基于遗传算法的三相异步电动机轻载和空载时的节能控制研究

【摘要】： 三相异步电动机由于结构简单、维护方便、机械特性较硬、价格便宜,所以在工矿企业中广泛地被作为电气传动的主要原动机。在许多工况下,大功率异步电动机常常运行在轻载和空载的状态,此时电动机的功率因数和机械效率都很低,因此能源浪费极大。如果能够找到一种合适的优化算法对三相异步电动机在空载或轻载状态的功率因数和机械效率做综合优化,找出一个异步电动机在空载或轻载状态下的最佳控制转速,则可以达到三相异步电动机在该状态下的节能目的。遗传算法是一种简单、高效的优化算法,它为我们指明了一种求解复杂系统优化问题的通用途径,也为解决本文中三相异步电动机空载和轻载时功率因数、机械效率的综合优化问题提供了有力依据。 本文运用电机学原理对三相异步电动机在轻载和空载时的功率因数,机械效率,以及转差率之间关系从理论上进行了详细的数学分析和推导,并得出了三者之间精确的数学表达式。这一步是运用遗传算法解决优化问题的基础。再通过选择适当的遗传算法和设置遗传算法的各项参数仿真编程,研究和讨论优化结果。将优化后的参数换算成系统控制器的给定量实现三相异步电动机在空载和轻载时的节能控制。仿真和试验结果表明,特征转差率所对应转速运行下的三相异步电动机能够获得最佳的节能控制效果。 【关键词】：遗传算法 功率因数优化 机械效率优化 自寻优控制 特征转差率
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TM343;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 课题背景7
• 1.2 三相异步电动机轻载与空载时的能耗特点7-8
• 1.3 遗传算法简介8-10
• 1.3.1 遗传算法的发展与应用8-10
• 1.3.2 遗传算法的特点10
• 1.4 国内外研究现状分析10-11
• 1.5 本课题的研究内容及意义11-13
• 第二章 三相异步电动机轻载与空载状态的理论分析13-19
• 2.1 问题的成因13-16
• 2.1.1 异步电动机的等效电路13-16
• 2.1.2 三相异步电动机空载与轻载状态的能耗分析16
• 2.2 功率因数优化的理论分析16-17
• 2.3 机械效率优化的理论分析17-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第三章 基本遗传算法19-30
• 3.1 生物遗传学中的基本用语19-20
• 3.2 遗传算法的基本思想20
• 3.3 遗传算法的编码20-23
• 3.3.1 二进制编码20-21
• 3.3.2 格雷码编码方法21-22
• 3.3.3 浮点编码22
• 3.3.4 符号编码方法22-23
• 3.4 适应度函数23-25
• 3.4.1 目标函数映射成适应度函数23-24
• 3.4.2 适应度函数的设计原则24
• 3.4.3 适应度函数的尺度变换24-25
• 3.5 遗传算法的基本操作25-28
• 3.5.1 选择（selection）25-27
• 3.5.2 交叉或基因重组（crossover/recombination）27-28
• 3.5.3 变异（mutation）28
• 3.6 标准遗传算法28-29
• 3.7 本章小结29-30
• 第四章 三相异步电动机参数测定与遗传算法的实现30-40
• 4.1 三相异步电动机参数测定30-32
• 4.1.1 空载试验30-31
• 4.1.2 短路试验31-32
• 4.2 遗传算法的实现32-39
• 4.2.1 适应度函数的选取33
• 4.2.2 二进制编码33-34
• 4.2.3 选择操作34-36
• 4.2.4 交叉操作36-37
• 4.2.5 变异操作37-39
• 4.3 本章小节39-40
• 第五章 三相异步电动机智能型节能控制器的结构、原理及实现40-48
• 5.1 控制器的原理40-42
• 5.1.1 6SE70 系列变频器性能特点40-41
• 5.1.2 节能控制原理41-42
• 5.2 基于6SE70 系列变频器的智能型节能控制器的实现42-47
• 5.2.1 简单应用参数的基本设置42-43
• 5.2.2 判断功能模块43-44
• 5.2.3 固定给定模块44
• 5.2.4 给定选择模块44-47
• 5.3 本章小节47-48
• 第六章 结束语48-51
• 参考文献51-53
• 致谢53-54
• 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果目录54

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