摘要：物体表面形貌深度信息对于智能机器人检测物体表面特征、人机交互具有重要意义。受动物毛发感知机理启发,设计了一种新型仿生磁致伸缩触觉传感器单元及阵列;基于逆磁致伸缩效应、欧拉-伯努利梁理论和胡克定律,推导了深度检测的输出电压模型。仿真研究确定了最佳偏置磁场和阵列间距,实验测试了传感器单元在静态和动态下的输出特性,在0.05~4.8 mm深度检测范围内,灵敏度为185.72 mV/mm,响应时间和恢复时间分别为31 ms和43 ms,且具有良好的重复性,传感器阵列中单元之间输出电压的耦合影响不超过2.4%。将传感器单元及阵列安装在机械手上,选择合适的滑动速度滑过不同物体表面时,根据输出电压波形精确测量各种深度和形貌,结果表明该传感器单元和阵列可为深度与形貌检测提供参考。

摘要：对金属带材进行横向磁通感应加热(TFIH)时,通常会存在加热温度分布不均匀以及加热温度偏离目标值两个问题。该文研究了加热器结构参数与电源参数对45号钢带材回火热处理温度的影响,并对两种参数分别进行优化,使带材在加热器出口处的平均温度达到目标值600℃,同时获得均匀的温度分布。采用Morris法对加热器结构参数进行全局灵敏度分析,选取显著影响相对不均匀度的参数并建立径向基函数(RBF)神经网络预测模型。使用多岛遗传算法(MIGA)对筛选的结构参数进行优化,初步获得均匀的温度分布。最后以降低温度分布的相对不均匀度和达到理想平均温度为目标,在优化后的加热器结构基础上使用响应面法(RSM)优化电源参数,实现多目标优化设计。仿真验证结果表明,45号钢带材在加热器出口处的平均温度为600.06℃、相对不均匀度为2.36%,满足45号钢回火热处理的要求。

摘要：受动物触须传感机制的启发,结合铁镓合金(Galfenol)对物体表面纹理高度信息的优良感知能力,设计制作一种铁镓合金触须传感器单元,并将其集成为4×2阵列。基于力学、电磁学理论和压磁方程建立了传感器单元输出电压模型,描述了输出电压与物体表面纹理高度的关系。实验测试了传感器单元的静态和动态特性。设计的传感器单元能够检测物体表面0.01~1.6 mm纹理高度变化,灵敏度为243.3 mV/mm,且具有较快的响应时间(26 ms)和恢复时间(25 ms)。将传感器单元与阵列装载在机械手上滑过具有不同纹理的样品表面,利用输出电压波形可识别与重建样品表面纹理。结果表明,设计的传感器阵列能够高精度地感知物体表面纹理信息,进而指导机械手调整操作策略,完善人机交互过程。

摘要：锂离子电池的过放电行为可诱发内短路进而可能导致热失控。由于单体电池一致性差异和过放电导致的内短路初期电、热特征不明显,使得电压和温度等常规物理参数难以可靠实现故障预警,而阻抗可以反映电池内部信息,对故障状态具有较好的指示能力。该文通过分析锂离子电池过放电诱发内短路引起阻抗变化的机理,基于设计的阻抗在线测量装置,确定用于监测电池内短路故障的特征阻抗频率为70 Hz,获取过放电诱发内短路过程中特征频率下动态阻抗及阻抗变化率,提出一种基于动态阻抗特征的内短路在线识别方法并验证了方法的可靠性。实验结果表明,锂离子电池放电过程中动态阻抗半正弦变化特征可提前约144 s实现过放电预警,动态阻抗针状变化特征可提前约152 s实现内短路故障预警,动态阻抗明显回升特征可作为内短路发生的标志。此外,阻抗变化率特征有助于实现锂离子电池故障识别及预警,该方法在锂离子电池故障在线快速诊断中具有重要的应用潜力。

摘要：驱动电路与磁脱扣器是电磁式漏电保护器的核心组件,磁脱扣器需与储能电容匹配。在电磁式漏电保护器基本工作原理分析的基础上,建立磁脱扣器的数学模型与有限元计算模型,根据激磁安匝变化进行衔铁响应状态分析,仿真不同线圈激励形式下磁脱扣器动作响应状态。研究衔铁角动量与角位移变化特征,根据无激励时衔铁释放临界角动量与角位移关系,确定不同线圈激励形式下的衔铁临界释放条件。研究电容电压激励源下衔铁所受力矩冲量的变化规律,分析电容及其储能对衔铁释放响应状态的影响,根据临界储能最小的原则确定电容匹配,可以降低衔铁可靠释放所需储能。通过对磁脱扣器样机进行实验测试,验证了理论分析与仿真计算的正确性。

摘要：磁心损耗精确预测对于电力电子变压器的优化设计至关重要。然而,传统的磁心损耗模型在复杂激励下适用性较差,尤其对于占空比可调、高次谐波含量丰富的PWM波磁心损耗预测,计算精度显著下降。基于Jordan损耗分离模型,建立了一种考虑PWM波形特征的磁心损耗计算方法。首先,该方法根据激励波形特征,推导出相应的波形系数及等效频率来计算PWM波激励下的动态涡流损耗,将Jordan模型的适用范围从正弦拓展到PWM波激励下的磁心损耗计算;然后,分析了不同占空比激励下激励波形有效频率及高次谐波含量变化对损耗系数的影响,并对其进行数学表征,实现了整个占空比范围内磁心损耗的精确预测;最后,搭建了高频非正弦激励下软磁材料磁特性测量平台,针对1K107B纳米晶材料,测量了两种典型PWM波激励下的损耗数据。实验结果表明,所建立的磁心损耗模型具有较高的计算精度,相比于传统的Steinmetz改进公式,整体精度提高了25%。

摘要：高频变压器漏感是影响固态变压器功率传输特性及运行可靠性的一个重要参数,在设计阶段需要对其进行快速、精确的预测。由于数值法计算成本高昂,难以满足变压器设计阶段快速预测漏感的要求,目前常采用解析法计算漏感参数。基于一维磁场假设的计算模型忽略了绕组端部效应的影响,无法准确估计漏感。多数二维计算模型虽然考虑了横向漏磁通的影响,但泊松方程的求解及电流密度的级数表征导致其计算过程过于繁琐。因此,该文基于镜像原理准确提取磁芯窗口区域的漏磁场,推导该区域直流漏磁能量的解析表达式,并引入计及绕组集肤效应和邻近效应的频率相关因子,揭示宽频区间内漏感的衰减规律,建立能够同时考虑频变特性和绕组端部效应的漏感解析计算模型。最后,搭建漏感测量平台,针对具有不同孔隙率的变压器样机开展详细的实验研究。结果表明:所建模型的最大相对误差不超过5%,验证了该模型的准确性和有效性。

摘要：针对传统滑模观测器在位置估计过程中的抖振问题,设计一种易于实现的分段平方根切换函数代替传统不连续开关函数,并利用李雅普诺夫稳定性判据对其稳定性进行分析。针对传统锁相环在进行位置估计过程中对转速变化跟踪能力差的问题,提出一种改进锁相环,通过增加微分环节提高电机转速与位置的估计速度,通过增加速度负反馈环节提高系统在暂态过程中的动态性能。在此基础上,通过锁相与位置误差辨识机制,提出一种位置误差全补偿算法,解决了由滤波器、零阶状态保持器等相位延迟环节引起的位置估计误差问题。此外,该文利用形式简单的d-q坐标系电压方程建立滑模观测器,在采用PLL进行位置估计时,无需进行α-β坐标系下的位置误差构建。最后,通过仿真和实验验证所提方案可行性和有效性。

摘要：准确预测高频激励条件下纳米晶材料的磁滞特性,对电力电子变压器等高频电力设备磁性元件的优化设计具有重要意义。该文基于Maxwell方程和Riemann-Liouville(R-L)分数阶导数,建立高频激励下纳米晶材料磁滞特性预测模型。首先,根据Maxwell方程,首次推导出计及趋肤效应影响的涡流磁场强度解析式;其次,针对现有静态磁滞特性和异常效应建模方法未考虑趋肤效应影响的问题,依据R-L型分数阶导数理论,建立有效描述带材内部磁通密度分布不均时纳米晶静态磁滞特性与异常效应综合预测模型,并提出一种考虑频率效应的阻尼系数ρ和非整数阶n的解析计算方法;最后,基于磁场分离理论,建立高频激励下纳米晶材料磁滞特性预测模型。通过与纳米晶材料1K107B在高频激励下实测磁滞回线进行对比,验证该文所建预测模型的有效性。相较于经典模型,该文所建模型对磁滞回线的预测精度提升了35.8%。

摘要：该文提出了一种基于L型铁钴丝的三维力触觉传感器,利用磁致伸缩材料铁钴合金设计制作了三维力触觉传感单元,并测试了该结构的输出特性。基于电磁原理、逆磁致伸缩效应和欧拉伯努利动力学原理,推导了输出电压方程。搭建触觉传感单元实验平台,对传感器进行法向和切向标定,设计的传感器法向测力范围为0~13 N,切向测力范围为0~6 N,输出特性具有良好的线性关系。其中,0~8 N法向力范围内灵敏度约为23.997 mV/N,9~13 N法向力范围内灵敏度约为17.537 mV/N;0~4 N切向力范围内灵敏度约为11.599 mV/N,5~6 N切向力范围内灵敏度约为6.281mV/N。在4Hz频率、2N法向力条件下,该传感器动态响应的输出电压幅值变化范围为46.5~49.8mV,与静态力输出电压幅值的相对误差低于5%,响应时间和恢复时间分别为25 ms和29ms,表明该传感器具有良好的动态特性。分别采用广义逆矩阵和BP神经网络对传感器测得的三维力进行解耦,其中,BP神经网络解耦方法平均误差仅有2.90%,可有效提高测量精度。该传感器体积小、输出线性度好,可同时实现静态力和动态力的测量,在智能机器人等领域具有良好的应用前景。