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课程运输电气化的概述，其中包括汽车和航空航天需要高效率并更好地控制的电动驱动器。 永久磁铁同步电动机（PMSM）具有高功率密度，结构简单，高功率因数和小尺寸，使其非常适合电动汽车的牵引力。 汽车和航空航天中新兴应用的急剧要求要求进一步优化PMSM的电磁设计。 有限元分析（FEA）是一种工具，有助于设计优化高性能的电机（例如PMSMS）。 它也可以用来预测和了解永久磁铁同步电动机（PMSM）在各种物理条件下的行为。 在最近的过去，为控制PMSM的控制而开发了许多方法。 面向场的控制（FOC）和直接扭矩控制（DTC）是用于PMSM的两种主要控制方法。 由于数字信号处理领域的进步，已经有可能实现非线性控制方案（例如模型预测性控制（MPC））。 尽管具有预先控制的PMSM驱动器具有巨大的运输电气化潜力，但仍需要进一步的研究和知识库创建，以将现有的应用程序思想发展为可靠，具有成本效益的功能性产品。 对电气工程专业学生的PMSM设计和控制方法的强大基本知识对于提高运输电气化至关重要。 课程的主要目标如下：课程运输电气化的概述，其中包括汽车和航空航天需要高效率并更好地控制的电动驱动器。永久磁铁同步电动机（PMSM）具有高功率密度，结构简单，高功率因数和小尺寸，使其非常适合电动汽车的牵引力。汽车和航空航天中新兴应用的急剧要求要求进一步优化PMSM的电磁设计。有限元分析（FEA）是一种工具，有助于设计优化高性能的电机（例如PMSMS）。它也可以用来预测和了解永久磁铁同步电动机（PMSM）在各种物理条件下的行为。在最近的过去，为控制PMSM的控制而开发了许多方法。面向场的控制（FOC）和直接扭矩控制（DTC）是用于PMSM的两种主要控制方法。由于数字信号处理领域的进步，已经有可能实现非线性控制方案（例如模型预测性控制（MPC））。尽管具有预先控制的PMSM驱动器具有巨大的运输电气化潜力，但仍需要进一步的研究和知识库创建，以将现有的应用程序思想发展为可靠，具有成本效益的功能性产品。对电气工程专业学生的PMSM设计和控制方法的强大基本知识对于提高运输电气化至关重要。课程的主要目标如下：本Gian课程的目的是在工程师和研究学者中创建如此知识基础和意识。
PMSM 伺服执行器预测的简化监控模型
摘要。基于永磁同步电动机 (PMSM) 的机电执行器 (EMA) 目前用于各种飞机系统，并且在安全关键应用中越来越广泛。与其他电机相比，PMSM 具有高功率重量比和低齿槽效应：这使它们适合位置控制和致动任务。EMA 在模块化、机械简单性、整体重量和燃油效率方面比液压伺服执行器具有多项优势。同时，与液压执行器相比，它们的基本可靠性固有较低。然后，将 EMA 用于安全关键飞机系统需要采用风险缓解技术来解决这个问题。在此框架中，诊断和预测策略可用于系统健康管理，以监视其行为以寻找最常见或最危险故障模式的早期迹象。我们提出了一种基于 PMSM 的 EMA 低保真模型，用于基于模型的诊断和预测监测。该模型具有计算成本低的特点，允许近乎实时地执行，并且在模拟故障系统操作时具有适当的精度。通过将其行为与用作模拟测试台的更高保真度模型进行比较来验证此简化的模拟器。
PMSM 与 BLDC 在伺服系统中的应用比较
摘要：伺服控制在位置跟随方式下要求具有快速的跟随性能和较高的稳态精度，特殊环境应用的伺服对电机的性能和可靠性要求更为严格。伺服系统的发展经历了最初的电液伺服，采用直流有刷电机，其速度、可靠性和使用寿命都比较有限。如今的交流伺服系统主要是交流异步或永磁同步电机，伺服系统的发展越来越朝着交流化、永磁化、智能化、集成化、小型化、网络化、模块化的方向发展。本文主要研究永磁同步交流电机的伺服控制。永磁同步交流电机分为永磁同步电机和永磁无刷直流电机。研究发现基于永磁同步电机的伺服控制在跟随性能和稳态精度上优于基于永磁无刷直流电机的伺服控制。
S32M27X PMSM/BLDC电动机控制评估板
S32M27X是一种基于内部32位ARM®Cortex®-M7 S32K3微控制器的集成解决方案，并带有电压调节器，栅极驱动器，电流传感和LIN/CAN物理层。评估委员会可以对BLDC和PMSM控制应用程序进行快速原型和评估，而无需等待最终硬件设计。
使用 BLDC、PMSM 进行电机控制和电源设计...
Daniel Torres 是飞思卡尔半导体公司的应用工程师，在数字信号控制器、ColdFire 控制器和 8 位 MCU 方面经验丰富。他专注于电机控制和电源管理。
使用 BLDC、PMSM 和 SMPS 进行电机控制和电源设计
Daniel Torres 是飞思卡尔半导体公司的一名应用工程师，在数字信号控制器、ColdFire 控制器和 8 位 MCU 方面经验丰富。他专注于电机控制和电源管理。
永久磁铁同步电动机（PMSM）用于...
（由电子和信息技术部（MEITY），GOI赞助）序言：“电子与ICT学院”是在Nit Warangal建立的，并在Goi Meity的财政援助下建立了。该学院的管辖区是Telangana，Andhra Pradesh，Karnataka，Goa，Puducherry和Andaman＆Nicobar群岛。该学院的作用是在电子，信息通信技术，工业培训和咨询服务，行业课程开发，工作专业人员的CEP开发，工作专业人员的建议，对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP：此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代，计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关，因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。CV和医学成像专家的知名资源人员将提供基于计算机的视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容：计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中，对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析，对象检测/跟踪，分割，Yolo模型，RCN，UNET和FRCNN。生物识别技术检测，人类活动和面部识别。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析和医学图像分类的AI/ML。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上的实现，例如Jetson Nano，TX2等。主持此计划的教师：该计划将由NIT Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
永磁同步电机（PMSM）磁场定向控制（FOC）在电动汽车（EV）中的应用
[2] Giridharan，Sumitra K. Prof MK。“使用磁场定向控制 (FOC) 降低转矩脉动 - BLDCM 与 PMSM 的比较。” [3] Rafaq，Muhammad Saad、Will Midgley 和 Thomas Steffen。“永磁同步电机转矩脉动最小化技术的最新进展回顾。” IEEE 工业信息学学报 (2023)。 [4] Yashvi N. Parmar，“永磁同步电机磁场定向控制的硬件实现”，国际创造性研究思想杂志 (IJCRT) www.ijcrt.org，第 6 卷，第 2 期，2018 年 4 月，ISSN：2320-2882。 [5] Gupta，Ashish 和 Sanjiv Kumar。“用于 asd 的三相空间矢量 pwm 电压源逆变器分析。”国际新兴技术与先进工程杂志 2.10 (2012)：163-168。[6] Yusivar, Feri 等人。“永磁同步电机磁场定向控制的实现。”2014 年国际电气工程与计算机科学会议 (ICEECS)。IEEE，2014 年。[7] Jacob, Jose 和 A. Chitra。“空间矢量调制多电平逆变器供电 PMSMdrive 的磁场定向控制。”Energy Procedia 117 (2017)：966-973。[8] Faturrohman, Rifal、Nanang Ismail 和 Mufid Ridlo Effendi。“基于 DSP tms320f28027f 的无刷直流电机速度控制系统。”2022 年第 16 届国际电信系统、服务和应用会议 (TSSA)。 IEEE，2022 年。[9] K. Kolano，“PMSM 电机矢量控制的新方法”，载于 IEEE Access，第 11 卷，第 43882 43890 页，2023 年，doi：10.1109/ACCESS.2023.3272273。[10] P ELLEGRINO、G IANMARIO 等人，“P ERFORMANCE
用于纯电动汽车 (BEV) 系统推进目的的电动机驱动器的比较分析
本文对纯电动汽车 (BEV) 推进系统的电动机驱动器进行了分析。本文对电动汽车 (EV) 应用中常用的交流和直流电动机驱动器进行了全面的回顾和数学分析。各种类型的电动机驱动器已用于 EV 推进，其中，永磁同步电动机 (PMSM) 驱动器是最佳选择。PMSM 驱动器具有卓越的性能和众多优势，包括结构坚固、效率高、尺寸紧凑、维护成本低和扭矩波动最小。与其他电机相比，这些特性使其成为更适合 EV 推进的选择。本研究调查了 PMSM 驱动器与 EV 推进系统中使用的其他竞争性电动机驱动器（即无刷直流电机 (BLDCM)、感应电机 (IM) 和开关磁阻电机 (SRM)）相比的性能。评估侧重于电动机的关键标准——输出功率和扭矩密度，这对于在 EV 推进系统中的有效应用至关重要。本文介绍了两种著名 PM 电机系列（PMSM 和 BLDCM）之间的新型数学和分析关系。这两种电机在功率和扭矩输出方面都极具竞争力。数学分析和图形绘图模拟结果表明，PMSM 驱动器在三种电机驱动器中提供最高的功率和扭矩密度。具体而言，在功率因数、尺寸、额定值和效率等操作参数相同的情况下，PMSM 驱动器的功率和扭矩密度比 BLDCM 驱动器高 29.90%，比 SRM 驱动器高 88.68%，比 IM 驱动器高出惊人的 200%。这些发现凸显了 PMSM 驱动器的显著优势，使其成为电动汽车推进系统的上佳选择。