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关键词： 电机车   旋转变压器   闭环控制   变频器  

摘要： 阐述一种利用旋转变压器做反馈的变频器闭环矢量控制系统在地铁盾构施工电机车控制中的应用，分别从旋转变压器的原理、控制器件选型以及调试过程等方面展开论述，并提出有效的抗干扰处理措施。该系统的应用能够有效提升设备运行安全稳定性，具备良好的工程实用价值。

关键词： 测力轮对   直接转矩控制   牵引   制动   动力学性能  

摘要： 随着重载列车牵引质量的增大,列车的受力愈发复杂,车辆间的冲动不断加剧,列车的运行安全性问题不容忽视。本文以HXD3型机车及其编组列车作为主要研究对象开展研究,建立基于电机控制的列车牵引传动联合仿真动力学模型,研究不同线路条件运行时牵引和制动工况下对编组列车和机车动力学性能的影响规律。本文具体内容如下:(1)研究了线路实测的动力学性能,结合载荷传递系数和线路实测数据得到了用于仿真模型验证用的线路实测的动力学性能数据及其特征;(2)运用Simulink建立了直接转矩控制的电机控制系统,实现了牵引制动和准恒速工况间的平稳转换;运用SIMPACK建立了基于电机控制的列车牵引传动联合仿真动力学模型,对比实测和仿真数据验证了模型建立的准确性;(3)得到牵引和制动工况下编组列车和机车的动力学性能特征:1)直线、曲线和坡道工况下编组列车车钩纵向力的分布规律一致,牵引时,靠近机车的1号车钩纵向力最大,最大值为579k N;制动时,由于靠近尾部的车辆向前冲动,靠近中部的5号车钩纵向力最大,最大值为586k N;2)相较于直线和坡道工况,曲线工况下牵引和制动对轮轨横向力、脱轨系数和轮重减载率的影响大,牵引时,各项指标由于速度的增加均有增大趋势;制动时,各项指标由于车辆之间的冲动均呈现波动状态;惰行通过曲线时编组列车的动力学性能指标随着线路曲线半径的减小而增大,脱轨系数和轮重减载率最大值分别为0.57和0.63,且惰行时的轮重减载率小于牵引和制动工况,因此一般情况下列车建议以惰行状态通过曲线线路;3)上坡牵引时,牵引级位在一定范围内增大和初速度减小时,车钩纵向力增大,脱轨系数和轮重减载率在0.13-0.15和0.18-0.21范围内变化,为了提高运输效率,可以用较高的牵引级位和较大的初速度通过上坡线路;下坡制动时,制动初速度减小,车钩纵向力增大,脱轨系数和轮重减载率0.12-0.13和0.15-0.16范围内变化,为了提高运输效率,可以在线路规定速度范围内选择速度相对较高的方式制动通过下坡坡道。图103幅,表12个,参考文献81篇。

关键词： 永磁同步电机   矢量控制   变指数趋近律   改进滑模观测器   卡尔曼滤波器   归一化锁相环  

摘要： 永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)因具有结构简单、功率密度高及节能等优点,正逐渐成为电机中的高端主流产品。高端的永磁同步电机对调速性能自然也有更高的要求,传统的调速方法一般采用PID控制,但是这种方法容易遭受外部环境以及内部参数变化的影响,并且在复杂系统和高性能要求系统的应用中局限性较大。而滑模变结构控制因自身兼具较快的响应速度、良好的稳定性以及强鲁棒性,所以正逐步取代PID控制,成为应用于电机调速系统中主流的控制策略之一,但不足之处在于其开关切换的不连续性会导致系统引发抖振,影响系统控制效果,这也是滑模变结构控制实际应用中的主要缺点,尤其是在一些高精密控制领域,对电机的调速性能要求很高,所以研究高性能滑模控制PMSM矢量调速系统是一项重要的现实课题。本文以提高PMSM调速系统的响应速度、减小超调抖振、加强抗干扰性以及提高观测精度为目的,在传统滑模控制的基础上进行改进创新。主要工作内容如下:1、在查阅了大量文献并进行分析、总结后,基于传统滑模控制提出了一种变指数趋近律,随后与传统指数趋近律进行了趋近时间的分析对比,并利用经典控制系统对传统指数趋近律与变指数趋近律的控制性能进行仿真对比,以验证变指数趋近律的优越性。并由此构建了基于变指数趋近律的滑模速度控制器,且利用Lyapunov函数进行稳定性判断,对其搭建simulink仿真模型。2、采用机械传感器会增加成本、降低系统稳定性,故对PMSM无位置传感器控制展开研究,针对利用传统滑模观测器对反电动势进行观测时会出现抖振,以及转速、转子位置观测精度不高等一系列问题,将传统等速趋近律替换为指数趋近律,以及由于符号函数开关的不连续性,设计了一种分段复合幂次函数fun,并且与平滑处理后的符号函数sign、饱和函数sat、双曲正切函数tanh、S型函数sigmoid进行了曲线特性分析,最后得出分段复合幂次函数fun的曲线特性更为符合滑模控制特点的结论。3、对低通滤波器的截止频率进行自适应处理,以适应电机多变的运行状态,并设计了卡尔曼滤波器进行二次滤波,构成Kalman滤波反电动势观测器,进一步滤除反电动势中所携带的高频谐波信号以及干扰噪声信号,以获得更为平滑、准确度高的反电动势。采用归一化锁相环代替反正切函数,避免滑动模态产生的高频抖振被放大,增强抗干扰能力。4、利用MATLAB/Simulink线上仿真模拟平台,将上述提出的改进策略应用到完整系统中,并进行仿真模型的搭建以及对比试验分析。结果表明,不管电机处于何种运行状态,与PI控制器、指数趋近律速度控制器相比,PMSM矢量控制调速系统在变指数趋近律速度控制器的控制作用下,不论是在提高响应速度、抑制超调抖振方面,还是提升抗干扰性以及鲁棒性等方面,都表现出了良好的动静态特性。与传统滑模观测器相比,在改进滑模观测器控制作用下的PMSM无位置传感器控制系统,表现出来的的控制效果更好,不管是在反电动势的观测上,还是转速和转子位置信息的观测上,抖振得到明显抑制,观测精度得到较大提高,总体上达到了预期效果,验证了改进方法的有效性。

关键词： 绝缘栅双极型晶体管(IGBT)   电-热-力多物理场耦合   老化机理   状态监测  

摘要： 绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为牵引变流器的核心部件,其健康状态直接关乎变流器的安全可靠运行。据行业调研及工程故障统计数据,IGBT功率模块是变流器中最易发生失效的部件。因此,分析IGBT模块老化失效机理,同时利用外部参量数据特征,完成对模块老化状态的量化与监测在实际工程中具有重要意义。首先,现有针对IGBT模块老化机理的研究大多围绕电热耦合建模或热力耦合建模展开,多数研究均未考虑电-热-力多物理场耦合的影响,并且研究局限于对模块热特性的分析,缺乏对电参量特性与应力特性的探究。针对该问题,本文构建了IGBT电-热-力多物理场耦合有限元模型,同时考虑了物理材料的温度特性,为模块两种老化失效模式下的参量分布规律与机理探究奠定模型与数据基础。再者,针对模块老化状态的监测方法主要围绕单一特征参量展开,监测方法存在局限性。针对该问题,本文研究了一种基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的IGBT老化监测方法,不局限于特定参量点,具有较广的适用范围。 首先,为研究IGBT电-热-力多物理场耦合下的老化机理,本文从“几何建模-材料属性-多物理场添加与耦合-网格剖分-模型研究与验证”的技术路线出发,构建了某1200V/50A型号IGBT电-热-力多物理场耦合的有限元模型,结合数据手册与实验数据对模型的可靠性进行了验证。相较于传统建模过程,重点考虑了芯片硅材料电导率的电流-温度特性。此外,为同时兼顾计算效率与计算精度的问题,本文还探究了不同网格剖分对模型输出特性的影响。 然后,针对模块键合线裂纹与剥离失效,提出一种基于接触电阻变化的裂纹模拟方式,利用接触电阻变化模拟键合线的裂纹产生与扩展;再者,依据键合点电流密度集中区域设置键合线剥离顺序;其次,针对焊料层空洞问题,通过设置穿透式圆柱来模拟空洞的产生,探究了焊料层空洞的位置、分布及大小对模块电热力特性的影响;最后,通过焊料层边缘面积缩减来模拟焊料层疲劳脱落,研究了焊料层脱落的影响。 最后,针对模块老化状态的监测问题,研究一种基于BP神经网络算法的IGBT老化监测方法。通过构建的耦合模型进行老化失效模拟,揭示了参量之间的变化规律,采集样本仿真数据对所提方法进行了可行性验证。最后以键合线老化剥离为例,搭建剪线与脉冲测试硬件实物平台,通过传感器实测数据做进一步的实验验证。

关键词： 纯电驱动装载机   直流无刷电机   直接转矩控制   转速响应优化   转矩脉动优化  

摘要： 随着世界环保意识的加强,我国以“碳达峰、碳中和”政策为主线的新能源变革已经进入高潮,在工程机械领域,随着国四标准的落地,节能减排已然是大势所趋,形成了新一轮的产业变革。电动装载机作为新能源工程机械中重要的一部分,其三电系统的研究成为了这场变革的焦点。然而电动装载机通常工况复杂,其行走电机多工作在负载变化剧烈、转速变化频繁的状态下,电机输出性能较差。因此,针对电动装载机行走电机这一输出性能提升的研究具有重要意义。首先,对电动装载机行走驱动用直流无刷电机的机械结构、工作原理进行分析并建立电机本体数学模型,探究不同控制方式的优劣,并以直接转矩控制算法作为研究核心,详细分析其控制逻辑及应用于直流无刷电机的实现方法,建立控制系统的数学模型。其次,从传统直流无刷电机的DTC策略基本思想出发,探究传统单转矩环DTC系统在转速响应及转矩波动方面存在的不足。针对直流无刷电机,确定转速环以及转矩环的优化策略,优化前后的仿真计算结果表明,优化后的控制系统带载下转速调节性能提高49%,输出转矩脉动减小41%,电机整体输出更加稳定。然后,对电动装载机在“V”型工况下的整车动力性能进行建模,依据电动装载机的性能要求和参数进行直流无刷电动机的参数匹配,通过仿真来探究优化前后的电机控制器在转速和转矩两方面的性能。仿真结果表明,优化后的控制系统能在“V”型工况下的五个阶段的调速性能分别提高47.5%、49.1%、42%、52.4%、20.7%,五个阶段减小转矩脉动分别达到55%、47.6%、40%、42.8%、49.7%,可见改进后的控制算法能够适应“V”型工况全阶段的工作条件,具有一定的实际意义。最后,为了验证所提控制算法的有效性,搭建小功率直流无刷电机测试试验台并完成了代码模型的搭建,通过进行对比试验证明直流无刷电机在定载荷作用下,优化后的DTC控制系统相较于传统DTC控制系统,其调速性能提升31%,转矩脉动抑制性能提升22%,验证优化后控制系统的合理性,同时对以后的代码改进及移植具有一定的指导作用。

关键词： 同步磁阻电机   矢量控制   参数辨识   无传感器控制  

摘要： 随着“双碳”目标的提出,各行各业陆续制定了节能减排行动方案,国务院发布的《2030年前碳达峰行动方案》中要求在工业领域推进电机、风机、泵等重点用电设备的节能提效,工信部提出具体细化方案,要求到2023年高效节能电机年产量达到1.7亿千瓦,因此推广高效电机的装机应用对工业领域的节能提效具有重要意义。目前广泛装机使用的电机主要有三相异步电机和永磁同步电机,三相异步电机(Asynchronous motor,简称ACIM)具有结构简单,生产制造成本低的优势,因此在早期得到广泛应用,装机量较大,但其存在效率过低,体积重量大和控制精度较低等问题;永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,简称PMSM)具有高效率、高功率密度和高控制精度的优点,因此在对精度要求较高的控制场合得到广泛使用,但由于转子中使用了永磁体,故而带来了制造和维护成本较高、高温场合出现失磁故障及弱磁困难等问题,且随着国家稀土开发、出口政策的收紧和国际稀土原料价格的上涨,都使得永磁同步电机的进一步推广应用受到制约。同步磁阻电机(Synchronous Reluctance motor,简称Syn RM)具有较高的效率以及结构简单、损耗小、控制精度高的优点,其转子为硅钢片堆叠构成,无永磁体,因此不会出现高温失磁现象,弱磁算法简单易于实现,且目前装机量较小,在替换传统低效电机应用上具有广阔市场前景。但其在应用中仍存在一下问题:(1)目前主流控制算法未能完全发挥同步磁阻电机高凸极比的优势;(2)功率因数较低;(3)启动性能差;(4)受磁路饱和现场影响电感易发生变化。针对上述问题对同步磁阻电机推广应用带来的制约,本课题以同步磁阻电机为应用对象,以高性能控制为目标,对同步磁阻电机的驱动系统进行研究。首先,阐述了同步磁阻电机运行原理并构建了其数学模型,对同步磁阻电机最大转矩电流比(Maximum Torque Per Ampere,简称MTPA)控制、最大功率因数控制(Maximum Power Factor Vector Control,简称MPFC)、最大转矩变化率控制(Maximum Rate of Change of Torque Control,简称MRCTC)方法进行了理论推导。基于状态观测器理论推导了龙伯格状态观测器的数学模型及状态空间方程,并建立了同步磁阻电机及其状态观测器的状态空间方程。分析了同步磁阻电机工作中电感发生变化的原因及其对电机控制性能的影响,提出基于离线-在线辨识结合的电感辨识算法,分别具体推导了基于脉冲电压法的离线电感辨识算法和基于递推最小二乘法的在线电感辨识算法,集成以上控制算法得到基于参数辨识的无铁氧体同步磁阻电机无传感器矢量控制方法。其次,为验证所提算法的有效性,基于Simulink根据上述理论搭建仿真模型进行仿真分析。矢量控制算法仿真结果表明,矢量控制的三种算法在低速区间性能相当,MTPA算法启动性能略优,在中高速区间MTPA算法的稳态波动及转矩波动都更小。无传感器算法仿真结果表明,基于龙伯格无传感器算法转速跟踪性能较好,无明显滞后现象,转子估测稳态误差几乎为零,稳态运行中突加载荷时转速、转子位置估计误差未出现明显增大现象,运行平稳;电感辨识算法仿真结果表明,所提电感在线辨识算法在多种工况下均能快速准确完成电感辨识,引入在线辨识算法的矢量控制系统具有更快的动态响应和稳态误差更小的稳态性能;集成控制系统仿真结果表明,相比于传统基础矢量控制系统,引入优化算法的集成控制系统具有更快的动态响应和更好的稳态性能及抗负载扰动性能。最后,为验证所提算法的可行性,搭建同步磁阻电机驱动系统实验平台进行验证。分别设计了驱动系统的硬件和软件,并基于此完成平台搭建。电感离线辨识实验结果显示d、q轴电感辨识误差分别为4.66%,9.72%;集成系统控制实验结果表明,本文提出的离线-在线结合电感辨识算法在低速、高速运行及载荷突变时,均能够快速、准确地跟踪、辨识电感值。集成控制系统在引入在线辨识算法后,对于参数的变化能够更快响应跟踪,降低了控制系统对电机参数的敏感性,提高了系统的动态响应性能、稳定性和可靠性。通过以上实验验证了本课题所研究同步磁阻电机高性能矢量控制系统的可行性,满足一般工业场景的应用需求,为无铁氧体同步磁阻电机替换传统低效电机的推广应用提供了技术支持和储备。

关键词： Insulated gate bipolar transistors   Silicon carbide   JFETs   Logic gates   Modulation   Conductivity   Electric fields   SiC IGBT   oxide shield   on-state voltage drop   maximum gate oxide electric field   turn-off energy loss  

摘要： In silicon carbide (SiC) planar insulated-gate bipolar transistor (IGBT), a large distance between neighboring p-bodies is beneficial to enhance the on-state conductivity modulation, but will expose the gate oxide to high electric field in off-state. With p-bodies placed closer, the gate oxide field is reduced, but the conductivity modulation is suppressed. In this work, a new SiC planar IGBT with oxide shield is proposed and studied by TCAD simulations. The proposed SiC IGBT achieves improved trade-off between on-state voltage drop (V-ON) and maximum gate oxide electric field (Eox-m). When a quite larger distance between neighboring p-bodies is adopted in the proposed SiC IGBT, a low VON is obtained, while the Eox-m can be kept at a small value with the oxide shielding structures protecting the gate oxide. Switching characteristics are also studied, and the proposed SiC-IGBT delivers much better trade-off between turn-off energy loss (E-OFF) and VON than the conventional SiC planar IGBT.

关键词： 电力机车   IGBT模块   焊料层失效机理   形态演化模拟   剩余寿命评估  

摘要： 在中共中央、国务院提出的《交通强国建设纲要》规划推动下,为促成现代化综合交通体系的建设,我国铁路建设投资力度和运营里程数连年攀升,电力机车保有量逐年稳步增长。牵引变流器作为电力机车系统中最关键且故障率最高的设备影响着系统的安全,其中IGBT模块是导致牵引变流器失效的主要部件。开展变流器可靠性和IGBT模块剩余寿命准确评估,对降低运维成本和系统故障率具有重要的战略价值和经济意义。而目前采用“里程修”的运维方式如机车服役480万公里进行牵引系统IGBT模块更换,其未考虑机车运行线路、工况、负载差异等因素对寿命的影响,导致一些线路过早更换的高昂运维成本和一些线路过晚替换的系统停运风险。因此,在牵引系统IGBT模块故障率高、运行线路间可靠性差异大且采用不合理的“里程修”方式背景下,目前业界普遍关心的问题:各线路基于固定里程修更换的IGBT模块剩余寿命是多少。本文针对电力机车用IGBT模块剩余寿命准确评估的问题,开展了基于IGBT模块焊料层的失效退化机理分析和基于微观缺陷形态演化模拟的IGBT模块剩余寿命评估研究。以IGBT模块焊料层全服役周期过程中空洞尺寸分布规律为基础,建立了考虑焊料层空洞分布的精细化电-热-力多物理场模型,研究了焊料层空洞的蠕变失效过程,提出了基于微观焊料层缺陷形态演化模拟的IGBT模块剩余寿命建模方法,通过搭建的功率循环试验平台验证了所提方法的可行性与正确性,利用该方法以微观视角研究了模块内部热力分布及热流变化情况,提出了IGBT模块改进寿命评估模型,并试验验证了改进模型准确性。本文的主要研究内容包括:(1)针对现有研究缺乏浴盆曲线故障偶发区IGBT模块老化状态表征参量问题,研究了IGBT模块焊料层空洞的演化规律,包括从空洞产生到蠕变退化全服役周期下的变化规律。从IGBT模块焊料层焊接工艺出发,设计了正交对比方案,以降低空洞率和最大空洞面积为目的,选取焊接工艺参数的最优组合。同时,拆解了多组不同服役里程数下的IGBT模块,并通过工业CT获取了服役焊料层空洞实际分布,对全新模块与服役模块焊料层空洞分布情况进行了详细对比,得出了不同服役里程数下焊料层空洞尺寸分布规律,以支持后续多物理场模型中焊料层空洞的精细化建模。(2)针对现有解析模型难以量化故障偶发区IGBT模块剩余寿命问题,提出了基于微观焊料层缺陷形态演化模拟的IGBT模块剩余寿命建模方法。以焊料层空洞尺寸分布规律为基础,建立了IGBT模块电-热-力多物理场精细化模型,并通过仿真和理论推导,分析了焊料层空洞演化机理。将IGBT模块焊料层物理实体的演化过程等价于有限元模型中焊料层数值空间网格单元的生死,以此复现疲劳应力对焊料层实体封装材料的退化现象,通过搭建功率循环试验平台对该方法进行了验证,并利用该方法分析了IGBT模块内部热力分布及热流变化情况。(3)针对用户关心五级修更换IGBT模块还能运营多少里程问题,将基于微观焊料层缺陷演化模拟的剩余寿命评估方法拓展至电力机车多芯片模块,通过建立高保真的电-热-力多物理场耦合模型,研究了多芯片模块焊料层退化过程、不均流现象及剩余寿命评估问题,提出了考虑焊料层空洞分布的电力机车用改进解析寿命模型,并通过功率循环试验结果进行了验证。

关键词： Training   Artificial neural networks   Degradation   Logic gates   Stress   Computer architecture   Neural networks   Power cycling   IGBT   semiconductor power device reliability   remaining useful lifetime   artificial neural network  

摘要： This work proposes a deep learning-based model for predicting the lifetime of power devices subjected to power cycling. To this purpose, a neural network based on bidirectional long short-term memory is adopted. The neural network is trained with experimental on-voltage degradation profiles. The application of the proposed method is based on the monitoring of a precursor, that is the on-voltage degradation. According to considered precursor, the model allows predicting the remaining useful lifetime (RUL) of power components. In order to prove the accuracy of the model, TO-247 power devices are stressed under power cycling and their wear-out is experimentally investigated. RUL predicted by the neural network is then compared with the experimental lifetime of power devices. Thanks to the proposed deep learning model, the accuracy in the lifetime estimation improves as long as more information about the state of health of the device under test is acquired.

关键词： 5G   多变量指纹   CNN位置分类模型   路径损耗模型   基站选择  

摘要： 第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)在我国正处于规模化部署与发展阶段。随着移动终端的位置服务需求日益增加,可利用5G通信网络实现定位,无需额外铺设大量专用定位硬件。利用5G系统进行定位可以避免全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)室外定位的被动性,并且弥补GNSS无法实现室内精准定位的不足。为提高5G系统的定位精度,本文研究了基于物理层同步信号测量值的指纹和路径损耗模型的定位算法,并在室内和室外环境中进行实验。主要研究成果如下:(1)针对不同空间位置的单变量指纹相似,定位精度较低的问题,本文提出了一种卷积神经网络位置分类模型(Convolutional Neural Network Location Classification Model,CNN-LCM)定位算法。利用5G同步信号包含的丰富参数构建多变量指纹(Multivariable Fingerprints,MVF),将MVF作为CNNLCM的输入,把定位问题转换为图像分类问题。在三种室内实验场景中,CNN-LCM和传统K近邻(k-Nearest Neighbors,KNN)算法在使用MVF时的定位精度均高于单变量指纹。CNN-LCM在累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)为80%时,最佳场景的定位误差为1.96m,平均定位误差为1.41m,比KNN算法提升了24.60%。(2)针对指纹定位中若干参考点特征相似但实际位置较分散的问题,本文提出了一种资源块数量约束的路径损耗模型与CNN-LCM的混合定位模型。通过选择受环境影响小的参考点拟合路径损耗模型,并自适应调整CNN-LCM输出层各参考点的权重,以提高定位精度。在两种室内视距实验场景中,混合模型在CDF为80%时,最佳场景的定位误差为1.67m,平均定位误差为1.29m,比CNN-LCM提升了14.57%。(3)针对室外环境中5G基站数量多,但部分基站受到噪声的干扰,严重降低基于测距的定位精度的问题,本文提出了一种距离方差基站选择(Base station Selection based on Distance Variance,BSDV)算法,即选择距离方差最小,且用户终端位于基站所围成的多边形内部或外边缘的基站组合。实验结果表明,BSDV与水平精度因子(Horizontal Dilution of Precision,HDOP)基站选择算法的定位精度相近,但BSDV算法的计算复杂度比HDOP算法降低了43.86%,有效减少矩阵求逆不稳定的情况。且BSDV算法比未使用基站选择算法的平均定位精度提升了20.92%。(4)针对基于神经网络的指纹定位模型无法准确拟合室外较大待定位区域的问题,本文提出了一种降维指纹KNN(Dimension Reduction Fingerprints KNN,DRF-KNN)定位算法。利用5G超密集组网构建多基站指纹,结合物理小区识别号对多基站指纹进行筛选降维,通过KNN算法实现定位。实验结果表明,DRF-KNN算法在CDF为80%时的定位误差为29.72m,平均定位误差为22.59m。DRF-KNN算法既减少了指纹的匹配次数,其平均定位精度又比KNN算法提升了14.60%。