異步電動機節(jié)能技術(shù)的研究

【摘要】： 當(dāng)今社會存在著巨大的能源危機,能源問題已是一個世界性問題。異步電動機廣泛應(yīng)用于社會的各個領(lǐng)域,它耗費了大量的能量?，F(xiàn)實中,很多的電機過大地考慮了安全余量,致使它們經(jīng)常處于輕載下運行,這種“大馬拉小車”的情況致使電機的效率十分低下,造成了巨大的能量浪費。 如能對異步電動機進行節(jié)能控制,提升電機的效率,其節(jié)電量就是非?？捎^的,對于能源日益稀缺的今天將具有極其巨大的意義。本文從異步電動機的節(jié)能角度,對電機的節(jié)能控制系統(tǒng)進行了系統(tǒng)地研究。取得的主要成果有： 本文系統(tǒng)分析了異步電動機節(jié)能的原理,分別設(shè)計了基于最小定子電流的PI控制節(jié)能系統(tǒng)和單神經(jīng)元PID控制節(jié)能系統(tǒng)。首先,設(shè)計了電機節(jié)能系統(tǒng)的各個仿真模塊并實現(xiàn)了各模塊的功能測試,主要模塊有三相交流調(diào)壓模塊、數(shù)字平均值濾波模塊、功率因數(shù)檢測模塊、低通濾波器模塊、電機效率檢測模塊等。利用最小定子電流節(jié)能原理,使用在線尋優(yōu)的方法,實現(xiàn)了電機節(jié)能的在線尋優(yōu)算法,使異步電動機工作在最佳的定子電流點。然后,運用PI控制器對電機節(jié)能進行實驗研究,通過對PI控制出現(xiàn)的不足進行分析,在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了單神經(jīng)元PID控制器,并同時提出了區(qū)間自適應(yīng)匹配的尋優(yōu)改進算法。最后,運用單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器對電機節(jié)能進行仿真研究。實驗結(jié)果表明,基于改進算法的單神經(jīng)元PID控制效果顯著,達到了良好的電機節(jié)能效果。 【關(guān)鍵詞】：異步電動機 節(jié)能 自尋優(yōu) 仿真
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TM343
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 課題主要背景及意義7-8
• 1.2 節(jié)能相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 異步電動機節(jié)能的主要方法9-11
• 1.3.1 異步電動機節(jié)能方法概述9
• 1.3.2 異步電動機節(jié)能的主要途徑9-11
• 1.4 本文所做的研究11-13
• 1.4.1 節(jié)能控制的關(guān)鍵技術(shù)11
• 1.4.2 本文主要研究工作11-13
• 2 異步電動機調(diào)壓節(jié)能基本原理13-21
• 2.1 異步電動機原理13-16
• 2.1.1 異步電動機運行特性13-14
• 2.1.2 異步電動機能耗分析14-16
• 2.2 三相異步電動機降壓節(jié)能原理16-20
• 2.2.1 降壓節(jié)能概述16-17
• 2.2.2 異步電動機降壓節(jié)能分析17-19
• 2.2.3 降壓節(jié)能的調(diào)壓范圍分析19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 3 異步電動機節(jié)能模塊設(shè)計21-31
• 3.1 引言21
• 3.2 三相交流調(diào)壓模塊21-26
• 3.2.1 三相交流調(diào)壓系統(tǒng)概述21-22
• 3.2.2 三相交流調(diào)壓電路22-23
• 3.2.3 觸發(fā)角調(diào)壓情況分析23-24
• 3.2.4 調(diào)壓觸發(fā)模塊24
• 3.2.5 三相交流調(diào)壓仿真24-26
• 3.3 數(shù)字平均值濾波模塊26-27
• 3.4 功率因數(shù)檢測模塊27
• 3.5 低通濾波器模塊27-28
• 3.6 電機效率檢測模塊28-30
• 3.7 本章小結(jié)30-31
• 4 基于最小定子電流的在線尋優(yōu)程序設(shè)計31-39
• 4.1 在線尋優(yōu)節(jié)能原理31-32
• 4.1.1 在線尋優(yōu)節(jié)能概述31
• 4.1.2 在線搜索尋優(yōu)原理31-32
• 4.1.3 在線搜索尋優(yōu)的關(guān)鍵技術(shù)32
• 4.2 基于最小定子電流在線尋優(yōu)32-36
• 4.2.1 基于最小定子電流的在線尋優(yōu)概述33
• 4.2.2 黃金分割法在線搜索原理33-34
• 4.2.3 S函數(shù)工作原理34-35
• 4.2.4 在線搜索尋優(yōu)仿真實驗35-36
• 4.3 在線尋優(yōu)程序總體設(shè)計36-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 5 基于最小定子電流節(jié)能控制39-59
• 5.1 節(jié)能控制系統(tǒng)整體概述39-40
• 5.2 PID節(jié)能控制40-47
• 5.2.1 PID控制原理40-41
• 5.2.2 PI控制系統(tǒng)仿真41-43
• 5.2.3 基于PI控制的電機節(jié)能系統(tǒng)仿真43-47
• 5.3 自尋優(yōu)算法的改進47-48
• 5.3.1 自動匹配分區(qū)尋優(yōu)算法47
• 5.3.2 自動匹配分區(qū)尋優(yōu)算法的設(shè)計47-48
• 5.4 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID節(jié)能控制48-58
• 5.4.1 單神經(jīng)元PID控制原理48-51
• 5.4.2 單神經(jīng)元PID控制系統(tǒng)仿真51-53
• 5.4.3 基于單神經(jīng)元PID的電機節(jié)能系統(tǒng)仿真53-57
• 5.4.4 節(jié)能仿真總結(jié)57-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 6 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 論文總結(jié)59-60
• 6.2 工作展望60-61
• 致謝61-63
• 參考文獻63-66

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