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考虑换相转矩脉动与换相时间的无刷直流电机全速域改进控制
Improved Control of BLDCM Considering Commutation Torque Ripple and Commutation Time in Full Speed Range
Weidong Jiang · Yuming Liao · Jinping Wang · Peixia Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年5月
本文提出了一种基于坐标变换理论的无刷直流电机（BLDCM）换相分析新方法。该方法解决了换相期间三相能量转换带来的转矩脉动问题，通过优化换相过程的控制策略，实现了在全速范围内对BLDCM的高效、平稳控制，提升了电机驱动系统的动态性能。
解读: 该文献聚焦于无刷直流电机（BLDCM）的底层控制算法，主要应用于电机驱动领域。对于阳光电源而言，虽然核心业务集中在光伏逆变器和储能系统，但该研究中涉及的坐标变换理论、转矩脉动抑制及PWM优化控制策略，在阳光电源的电动汽车充电桩模块（内部风扇驱动、功率模块控制）以及未来可能涉及的储能系统辅助设备（如液...
基于自定义相空间重构图像驱动的少样本PMSM故障诊断
Custom Phase Space Reconstruction Image-Driven Fault Diagnosis for PMSM Under Few-Labeled Samples
Jinping Xie · Xiaofei Zhang · Derong Luo · Guojun Qin 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年2月
针对现有电机故障诊断方法依赖大规模标注数据且忽略信号全局特征的问题，本文提出一种基于自定义双侧相空间重构（CDPSR）的图像驱动诊断方法。该方法通过将一维信号转化为二维图像，有效提取永磁同步电机（PMSM）的全局特征，在少样本条件下实现了高精度的故障诊断。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类产品（如风电变流器）及iSolarCloud智能运维平台具有重要参考价值。风电变流器作为风电机组的核心，其功率模块与控制系统的可靠性至关重要。本文提出的少样本故障诊断技术，能够解决实际运行中故障样本稀缺的痛点，通过将信号转化为图像进行深度学习分析，可显著提升iSolarC...