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题名汽电双驱系统电动机电磁转矩稳定性的研究
被引量：1
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作者
闫鑫洋
徐余法(指导)
孙明伦
彭大华
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机构
上海电机学院电气学院
上海第二工业大学校长办公室
上海电气集团股份有限公司上海电机厂有限公司
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出处
《上海电机学院学报》
2019年第4期216-220,226,共6页
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文摘
随着汽电双驱系统在电厂、工厂中的普及,对电动机在起动状态、运行状态、发电状态时电磁转矩的稳定性进行分析和改进是有必要的。通过对电动机起动阶段、稳定运行阶段仿真,对电磁转矩进行理论推导,分析电动机在起动过程中各个参数对转矩振荡的影响,推导出电机电磁转矩与气隙磁密之间的关系方程,计算电机电磁转矩与电机谐波的关系。以上海电机厂有限公司汽电双驱项目中三相异步电动机/发电机为依据,通过Ansoft软件建模仿真分析电动机起动和运行过程,利用Matlab软件计算异步电动机/发电机的电磁转矩和转矩中的谐波分量,分析电动机转矩震荡的因素,求解各谐波转矩。
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关键词
汽电双驱系统
电磁转矩
谐波转矩
稳定性
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Keywords
steam-electric double drive system
electromagnetic torque
harmonic torque
stability
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分类号
TM3
[电气工程—电机]
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题名粒子群算法在电动机辨识中的应用及研究
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作者
邓云天
齐亮
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机构
上海电气集团股份有限公司上海电机厂有限公司
上海电气集团股份有限公司中央研究院
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出处
《上海电气技术》
2011年第4期59-62,共4页
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文摘
介绍了粒子群算法(PSO)及其实现电动机参数辨识的工作原理,总结了应用粒子群算法实现电动机参数辨识的国内研究状况,并指出了粒子群算法在电动机参数辨识领域以离线电动机工程应用为主的发展趋势。
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关键词
粒子群算法
参数辨识
电动机
混合算法
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Keywords
particle swarm optimization（PSO）
parameter identification
motor
hybrid algorithm
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分类号
TM3
[电气工程—电机]
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