本文进行的是一项比较研究,主要探讨了两种类型的永磁电机——二相磁通开关型永磁电机(FSPM)和双凸极永磁电机(DSPM)。文章的目的是比较这两种电机在拓扑结构、工作原理以及电磁性能等方面的差异。 磁通开关型永磁电机与双凸极永磁电机的不同之处在于它们的结构特点。磁通开关型永磁电机的特点在于其定子中的磁通开关,它能够在不通电的情况下保持磁场的稳定。而双凸极永磁电机通常采用一种内转子结构,其永磁体被表面贴装在转子上。在双凸极电机的设计中,转子上的永磁体需要通过不锈钢或非金属纤维的保持套来防止因离心力导致的损坏。 在工作原理上,这两种电机都依赖于磁力来驱动电机的运动。磁通开关型永磁电机的工作原理是通过定子磁通的变化来产生电磁力,进而驱动转子转动。而双凸极永磁电机则是通过改变电流的方向来产生交替的磁场,从而推动转子运动。 电磁性能是评估电机优劣的重要指标,包括磁场分布、磁链、反电动势、齿槽转矩、绕组电感、静态转矩以及端部效应等方面。文章利用有限元分析(FEA)对这两种电机的静态特性进行了推导。在双相模式下,这两种电机分别在无刷直流和无刷交流的条件下运行。文章还对电机的转矩分量和转矩纹波进行了建模分析,以此为基础比较了它们的转矩能力。研究还发现,转子偏转对静态特性波形的影响。 实验部分,作者采用了一台8/6极的DSPM电机原型进行实验,以验证理论分析的正确性。结果发现这两种电机之间最显著的差异在于磁链波形。在DSPM电机中,相磁链是单极性的,这降低了每单位面积的反电动势和转矩能力。而在FSPM电机中,相磁链是双极性的,因此它表现出更高的转矩密度。 此外,文章还讨论了永磁电机中的一些普遍问题。例如,大多数永磁电机采用内置式转子,永磁体通常被表面贴装在转子上。由于离心力的原因,这些永磁体需要通过不锈钢或非金属纤维制成的保持套进行保护。由于热散逸不良,转子温度的升高可能是一个问题,这可能导致永磁体的不可逆退磁,最终限制电机的功率密度。 关键词:无刷电机、双凸极、有限元分析、磁通切换、永磁体。 本文为具有双凸极定子拓扑结构的带磁体的无刷电机设计与控制提供了基础。通过深入的理论分析和实验验证,这篇文章为无刷电机的研究与开发人员提供了宝贵的参考信息。
2025-10-26 11:06:35 707KB 首发论文
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For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.
2023-10-07 23:06:25 13.71MB 机器学习 神经网络 深度学习
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针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。
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Reoverpoint-Virtual-Machines-customer deck 这款产品是运维备份划时代的产物。
2022-12-12 20:04:17 3.73MB 备份极品
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电力系统三机九节点模型,基于模块搭建的仿真、simulink
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支持向量机 (SVM) 是许多分类问题的有效模型。 然而,SVM 需要二次规划的解决方案,需要专门的代码。 此外,SVM 有很多参数,影响了 SVM 分类器的性能。 最近,提出了广义特征值近端 SVM(GEPSVM)来解决 SVM 的复杂性。 在现实世界的应用程序中,数据可能会受到错误或噪声的影响,处理这些数据是一个具有挑战性的问题。 在本文中,已经提出了一种方法来克服这个问题。 这种方法称为 DSA-GEPSVM。 主要改进基于以下几点:1)线性情况下的新模糊值。 2) 非线性情况下的新核函数。 3) 差分搜索算法 (DSA) 被重新制定以找到 GEPSVM 参数及其内核参数的接近最优值。 实验结果表明,所提出的方法能够找到合适的参数值,并且与其他一些算法相比具有更高的分类精度。
2022-09-30 18:25:48 952KB Support Vector Machines
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请注意!电流采样电路使用方法错误,电流不准,但不影响其他功能使用,修正版本正在制作! T12触屏焊台-Atmega328p-au核心 使用了,感谢 。 Arduino Nano,触摸屏,降压电路都为模块拔插式,其他部分电路为贴片焊接,方便新手。 从30℃加热到400℃需要16-20秒,稳定跳动温度±1℃,适应深圳头。 观看视频 基本功能已经完善: 触摸调节温度,30-400℃,3段一键温度 使用虚拟数字键盘 可菜单调节单神经元PID,自主学习,控制精确(补充) 可菜单调节烙铁的Hibernate时间和Hibernate温度 独立的室温采集芯片用于自动补偿T12温度 屏幕校准,开机长按屏幕进入校准界面(添加) 到达温度提示声,唤醒提示声,Hibernate提示声,触摸提示声(添加) eeprom保存数据 INA19硬件真实电流采样 内置看门狗防止死机引起意外 未接手柄报警,烙铁温度超过读
2022-08-10 20:41:44 6.65MB 系统开源
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2022-08-04 09:00:33 584KB 毕业设计
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Paxos Replicated State Machines as the Basis of a High-Performance.pdf Conventional wisdom holds that Paxos is too expensive to use for high-volume, high-throughput, data-intensive applications. Consequently, fault-tolerant storage systems typically rely on special hardware, semantics weaker than sequential consistency, a limited update interface (such as append-only), primary-backup replication schemes that serialize all reads through the primary, clock synchronization for correctness
2022-07-10 21:03:32 362KB 数据库 分布式一致性协议 paxos
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