于机理数据混合模型直线电机推力波动抑制方法，其特征在于，方法具体包括以下步骤：步骤1：采集直线电机结构参数，基于直线电机结构参数，建立推力波动机理模型，公式如下：Fj＝Fd+Fc+Fr+Fm其中，Fj为机理模型推力波动，Fd为端部磁阻力，Fc为齿槽磁阻力，Fr为纹波推力，Fm为摩擦力；步骤2：基于直线电机机理，得到推力波动与动子之间的周期函数，基于周期函数，将周期函数进行傅里叶分解，建立直线电机推力波动数据模型，公式如下： 其中，Fs为数据模型推力波动，x为动子位置，Ai为第i次谐波的幅值，ωi为第i次谐波的频率，为第i次谐波的相位，Fms为数据模型摩擦力；步骤3：采用并联的方式将机理模型与数据模型进行联接，对机理模型和数据模型的输出采用线性加权组合的方法，建立直线电机推力波动机理-数据混合模型，公式如下：F＝ρFj+1-ρFS其中，F为混合模型推力波动，Fj为机理模型推力波动，FS为数据模型推力波动，ρ为权重系数；步骤4：采用闭环PID迭代学习控制算法，得到补偿电流，从而抑制直线电机推力波动，公式如下： 其中，为补偿电流，ek+1t为误差传递函数，Kp，Kd，Ki为PID学习增益矩阵；ek+1t＝Δfk-Δfq其中，Δfk为预测推力波动，Δfq为期望推力波动；利用得到的补偿电流可以得到直线电机的电磁推力，其公式如下： 其中，Fem为电磁推力，np为直线电机极对数，T为极距长度，ψPM为永磁体磁链；利用电磁推力抑制直线电机推力波动，其公式如下：Fem+F＝0其中，F为混合模型推力波动，Fem为电磁推力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 沈阳工业大学 一种基于机理数据混合模型直线电机推力波动抑制方法

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