Site Loader

Содержание

Мощность электродвигателя расчет и классификация

Электродвигатели, устанавливаемые в оборудование, особенно производственное, важно грамотно подбирать по ряду критериев. Одним из основных технических параметров, которые важно учитывать при подборе, является мощность двигателя..

Грамотный подбор позволит значительно продлить срок эксплуатации электроприбора, что в случае с использованием дорогостоящего оборудования будет означать еще и существенную экономию..

 

Электродвигатели 

Задача электродвигателя заключается в том, чтобы преобразовывать энергию поступающего электрического тока в механическую энергию. В основе данного процесса лежит известный принцип электромагнитной индукции. Двигатель может работать от переменного или постоянного тока, поступающего от инвертора, аккумулятора или сети..

Стоит также отметить, что на электростанциях двигатели совершают обратный процесс – преобразуют механическую энергию (например, энергию падающей воды) в электрическую.

 

Можно выделить две большие группы электромоторов: работающие на переменном токе и на постоянном. Вторые, в свою очередь, подразделяются на бесколлекторные и коллекторные, первые – на асинхронные и синхронные.

Моторы переменного тока также делятся на однофазные, двухфазные и трехфазные. В отдельную категорию выделяются двигатели с жидкостным (вода) и воздушным типами охлаждения.

Как рассчитать мощность двигателя, который работает на переменном токе? Для расчета используется следующая формула:

Конструкция электродвигателя 

Основные элементы конструкции следующие::

  • Ротор.
  • Статор.
  • Подшипники.
  • Воздушный зазор.
  • Обмотку.
  • Коммутатор.

Рассмотрим их подробнее..

Ротор представляет собой единственный подвижный элемент двигателя. При работе мотора ротор вращается вокруг оси. При этом ток, проходящий через проводники, создает в обмотках двигателя индукционные возмущения. Таким образом создается магнитное поле. Взаимодействуя со статором, в котором имеются магниты, это поле заставляет вращаться вал. .

Подшипники – деталь, устанавливаемая на вал. Именно на них вал вращается.

Статор – неподвижный элемент конструкции двигателя. Статор, в свою очередь, может включать в себя разные составляющие, в зависимости от типа мотора. Это может быть обмотка или постоянный магнит. Ключевая деталь статора – это набор тонких пластинок металла, которые образуют так называемый пакет якоря. Он используется для снижения энергетических потерь.

Обмотка, по сути, представляет собой катушку с медной проволокой, расположенную вокруг сердечника. Сердечник выполняется из металла и является намагниченным. Задача катушки заключается в том, чтобы преобразовывать одно значение напряжения в другое. Электрический ток, проходя через обмотку, создает индукционные возмущения. Вследствие этого мотор переходит в режим полюсности, имеющий явные и неявные полюса

Можно выделить несколько разных видов обмотки. Наиболее популярная из них – так называемая винтовая. Кроме того, различают слоевую обмотку, чередующуюся, дисковую катушечную.

Воздушный зазор – это расстояние между статором и ротором. Чем зазор больше, тем ток намагничивания выше. Вследствие этого оптимальным для хорошей работы мотора является небольшой зазор, поскольку он напрямую влияет на КПД двигателя – на потери, на вращающий момент. Чересчур малый зазор, однако, приводит к появлению трения и к ослаблению фиксаторов

Различные виды двигателей имеют разные зазоры. Конкретная величина зазора определяется рядом факторов, таких как габариты мотора, рабочая температура, нагрузки и т.д.

Коммутатор представляет собой набор изолированных колец, которые располагаются на валу двигателя. Основная задача коммутатора заключается в том, чтобы переключать напряжение на входе. Можно выделить два класса коммутаторов: транзисторные и тиристорные..

Принцип действия

 Согласно закону Архимеда, ток в проводниках создается магнитным полем, в котором действует сила. В том случае, если взять такой проводник и сделать из него рамку, а затем расположить ее в магнитном поле под прямым углом, то края этой рамки будут испытывать на себе силы, векторы которых будут расположены по отношению друг к другу в противоположных направлениях. Эти силы и формируют крутящий момент, а он, в свою очередь, вращает ось..

Магнитное поле формируется магнитами – постоянными или электрическими. Наличие витков на якоре гарантирует постоянное вращение. В итоге ток создает индукционное поле, которое и формирует электродвижущую силу.

 

Индукционный (асинхронный) двигатель требует постоянного источника переменного тока. Ток в таком моторе, осуществляя взаимодействие с магнитным полем, вращает ротор. Если на катушке мотора нет напряжения, то двигатель неподвижен. Но стоит появиться току – тут же формируется магнитное поле, которое можно описать такой формулой:

Магнитное поле формирует пульсацию, которая заставляет ротор вращаться вокруг оси. В катушке устройства создается ток, его частота зависит от вращения ротора. Как только ток вступает во взаимодействие с магнитным полем, вал мотора начинает вращаться

Есть три основные формулы расчета мощности асинхронных двигателей. Для расчета по сдвигу фаз применяют следующую:

 

Типы электродвигателей 

Все двигатели можно разбить на два больших класса: работающие на переменном токе и на постоянном. По параметру «принцип работы» классификация следующая

  • Коллекторные.
  • Вентильные.
  • Асинхронные.
  • Синхронные.

Следует уточнить, что вентильные двигатели – не самостоятельный класс, а вариация коллекторного типа мотора. В конструкцию такого двигателя включен датчик положения ротора и электронный преобразователь. Как правило, эти элементы монтируют на плате управления. Благодаря им становится возможной согласованная коммутация якоря.

Моторы синхронного и асинхронного типов работают только на переменном токе. Наличие сложной электроники позволяет управлять оборотами такого двигателя.

Асинхронные моторы, в свою очередь, подразделяются на одно–, двух– и трехфазные. Расчет мощности трехфазного мотора (в случае соединения по типу звезды или в треугольник): :

Если значения тока и напряжения линейны, то формула изменяется:

Синхронные двигатели можно разделить на несколько больших категорий

  • Шаговые.
  • Гибридные.
  • Индукторные.
  • Гистерезисные.
  • Реактивные. 

Шаговый мотор имеет в конструкции постоянный магнит. Эти двигатели не принято выносить в самостоятельный отдельный подкласс. Управление ими ведется при помощи специальных частотных преобразователей.

Также можно выделить универсальные моторы, которые могут работать и на переменном токе, и на постоянном.  

 

 

Использование метода конформных преобразований для расчета магнитного поля в воздушном зазоре синхронного двигателя с модулированным магнитным потоком | Шевченко

Гринберг ГА Избранные вопросы математической теории элек­трических и магнитных явлений. М.: Изд. АН СССР, 1948, 727с.

Александров М.Н. Исследование магнитных полей в меж- дужелезном пространстве электрических машин методом кон­формных отображений. Харьков, Харьковское высшее команд­ное инженерное училище, 1967, 332 с.

Шевченко А.Ф., Шевченко Л.Г. Новый электродвигатель с переменным магнитным сопротивлением воздушного зазора (SR-двигатель) для высокоскоростных электроприводов. — Электротехника, 2000, № 11,с. 20—23.

Коник Б.Х. Учет зубчатого статора и ротора в электриче­ских машинах. — Изв. вузов. Электромеханика, 1973, №7, с. 835—847.

Иванов-Смоленский А.В. Метод проводимостей зубцовых контуров. — Электричество, 1976, № 9, с. 18—28.

Иванов-Смоленский А.В., Абрамкин Ю.В., Власов А.И., Кузнецов В.А. Универсальный метод расчета электромагнитных процессов в электрических машинах. М.: Энергоатомиздат, 1986, 216 с.

Лаврентьев М.А., Шабат Б.В. Методы теории функций комплексного переменного. М.: Наука, 1965, 716 с.

Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по матема­тике. М.: Наука, 1986, 608 с.

Grinberg G.A. Izbrannye voprosy matematicheskoi teorii elektricheskikh i magnitnykh yavlenii (Selected issues of the mathematical theory of electrical and magnetic phenomena). Moscow, Publ. of the USSR Academy of Sciences, 1948, 727 p.

Aleksandrov M.N. Issledovaniye magnitnykh polei v mezh- duzheleznom prostranstve elektricheskikh mashin metodom konform- nykh otobrazhenii (Investigation of magnetic fields in the intergrown space of electric machines by the method of conformal mappings). Khar’kov, Khar’kov Higher Command Engineering School, 1967, 332 с.

Shevchenko A.F., Shevchenko L.G. Elektrotekhnika — in Russ. (Power Engineering), 2011, No. 11, pp. 20—23.

Konik B.Kh. Izv. vuzov. Elektromekhanika — in Russ. (News of higher educational institutions. Electromechanics), 1973, No. 7, pp. 835—847.

Ivanov-Smilenskii A.V. Elektrichestvo — in Russ. (Electricity), 1976, No. 9, pp. 18—28.

Ivanov-Smolenskii A.V., Abramkin Yu.V., Vlasov A.I., Kuznetsov V.A. Universal’nyi metod rascheta elektromagnitnykh protsessov v elektricheskikh mashinakh (A universal method for calculating electromag- netic processes in electric machines). Moscow, Energoatomizdat, 1986, 216 p.

Lavrent’yev M.A., Shabat B.V. Metody teorii funktsii kompleksnogo peremennogo (Methods of the theory of functions of a complex variable). Moscow, Nauka, 1965, 716 p.

Bronshtein I.N., Semendyayev K.A. Spravoshnik po matematike (Handbook of mathematics). Moscow, Nauka, 1986, 608 p.

Пример 4.3 Расчёт асинхронного двигателя (RMxprt)

В примере 4.1 описаны способы построения геометрии электрической машины на примере асинхронного двигателя – 4А132S4У3.

В примере 4.2 приведены примеры расчёта асинхронного двигателя при двух постановках задачи: Eddy Current и Transient.

В этом примере будет рассмотрен процесс расчёта асинхронного двигателя 4А132S4У3 с помощью программы RMxprt, входящей в пакет Ansys Electromagnetic Suite. В этой программе реализован расчёт электрических машин на основании классической аналитической теории электрических машин, а также метода эквивалентной магнитной цепи. При этом учитываются такие эффекты, как нелинейность электротехнической стали, несинусоидальность магнитного потока в зазоре, вытеснение тока в массивных проводниках.

Расчёт в этой программе начинается с создания нового проекта (пункт меню Project – Insert RMxprt Design). В открывшемся окне Machine Type необходимо указать, какой тип электрической машины планируется рассчитывать – Three-Phase Induction Motor (трёхфазный асинхронный двигатель).

Рисунок П.4.1 – Создание нового проекта (а), выбор типа электрической машины (б) Создаётся новый проект. В менеджере проекта появляются 4 категории в созданном проекте:
  • Machine – задание параметров модели,
  • Analysis — задание расчёта модели,
  • Optimetrics – задание параметров оптимизации модели,
  • Results – вывод результатов анализа.
Введём в проект данные двигателя 4А132S4, взятые из справочника [1].
Раздел Machine (Общие параметры)
Machine TypeТип электрической машиныThree-P…Заблокирован
Number of PolesКоличество полюсов4 
Stray Loss FactorКоэффициент добавочных потерь0,01 
Frictional LossПотери на трение в подшипниках50Вт
Windage LossВентиляционные потери50Вт
Reference SpeedСинхронная частота вращения1500Об/мин
Раздел Stator (Статор)
Outer DiameterВнешний диаметр 235мм
Inner DiameterВнутренний диаметр145мм
LengthДлина статора115мм
Stacking FactorКоэффициент заполнения пакета магнитопровода сталью0,95 
Steel TypeТип сталиСталь 2013 
Number of SlotsЧисло пазов на статоре36 
Slot typeФорма паза статора3 
Lamination SectorsКоличество секторов0 
Press Board ThicknessТолщина нажимного листа0мм
Skew WidthСкос пазов. Измеряется в числе пазов0 

Рисунок П.4.2 – Лист магнитопровода статора


Раздел Slot (Паз статора)
Auto DesignАвтоматический расчёт конфигурации пазанетfalse
Parallel ToothПараллельные стенки у зубца пазанетfalse
Hs00,9мм
Hs11,3мм
Hs216,5мм
Bs03,5мм
Bs16,1мм
Bs29,5мм
Rs0мм
Раздел Winding (Обмотка статора) (вкладка Winding)
Winding LayersКоличество слоёв обмотки в пазу1 
Winding TypeТип обмотки:
  • Whole Coiled (концентрическая “вразвалку”)
  • Half-Coiled (шаблонная)
  • Editor (ручной режим раскладки обмотки)
Half-Coiled 
Parallel BranchesКоличество параллельных ветвей1 
Conductor per SlotКоличество проводников в пазу22 
Coil PichШаг обмотки (только для двухслойных) 
Number of StrandsЧисло жил в одном проводнике (элементарных проводников)0 
Wire WrapИзоляция провода0мм
Wire SizeДиаметр провода0мм

Рисунок П.4.3 – Торцевые соединения обмотки статора


Раздел Winding (Обмотка статора) (вкладка End/Insulation)
Input Half-turn LengthВвод длины полувитка нет 
End ExtensionОдносторонняя длина прямолинейного участка вылета лобовых0мм
Base Inner RadiusБазовый внутренний радиус0мм
Tip Inner DiameterВнутренний диаметр изгиба лобовых частей обмотки0мм
End ClearanceЗазор между двумя соседними вылетами лобовых 0мм
Slot LinerТолщина пазовой изоляции0мм
Wedge ThicknessТолщина пазового клина0мм
Layer InsulationТолщина прокладки между слоями обмотки0мм
Limited Fill FactorКоэффициент заполнения паза0,75 

Рисунок П.4.4 – Сечение паза статора


Раздел Rotor (Ротор)
Stacking FactorКоэффициент заполнения пакета магнитопровода сталью0,95 
Number of SlotsЧисло пазов на роторе34 
Slot TypeФорма пазов ротора1 
Outer DiameterВнешний диаметр ротора144,3мм
Inner DiameterВнутренний диаметр ротора50мм
LengthДлина магнитопровода ротора115мм
Steel TypeМатериал листов магнитопровода ротораСталь 2013 
Skew WidthСкос пазов. Измеряется в числе пазов0 
Cast RotorКороткозамкнутый ротордаtrue
Half SlotПоловина пазанетfalse
Double CapeДвойная «беличья клетка»нетfalse

Рисунок П.4.5 – Лист магнитопровода ротора


Раздел Slot (Размеры паза ротора)
Hs00,75мм
Hs010мм
Hs218,75мм
Bs01,5мм
Bs16мм
Bs22,2мм
Раздел Winding (Обмотка ротора)
Bar Conductor TypeМатериал стержней КЗ обмоткиалюминий 
End LengthРасстояние между пакетом ротора и КЗ кольцом0мм
End Ring WidthТолщина КЗ кольца10,5мм
End Ring HeightВысота КЗ кольца29мм
End Ring Conductor TypeМатериал короткозамыкающего кольцаалюминий 
Shaft
Magnetic ShaftИзготовлен ли вал из магнитного материаланет

В результате заполнения форм RMxprt проект будет готов к выполнению расчёта.

Создадим новый профиль решения: ПКМ на Analysis в дереве проекта – Add Solution Setup.

В открывшемся окне (рисунок П.4.6) требуется ввести параметры решения:

Вкладка General
Load TypeТип нагрузки:
  • Const Speed – постоянная скорость
  • Const Power – постоянная мощность
  • Const Torque – постоянный момент
  • Linear Torque – линейный момент
  • Load Fan – вентиляторная нагрузка
Const Power 
Rated Output PowerНоминальная выходная мощность (мощность на валу)7500Вт
Rated VoltageНоминальное линейное напряжение380В
Rated SpeedНоминальная частота вращения1495Об/мин
Operating TemperatureРабочая температура двигателя75градусов
Вкладка Three-Phase Induction Motor
FrequencyЧастота питающего напряжения50Гн
Winding ConnectionСоединение обмоток:
  • Wye — звезда
  • Delta — треугольник
Wye 

Рисунок П.4.6 – Окно профиля решения


Выполним проверку (Validate) и расчёт проекта (Analyze All).
Результаты расчёта

Результаты расчёта в RMxprt представлены в двух видах: в виде таблиц данных и в виде набора характеристик.

Все результаты можно посмотреть выбрав команду Solution Data на панели инструментов RMxprt, характеристики — через команду Curve .

Рисунок П.4.7 – Окно результатов расчёта проекта (вкладка с табличными данными)


Рисунок П.4.8 – Окно результатов расчёта проекта (вкладка с характеристиками)

Создание проекта Maxwell

После расчёта проекта RMxprt появляется возможность создать проект Maxwell в автоматическом режиме. Для этого необходимо нажать ПКМ на профиле решения (Setup1) – Create Maxwell Design.. и в открывшемся окне выбрать, какой тип проекта (Maxwell 2D или Maxwell 3D) необходимо создать.

Рисунок П.4.9 – Окно создания проекта Maxwell


В результате будет создана полная модель асинхронного двигателя. При этом сразу создаётся задача типа Transient — см. Рисунки П.4.10 и П.4.11.

Рисунок П.4.10 – Автоматически созданный проект Maxwell 2D


Рисунок П.4.11 – Автоматически созданный проект Maxwell 3D

Сравнение результатов

В результате расчёта в решателе Eddy Current при заданном токе I = 15,1 А и частоте вращения 1458 об/мин, получен электромагнитный момент Mэ = 469.05 Н•м/м. Определим момент для длины магнитопровода равной lδ = 112 мм:

M = 469,05 • 0,112 = 52,5336 Н•м


В результате расчёта в решателе Transient при заданном моменте сопротивления на валу в М = 52,5336 Н•м получен ток в обмотке с действующим значением I = 15,0072 А. Частота вращения ротора – 1481,7 об/мин.

В результате расчёта в RMxprt были получены следующие данные:

Номинальный ток: I = 14,8512 А.
Номинальный момент: М = 48,5253 Н•м.
Номинальная частота вращения: 1476,05 об/мин.

Для удобства сравнения данные сведены в таблицу:

 Eddy CurrentTransientRMxprtTransient
(импорт из RMxprt)
Ток, А15,115,007214,851214,6854
Момент, Н•м52,533652,533648,525348,5253
Частота вращения, об/мин14581481,71476,051476,4957

Наверх

Список литературы

  1. Кравчик А.Э. Асинхронные двигатели серии 4А: Справочник. М.:Энергоатомиздат, 1982. — с.504


Автор материалов: Drakon (С) 2016. Редактор: Админ

Формулы и уравнения синхронных, шаговых и двигателей переменного тока

Формулы и уравнения машин переменного тока для шаговых и синхронных двигателей

Ниже приведены полезные уравнения и формулы для двигателей переменного тока при проектировании и анализе синхронных двигателей, шаговых двигателей и других связанных с ними машин переменного тока.

Синхронная машина:
Скорость синхронной машины:

Синхронные машины предназначены для работы на синхронной скорости, которая определяется как:

Где

  • N с синхронная скорость
  • f частота сетевого напряжения
  • P — количество полюсов в машине

Синхронный двигатель:
Уравнение напряжения синхронного двигателя:

V = E b  + I a (R a  + jX s )

Где

Результирующее напряжение:

Разница между приложенным напряжением V и противо-ЭДС известна как результирующее напряжение E R

Е Р  = В – Е б

E R  = I a (R a  + jX s )

Внутренний угол:

Это угол, на который ток якоря I a отстает от результирующего напряжения в якоре E R , и определяется как;

Генерация противоЭДС:

E b = K a φ a N s

Где

  • K a = постоянная обмотки якоря
  • φ a = магнитный поток на полюс ротора
  • N с  = синхронная скорость ротора

Похожие сообщения:

Различные возбуждения:
  • E = V              Нормальное возбуждение                             Отстающий коэффициент мощности
  • E b  < V             Недостаточное возбуждение                                             Отстающий коэффициент мощности
  • E b  > V              Перевозбуждение                                Опережающий коэффициент мощности
Входная мощность:

Входная мощность синхронного двигателя определяется как:

Где

Φ угол между V и I a

Механическая мощность в роторе:


Где

  • α — угол нагрузки между E b и V
  • Φ угол между V и I a
  • T г  – максимальный крутящий момент
  • N с синхронная скорость

Похожие сообщения:

Формулы шаговых двигателей

Угол шага:


Где

  • β = угол шага, угол поворота вала при каждом импульсе.
  • N s  = количество полюсов или зубьев статора
  • N r = количество полюсов или зубьев ротора
Разрешение шагового двигателя:

Количество шагов, необходимых для совершения одного оборота, определяется по формуле;

Чем выше разрешение, тем выше точность шагового двигателя.

Скорость двигателя:

Где

  • n = скорость двигателя в оборотах в секунду
  • f = частота шагового импульса

Связанные формулы и уравнения Сообщений:

%PDF-1.4 % 1 0 объект >/Metadata 2 0 R/Outlines 5 0 R/OutputIntents 6 0 R/PageLayout/OneColumn/Pages 3 0 R/StructTreeRoot 7 0 R/Type/Catalog>> эндообъект 2 0 объект >поток 2018-06-27T15:12:03+08:002018-06-27T15:11:58+08:002018-06-27T15:12:03+08:00Acrobat PDFMaker 15 Word Версия uuid:ab61a179-7456-4a04-ab85 -c4b66b2bc2b2uuid:122891ac-bba3-4f15-a87e-5dd5a09c4cd4application/pdf

  • Транзакции IEEE на Magnetics
  • Библиотека Adobe PDF 15.01A
  • http://ns.adobe.com/xap/1.0/mm/xmpMMXMP Media Management Schema
  • внутренний идентификатор на основе UUID для конкретного воплощения документаInstanceIDURI
  • http://www.aiim.org/pdfa/ns/id/pdfaidPDF/A ID Schema
  • internalPart of PDF/A standardpartInteger
  • внутреннее изменение стандарта PDF/AamdText
  • внутренний уровень соответствия стандарту PDF/A, текст
  • конечный поток эндообъект 5 0 объект > эндообъект 6 0 объект [>] эндообъект 3 0 объект > эндообъект 7 0 объект > эндообъект 20 0 объект > эндообъект 21 0 объект > эндообъект 22 0 объект > эндообъект 214 0 объект [null 25 0 R 26 0 R 27 0 R 28 0 R 29 0 R 31 0 R null 224 0 R null 225 0 R null 226 0 R 227 0 R null null 228 0 R null 32 0 R 33 0 R 34 0 R 35 0 R 36 0 R 37 0 R 229 0 R null 230 0 R null null 231 0 R null 223 0 R 23 0 R] эндообъект 215 0 объект [37 0 R 38 0 R null 232 0 R null 233 0 R null 234 0 R null 235 0 R null 40 0 ​​R 41 0 R 42 0 R null 236 0 R 43 0 R 44 0 R 237 0 R 44 0 R 238 0 R 44 0 R 239 0 R 44 0 R 240 0 R 44 0 R 241 0 R 44 0 R 242 0 R 44 0 R 243 0 R 44 0 R 45 0 R null 244 0 R 46 0 R null 245 0 R 47 0 R 48 0 R 246 0 R 48 0 R 247 0 R 48 0 R 49 0 R 50 0 R null 248 0 R 51 0 R null 249 0 R 52 0 R null 250 0 R 53 0 R null 251 0 R 54 0 R null 252 0 R 55 0 R 56 0 R 57 0 R null 253 0 R 58 0 R null 254 0 R 59 0 R] эндообъект 216 0 объект [59 0 R 255 0 R 256 0 R null 257 0 R 60 0 R null 258 0 R 61 0 R null 259 0 R 62 0 R null 260 0 R 63 0 R null 261 0 R 64 0 R null 262 0 R 65 0 R 66 0 R 263 0 R null 264 0 R 66 0 R 265 0 R 66 0 R 266 0 R null 67 0 R null 267 0 R 68 0 R 69 0 R null null 268 0 R 70 0 R null 269 0 R 71 0 R 72 0 R 73 0 R 270 0 R null 74 0 R 75 0 R 271 0 R null null 272 0 R 76 0 R 77 0 R 273 0 R 77 0 R null 274 0 R 78 0 R 79 0 R 275 0 R 79 0 R 276 0 R 79 0 R 277 0 R 79 0 R 278 0 R 79 0 R 80 0 R 81 0 R null 279 0 R 82 0 R null 280 0 R 83 0 R null 281 0 R 84 0 R 85 0 Р 86 0 Р] эндообъект 217 0 объект [87 0 R 88 0 R 89 0 R 282 0 R 89 0 R 90 0 R 91 0 R null 283 0 R 92 0 R 93 0 R 284 0 R 93 0 R 285 0 R 93 0 R 286 0 R 93 0 R 94 0 R 287 0 R 94 0 R 288 0 R null null null 289 0 R 95 0 R null 290 0 R 96 0 R 97 0 R null 291 0 R 98 0 R null 292 0 R 99 0 R 100 0 R 101 0 R 293 0 R ноль 102 0 R] эндообъект 218 0 объект [103 0 R 104 0 R 294 0 R null 295 0 R 104 0 R 105 0 R 106 0 R 107 0 R null 296 0 R 108 0 R 109 0 R 110 0 R 111 0 R 112 0 R 113 0 R 114 0 R 115 0 R null 297 0 R 116 0 R 117 0 R 118 0 R 298 0 R 118 0 R null 299 0 R 119 0 R 120 0 R null 300 0 R 121 0 R null 301 0 R 122 0 R null 302 0 R 123 0 R 124 0 R 303 0 R 124 0 R 304 0 R 124 0 R 305 0 R 124 0 R 125 0 R null 306 0 R 126 0 R 127 0 R null 307 0 R 128 0 R 129 0 R null 308 0 R 130 0 R null 309 0 R 131 0 R 132 0 R 310 0 R 132 0 R null 311 0 R 133 0 R 134 0 R null 312 0 R 135 0 R 136 0 R] эндообъект 219 0 объект [null 313 0 R null 314 0 R null 138 0 R 139 0 R 315 0 R null 140 0 R null 316 0 R 141 0 R null 317 0 R 142 0 R 143 0 R null 318 0 R 144 0 R 145 0 R 319 0 R null 320 0 R 145 0 R 321 0 R 145 0 R 322 0 R 145 0 R 146 0 R null 323 0 R 147 0 R 148 0 R 324 0 R 148 0 R 325 0 R 148 0 R 326 0 R 148 0 R 327 0 R 148 0 R 149 0 R null 328 0 R 150 0 R 151 0 R null 329 0 R 152 0 R 153 0 R null 330 0 R 154 0 R 155 0 R null 331 0 R 156 0 R 157 0 R 332 0 R 157 0 R 333 0 R null 158 0 R 334 0 R null 159 0 R 160 0 R] эндообъект 220 0 объект [161 0 R 162 0 R null 335 0 R null 336 0 R 163 0 R 164 0 R 165 0 R null 337 0 R 166 0 R 167 0 R 168 0 R null 338 0 R 169 0 R 170 0 R 171 0 R 172 0 Р] эндообъект 221 0 объект [173 0 R null 339 0 R 174 0 R 340 0 R 174 0 R 175 0 R 176 0 R 177 0 R null 341 0 R 178 0 R 179 0 R null 342 0 R 180 0 R 181 0 R 182 0 R 183 0 R 184 0 R 185 0 R null null 343 0 R null null null 344 0 R null null null 345 0 R null null null 346 0 R null null null 347 0 R null null null 348 0 R null null null 349 0 R null null null 350 0 R null null null 351 0 R null null null 352 0 R null null null 353 0 R null null null 354 0 R null null] эндообъект 222 0 объект [null null 355 0 R null null null 356 0 R null null null 357 0 R null null null 358 0 R null null null 359 0 R null null null 360 0 R null null null 361 0 R null null null 362 0 R null null null 363 0 R null null null 364 0 R null null null 365 0 R null null null 366 0 R null null null 367 0 R null null null 368 0 R null null null 369 0 R null null null 370 0 R null null null 371 0 R null null 187 0 R 188 0 R 189 0 R 190 0 R 191 0 R 192 0 R 194 0 R 195 0 R 196 0 R 197 0 R 198 0 R 200 0 R 201 0 R 202 0 R 203 0 R 204 0 R 206 0 R 207 0 R 208 0 R 209 0 R 210 0 R 212 0 R 213 0 R 199 0 R 205 0 R 211 0 R 193 0 R] эндообъект 223 0 объект >]/P 23 0 R/Pg 11 0 R/S/Link/Type/StructElem>> эндообъект 372 0 объект > эндообъект 23 0 объект > эндообъект 11 0 объект >/Шрифт>>>/StructParents 0/Тип/Страница>> эндообъект 374 0 объект [373 0 Р] эндообъект 375 0 объект >поток HW[oF~Grapx

    Синхронный двигатель с постоянными магнитами на основе потока

    Описание

    Блок СДПМ на основе потока реализует трехфазный постоянный магнит на основе потока. магнитосинхронный двигатель (СДПМ) с табличной ЭДС.Блок использует трехфазные входные напряжения для регулирования отдельных фазных токов, что позволяет контроль крутящего момента или скорости двигателя.

    Модели двигателей на основе потока учитывают магнитное насыщение и потери в стали. К рассчитать магнитное насыщение и потери в железе, PMSM на основе потока блок использует инверсию потокосцеплений. Чтобы получить параметры блока, вы можете использовать методом конечных элементов (МКЭ) или измерением фазных напряжений с помощью динамометра.

    По умолчанию блок устанавливает Моделирование Введите параметр для Continuous для использования непрерывного шаг расчета во время моделирования. Если вы хотите сгенерировать код для двойного и цели с одинарной точностью, учитывая установку параметра на Дискретный . Затем укажите Sample Time, Ts параметр.

    Чтобы включить расчет потерь мощности, подходящий для целей генерации кода, которые ограничивают memory, выберите Включить оптимизированную для памяти 2D LUT .

    Трехфазная синусоидальная электрическая система модели

    Блок реализует уравнения, которые выражены в стационарной ссылке ротора (dq) кадр. Ось d выравнивается с a -ось. Все величины в системе отсчета ротора относится к статору.

    Блок использует эти уравнения.

    Расчет Уравнение напряжение vd=dψddt+Rsid−ωeψqvq=dψqdt+Rsiq+ωeψd q — и d — ось ток id=f(ψd,ψq)iq=g(ψd,ψq) Электромеханический крутящий момент Te=1.5P[ψdiq−ψqid]

    Эти переменные используются в уравнениях.

    ω м

    Механическая скорость ротора

    ω е

    Электрическая скорость ротора

    Θ от

    dq Электрический угол статора относительно ротора ось

    Р с , р р

    Сопротивление обмоток статора и ротора, соответственно

    я к , и д

    q — и d — ось ток соответственно

    в к , в г

    q — и d — ось напряжение соответственно

    Ψ q , Ψ г

    q — и d — ось магнитный поток соответственно

    Р

    Количество пар полюсов

    Т и

    Электромагнитный крутящий момент

    Преобразователи

    Для расчета напряжений и токов в симметричных трехфазных ( a , b ) величины, квадратурные двухфазные ( α , β ) количество и вращение ( d , q ) опорные кадры, блок использует Преобразования Кларка и Парка.

    В уравнениях преобразования.

    Преобразование Описание Уравнения

    Кларк

    Преобразует сбалансированные трехфазные величины ( a , b ) в сбалансированный двухфазные квадратурные величины ( α , β ).

    xα= 23xa− 13xb −13xcxβ= 32xb− 32xc

    Парк

    Преобразует сбалансированные двухфазные ортогональные стационарные величины ( α , β ) в ортогональная вращающаяся система отсчета ( d , q ).

    xd= xαcosθe+ xβsinθexq= −xαsinθe+ xβcosθe

    Инверс Кларк

    Преобразует сбалансированные двухфазные квадратурные величины ( α , β ) в сбалансированный трехфазные количества ( a , б ).

    xa= xaxb= −12xα+ 32xβxc= −12xα− 32xβ

    Инверс Парк

    Преобразует ортогональную вращающуюся систему отсчета ( d , q ) в сбалансированный двухфазные ортогональные стационарные величины ( α , β ).

    xα= xdcosθe− xqsinθexβ= xdsinθe+ xqcosθe

    Преобразования используют эти переменные.

    ω м

    Механическая скорость ротора

    П

    Пары полюсов двигателя

    ω е

    Электрическая скорость ротора

    Θ e

    Электрический уголок ротора

    х

    Фазный ток или напряжение

    Механическая система

    Угловая скорость ротора определяется как:

    ddtωm=1J(Te-Tf-Fωm-Tm)dθmdt=ωm

    Эти переменные используются в уравнениях.

    J

    J

    J

    Комбинированная инерция ротора и нагрузки

    F

    F

    Комбинированное вязкое трение ротора и загрузить

    θ м

    Ротор механический угловое положение

    Т м

    Вал ротора крутящий момент

    Т е

    Электромагнитный крутящий момент

    Т F

    Комбинированный ротор и трение момент нагрузки

    ω м

    ротора механическая скорость

    Учет мощности

    Для учета мощности блок реализует эти уравнения.

    PwrBus PwrElecLoss PwrMechLoss

    PSTR = PBUS + PMOT + PELEC + PMECH

    Автобус Описание Переменная Уравнения

    PWRInfo

    PwrTrnsfrd — Мощность, передаваемая между блоками

    + PwrMtr

    Механическая мощность

    Р MOT

    Pmot = -ωmTe

    Электрическая мощность

    P автобус

    Pbus= vania+ vbnib+vcnic

    PwrNotTrnsfrd — Сила пересечения блока граница, но не передана

    Потери мощности резистивный

    Р элек

    Pelec = -32 (Rsisd2 + Rsisq2)

    Механические потери мощности

    P mech

    Когда Конфигурация порта имеет значение Крутящий момент :

    Pmech= −(ωm2F+ |ωm|Tf)

    Когда Порт Конфигурация настроена на Скорость :

    Pмех= 0 

    PwrStored — Скорость изменения сохраненной энергии

    PWRMtrstored

    Уравнения используют эти переменные.

    R S

    Сопротивление статора

    I A , я б , i c

    Статор, фазы a, b и c, ток

    i sq , i sd

    Токи по осям q и d статора

    v и , в бн , V CN CN

    статора фаза A, B, и C Напряжение

    Ω M

    Угловая механическая скорость ротора

    F

    Комбинированный двигателя и нагрузки вязкого затухания

    T е

    Электромагнитный крутящий момент

    Т F

    Комбинированный двигателя и нагрузки момент трения

    Оптимизация памяти справочной таблицы

    Данные для Соответствующий ток оси d, идентификатор и Соответствующий ток по оси q, интерполяционные таблицы iq функции d — и q — оси поток.

    Для включения текущих вычислений, подходящих для целей генерации кода, которые ограничивают memory, выберите Включить оптимизированную для памяти 2D LUT . Блок использует линейная интерполяция для оптимизации текущих значений интерполяционной таблицы для кода поколение. Эта таблица суммирует реализацию оптимизации.

    Вариант использования Применение

    d q — поток оси совпадает с поиском значения точки останова таблицы.

    Текущее значение, оптимизированное для памяти, является текущим значением таблицы поиска на пересечении значений потока.

    д — и q — Поток оси не совпадает с значения контрольной точки интерполяционной таблицы, но находится в пределах спектр.

    Оптимизированный для памяти ток представляет собой линейную интерполяцию между соответствующими значениями потока.

    д — и q — Поток оси не совпадает с значения точки останова таблицы поиска и находится за пределами спектр.

    Невозможно вычислить ток, оптимизированный для памяти. Блокировать использование экстраполированные данные.

    Экстраполяция

    Таблицы поиска, оптимизированные для генерации кода, не поддерживают экстраполяцию для данных, выходящих за пределы допустимого диапазона.Тем не менее, вы можете включить предварительно рассчитанный значения экстраполяции в справочной таблице потерь мощности, выбрав Укажите экстраполяцию .

    Блок использует параметры конечной точки для изменения размера данных таблицы.

    Экстраполяция

    Ссылки

    [1] Ху, Дакай, Язан Альсади и Джеская Сюй.«Высокоточное нелинейное моделирование IPM на основе измеренный потокосцепление обмотки статора». IEEE ® Transactions on Industry Applications , Vol. 51, № 4, Июль/август 2015 г.

    [2] Чен, Сяо, Цзябин Ван, Бхаскар Сен, Панайотис Ласари, Тяньфу Сун. «Высокоточная и вычислительно эффективная модель внутренних машин с постоянными магнитами с учетом Магнитное насыщение, пространственные гармоники и эффект потерь в железе». IEEE Transactions on Industrial Electronics , Vol.62, № 7, июль 2015.

    [3] Оттоссон, Дж., М. Алакула. «А реализация компактного контроллера ослабления поля». Международный симпозиум по Силовая электроника, электрические приводы, автоматизация и движение , июль, 2006.

    Угол крутящего момента в зависимости от нагрузки или угла мощности: электрические машины

    Пожалуйста, поделитесь и распространите информацию:

    Эти три термина: угол крутящего момента, угол мощности и угол нагрузки связаны с синхронными машинами, которые представляют собой синхронный генератор и синхронный двигатель.Они называются синхронными машинами, так как вращаются с синхронной скоростью. Прежде всего мы увидим, что такое синхронная скорость.

    Синхронная скорость:

    Для заданного количества полюсов и частоты системы синхронная скорость постоянна и определяется как

    N с =120 f/p

    Ns 90 90 = синхронная скорость в об/мин

    f= частота

    p= число полюсов генератора

    Теперь посмотрим, что такое угол крутящего момента?

    Угол крутящего момента обычно определяется для синхронного двигателя.

    Угол крутящего момента для синхронного двигателя:

    Угол крутящего момента δ представляет собой угол между потоками ротора и статора, оба вращаются с синхронной скоростью. Следует отметить, что для синхронных двигателей ось потока ротора отстает от оси потока статора на угол δ, как показано на рисунке.

    Синхронный двигатель с потоками статора и ротора

    Статор синхронного двигателя состоит из трехфазных обмоток якоря. При питании этих обмоток от трехфазного источника постоянного магнитного поля, которое вращается с синхронной скоростью N с. выпускается. Ротор синхронного двигателя создает постоянный поток с помощью возбуждения постоянного тока.

    Эти два потока взаимодействуют друг с другом, и возникает крутящий момент, называемый электромагнитным крутящим моментом, определяемый как

    T e , пропорциональный (напряженность поля статора) * (напряженность поля ротора) * Sin δ

    угол крутящего момента между магнитными полюсами статора и ротора.

    Если угол δ выражается как функция времени, то δ=ωt

    Теперь выражение крутящего момента становится

    T e пропорциональным (напряженность поля статора) * (напряженность поля ротора) * Sin ωt

    Момент изменяется синусоидально во времени.Его значение меняется на противоположное в течение каждого полупериода; среднее значение этого крутящего момента за полный цикл равно нулю. Таким образом, синхронный двигатель не имеет момента самозапуска.

    Для запуска двигателя невозбужденный ротор разгоняется до синхронной скорости каким-либо устройством, а затем возбуждается источником постоянного тока. В тот момент, когда этот синхронно вращающийся ротор возбуждается, он магнитно блокируется в положении со статором, т. Е. Теперь полюса ротора взаимодействуют с полюсами статора, и оба синхронно движутся в одном направлении.

    По мере увеличения нагрузки на двигатель угол крутящего момента также увеличивается, и двигатель продолжает работать на синхронной скорости. Значение угла крутящего момента зависит от величины нагрузки, которую должен воспринимать двигатель. Другими словами, крутящий момент, развиваемый двигателем, зависит от угла крутящего момента.

    Теперь мы посмотрим, что такое мощность или угол нагрузки?

    Итак, мощность или угол нагрузки определяются для синхронной машины, а также для линий передачи.

    Когда синхронная машина подключена к бесконечной шине, ее скорость и напряжение на клеммах фиксированы и неизменны.Переменными управления являются только ток возбуждения и механический крутящий момент на валу.

    На рисунке ниже показано изменение мощности P в зависимости от угла мощности δ. Эта кривая зависимости мощности от угла нагрузки имеет синусоидальную форму и обычно называется характеристикой характеристика угла мощности синхронной машины. Мощность Р для генератора принимается положительной, а для двигателя — отрицательной.

    Кривая угла мощности синхронной машины

    Угол мощности или нагрузки для генератора:

    Угол мощности определяется как угол между ЭДС индукции и напряжениями на клеммах.

    Для действия генератора E отводит V.

    Где

    P = мощность, вырабатываемая на фазу, Вт.

    |Е| = ЭДС индукции на фазу, вольт.

    |V|= Напряжение на клеммах на фазу, В

    δ = Угол мощности, угол между векторами E и V (считается положительным для генератора)

    X = Синхронное реактивное сопротивление генератора, Ом

    Типичный угол нагрузки составляет около 30 или Электротехника. С увеличением нагрузки МВт угол нагрузки также увеличивается, и генератор выдает больше мощности.

    Единственный способ изменить угол нагрузки — изменить входную мощность турбины. Выходную мощность синхронного генератора можно изменить, изменив его механическую мощность. В случае генераторов, обеспечивающих желаемую мощность для переменных нагрузок, используется регулятор. Регулятор управления скоростью поддерживает постоянную скорость турбины, изменяя подачу (пар, газ или вода в зависимости от типа первичного двигателя или турбины) на первичный двигатель. Регуляторы принимают обратную связь по нагрузке на генератор и по подаче на турбину.

    Изменение возбуждения с использованием Статического возбуждения или Бесщеточное возбуждение Система дает только изменение ЭДС и реактивной мощности, подаваемой машиной.

    Угол нагрузки или угол мощности для двигателя Действие:

    Угол мощности определяется как угол между индуцированной противо-ЭДС и приложенным напряжением статора.

    При действии двигателя E lags V.

    Где

    P = Механическая эквивалентная мощность, вырабатываемая на фазу, Вт.

    |Е| = Индуцированная противо-ЭДС на фазу, вольт.

    |V|= Напряжение питания на фазу, В

    δ = Угол мощности, угол между векторами E и V (считается отрицательным для двигателя)

    X = Синхронное реактивное сопротивление двигателя, Ом

    Каковы пределы мощности угол?

    Система стабильна, только если угол мощности δ находится в диапазоне от -90° до +90°, где наклон dP/dδ положительный, т. е. диапазон, в котором увеличение угла мощности приводит к увеличению передаваемой мощности.

    За пределами этого диапазона генератор или двигатель выходит из синхронизма, что приводит к потере стабильности. Потеря устойчивости приводит к остановке синхронного двигателя, когда этот двигатель питается от синхронного генератора. Сильные колебания тока и напряжения в сети передачи при подключении двух синхронных генераторов. Передача мощности между источниками попеременно бывает положительной и отрицательной со средним значением, равным нулю.

    Потеря синхронизма называется потерей стабильности.Если синхронная машина теряет синхронность, она автоматически отключается из-за потери защиты синхронизма и не может вращаться асинхронно.

    Угол мощности или нагрузки для линии передачи:

    Угол нагрузки определяется как угол между отправкой V s и получением V r конечных напряжений.

    Передача мощности по линиям электропередач переменного тока связана с номинальным напряжением следующим образом.

    Где

    P = мощность, передаваемая по фазам, ватты

    |V S |= передающее конечное напряжение, вольты на фазу.

    Ч |= Напряжение на приемном конце, Вольт на фазу.

    δ = угол степени, угол между векторами V S и V R .

    X = Реактивное сопротивление линии передачи, Ом

    Вывод:

    Хотя эти три термина используются многими авторами как синонимы, угол крутящего момента используется для оценки производительности отдельной синхронной машины. Принимая во внимание, что если одна или несколько синхронных машин подключены к бесконечным шинам, тогда используется термин «угол мощности».

    Границы | Оценка и идентификация параметров синхронного двигателя с постоянными магнитами на основе UKF

    Введение

    Синхронный двигатель с постоянными магнитами (СДПМ) широко используется в области новых энергетических транспортных средств, производства электроэнергии и сервопривода благодаря своим преимуществам большого пускового момента. , высокая эффективность работы, высокая удельная мощность и низкий уровень отказов (Chen et al., 2014; Chen et al., 2019; Cui et al., 2020; Wang et al., 2021). В традиционной системе векторного управления датчики обычно используются для получения информации о скорости и положении ротора; но в практическом применении наличие датчиков увеличивает объем двигателя и стоимость системы, а также их сложно устанавливать и обслуживать в некоторых суровых условиях, что снижает надежность системы (Пан и Гао, 2018).Таким образом, исследование новой стратегии управления для повышения производительности системы управления СДПМ и обеспечения надежной и безопасной работы СДПМ стало важным направлением исследований в области управления двигателем (Zhu et al., 2014; Cheng et al., 2015; Дэн и др., 2019; Хе и Ву, 2019). С развитием технологии бездатчикового привода синхронного двигателя с постоянными магнитами было предложено множество методов для оценки скорости и положения ротора, таких как эталонный метод адаптивного управления (Zhong and Lin, 2017; Zhong et al., 2018; Wang et al., 2020a), метод наблюдения в скользящем режиме (Liu et al., 2016; Liang et al., 2017; Lu et al., 2021), алгоритм фильтра Калмана (Moon and Kwon, 2016; Yang et al., 2016; Luo et al., 2019) и алгоритм искусственного интеллекта (Fadil et al., 2015). Стоит отметить, что UKF может применяться к нелинейной модели и широко используется для оценки положения ротора и скорости системы привода СДПМ (An and Hameyer, 2014; Zhou et al., 2018; Tao and Guo). , 2019; Инь и др., 2019).

    Точность оценки положения ротора определяет производительность бездатчиковой системы управления СДПМ. Точная оценка положения зависит от точных параметров двигателя. В некоторых случаях параметры, отображаемые на паспортной табличке двигателя и в руководстве по эксплуатации, могут измениться из-за высокой температуры, размагничивания и других условий эксплуатации при длительной эксплуатации, что повлияет на точность управления (Nahid-Mobarakeh et al., 2004; Wang и др., 2019; Ван и др., 2020b). Поэтому точная идентификация параметров имеет большое значение для управления двигателем.В системе векторного управления хорошая работа системы зависит от того, является ли конструкция контроллера кольца скорости и кольца тока разумной (He et al., 2019), в то время как настройка параметров контроллера кольца скорости должна получить значение цепи потока постоянного магнита (Cao et al., 2015), а токовая петля должна вызывать значение сопротивления и индуктивности статора. Чтобы обеспечить максимально возможный контрольный эффект, в последние годы метод идентификации параметров в сочетании с бессенсорным управлением широко изучался и изучался.

    В настоящее время технологию идентификации параметров PMSM можно разделить на три категории: 1) идентификация в частотной области; 2) идентификация во временной области, такая как рекурсивный метод наименьших квадратов (RLS), фильтр Калмана без запаха (UKF) и адаптивный метод эталонной модели; и 3) методы искусственного интеллекта, такие как идентификация нейронной сети и генетический алгоритм. При сравнении вышеупомянутых методов обнаруживается, что, хотя идентификация в частотной области является относительно зрелой, она требует строгого входного сигнала и не может отражать нелинейность в динамическом процессе.Рекурсивный метод наименьших квадратов должен использовать производную целевой функции от параметров двигателя в процессе оптимизации, который чувствителен к шуму измерения и колебаниям скорости. Адаптивный метод эталонной модели может эффективно оценить положение ротора, но предпосылкой является создание точной математической модели (Kyoon, 2017). Исследования по методу идентификации на основе искусственной нейронной сети теоретически не проработаны и нуждаются в поддержке специальной аппаратуры.Следовательно, с помощью этих методов трудно достичь удовлетворительных результатов в реальной системе.

    UKF — один из эффективных методов оценки параметров СДПМ, который широко используется в бессенсорных СДПМ-системах. UKF основан на трансформации без запаха (UT). Для нелинейной модели обычным методом обработки является EKF, и многие ученые использовали EKF для оценки моторного состояния. EKF — это разложение Тейлора модельной функции очень сложной нелинейной системы и линейное усечение первого порядка расширения.Таким образом, модель может быть преобразована в линейную задачу, обработанную с помощью компьютера, а затем фильтра Калмана. По сравнению с аппроксимацией нелинейной функцией аппроксимация распределения Гаусса намного проще. UKF выполняет преобразование UT вблизи точки оценки, чтобы среднее значение и ковариация полученного набора точек выборки соответствовали исходным статистическим характеристикам (Moon and Kwon, 2016). Затем непосредственно выполняется нелинейное отображение этих наборов точек выборки, чтобы устранить ошибку, вызванную линеаризацией алгоритма расширенного фильтра Калмана (EKF), который не только реализует точную оценку скорости и положения ротора, но также точно оценивает параметры двигатель.Он обладает характеристиками простого метода и хорошей стабильностью системы и может эффективно повысить точность управления двигателем. UKF в некоторой степени преодолевает шумовую чувствительность метода наименьших квадратов, что позволяет совместно оценивать состояния и параметры PMSM.

    В данной статье с учетом влияния параметров двигателя на положение ротора предлагается метод идентификации параметров синхронного двигателя с постоянными магнитами на основе УКФ. Основные вклады этой статьи могут быть изложены следующим образом.

    (1) На основе анализа математической модели СДПМ в статической системе координат в данной статье исследуется наблюдатель состояния с бездушным фильтром Калмана при бездатчиковом управлении СДПМ. Он не только оценивает скорость и положение двигателя, но также выполняет идентификацию индуктивности двигателя L d и L q и потокосцепления 902 3 ψ

    7

    .

    (2) Сопротивление R с изменяется под воздействием температуры, что повлияет на результаты идентификации.В этой статье мы рассматриваем влияние температуры и других факторов как шум состояния двигателя. Индуктивность и потокосцепление определяются таким образом, чтобы стационарная ошибка была меньше, чем ошибка, полученная в исследовании Мун и Квон, 2016 г., и Чжоу и др., 2018 г.

    (3) Результаты идентификации параметров можно использовать для настройки параметров системы управления СДПМ. В этой статье предлагается решение по улучшению производительности системы управления СДПМ с помощью UKF и подтверждается превосходство этого метода в оценке состояния.

    Остальная часть этой статьи организована следующим образом. В Математическая модель PMSM мы представляем математическую модель PMSM. В Основные результаты мы анализируем принцип схемы управления UKF и представляем основные результаты. Результат моделирования используется для проверки предложенного метода в The Simulation Case . Наконец, Заключение завершает эту статью.

    Математическая модель СДПМ

    СДПМ представляет собой нелинейную и сильно связанную сложную систему.Очень сложно изучать и управлять двигателем с помощью математической модели в трехфазной системе координат. Однако если для ее изучения использовать математическую модель двухфазной системы координат, то все будет намного проще. Ток статора двигателя можно разделить на две составляющие в двухфазной системе координат. Управление двумя компонентами может обеспечить эффект управления двигателем. При исследовании и анализе системы управления СДПМ первым шагом является построение математической модели системы.В разных системах координат существуют разные математические модели. Очень важно выбрать подходящую модель для различных операционных сред.

    СДПМ обладает такими характеристиками, как многопараметричность, сильная связь и нелинейность. Для достижения хороших характеристик регулирования скорости необходимо реализовать приближенную развязку объекта управления. Таким образом, математическая модель создана в системе координат с вращением оси αβ для анализа производительности СДПМ.Уравнение напряжения СДПМ в системе координат с вращением оси αβ выглядит следующим образом:

    uα=Rsiα+dψαdt;uβ=Rsiβ+dψβdt.(1) θ;ψβ=Liβ+ψf⁡sin⁡θ.(2)

    Уравнение электромагнитного момента имеет вид

    Te=pn[ψαiβ−ψβiα].(3)

    Уравнение механического движения имеет вид

    dωedt=pnJ(Te−Tl−Bωe ). (4)

    Вот, U α и U β — это напряжение α и β осей соответственно I α и I β — топоры α и β , соответственно, ψ α и ψ β — это поток α и β оси соответственно L α и L β – индуктивность α 9 0027 и β осей соответственно, R S — резистентность статора, Ω E E — угловая скорость ротора, ψ F — это роторный поток, р N — номер полюса мотора, T E E — это электромагнитный крутящий момент, T L — это крутящий момент нагрузки, J — момент инерции, а также B – коэффициент трения.Согласно уравнениям 1–4, уравнение состояния СДПМ можно записать в виде

    θ)−BJωe−pnTlJ;dθdt=ωe.(5)

    Из модели двигатель с постоянными магнитами представляет собой модель 4-го порядка, нелинейную и связанную, и мы устанавливаем ток статора i α и I β , ротор угловой скорость ω E , и угол положения ротора θ в качестве пункта состояния и статора напряжение u u и u β как управляющие переменные.

    Определим вектор состояния x=iαiβωeθT  и входной вектор u=uαuβT . Компоненты состояния угловой скорости ротора и угла положения ротора являются оценочными, а измеряемыми являются только компоненты текущего состояния, которые обнаруживаются датчиком тока системы.

    Нелинейная модель линейного синхронного двигателя с постоянными магнитами, заданная уравнением. 5 является детерминированным. Из-за неидеальных факторов, таких как асимметрия параметров двигателя и ошибка определения тока, стохастическая модель пространства состояний может быть более точной.Поэтому мы рассматриваем уравнение состояния следующим образом:

    В уравнении. 5, компоненты состояния скорости и положения являются оценочными, и измеряемы только компоненты текущего состояния. Фазный ток СДПМ определяется датчиком тока системы, а выходной фазный ток двухфазного двигателя получается путем преобразования Кларка из abc трехфазного в αβ статического двухфазного. Таким образом, уравнение измерения безсенсорной системы управления является линейным и может быть записано как

    , где h=10000100.

    В уравнениях. 6, 7, система создает технологический шум w и шум наблюдения v из-за неидеальных факторов, таких как асимметрия параметров двигателя и ошибка определения тока. Шум процесса w считается гауссовским белым шумом с нулевым средним значением и ковариацией Q и не зависит от переменных состояния x . Шум наблюдения v является гауссовым белым шумом с нулевым средним значением и ковариацией R , которая не зависит от w и v .

    Поэтому мы рассматриваем модель пространства состояний следующим образом:

    где x , u и z являются переменными состояния, переменными управления и переменными измерения, соответственно. f (⋅) — нелинейная функция двигателя, а h (⋅) — матрица измерений.

    Основные результаты

    Разделим этот раздел на две части. Сначала введем принцип UKF и оценим скорость и положение ротора.Во-вторых, приведен алгоритм идентификации параметров на основе UKF.

    Краткое введение в UKF и оценку состояния PMSM На основе UKF

    Алгоритм фильтра Калмана без запаха (UKF) представляет собой еще один расширенный алгоритм алгоритма фильтра Калмана. Он выполняет идентификацию параметров, оценивая матрицу состояния в каждый момент времени. Задав начальную величину состояния, а затем выполнив бесследное преобразование среднего значения и ковариации, можно получить величину состояния в следующем временном интервале.Когда параметр в матрице состояния стабилен, это значение идентификации параметра.

    Пространственное выражение состояния бездатчиковой системы синхронного двигателя с постоянными магнитами: +1 и x k — векторы состояния системы текущего и предыдущего времени соответственно; u k — входной вектор системы; w k — вектор шума системного процесса; v k – вектор измерительного шума системы; z k — выходной вектор системы.В рекурсивном расчете УКФ, векторы шума W K и k k K K K не используются напрямую, а ковариационные матрицы Q W K и используется ковариационная матрица R из v k .

    Процесс оценки вектора состояния нелинейной системы, показанный в уравнении. 9, основанный на алгоритме UKF, разделен на четыре этапа: инициализация вектора состояния, вычисление сигма-точки, обновление времени и обновление измерения.

    Шаг 1: инициализация.

    x̂0=E{x0}P0=E(x0−x̂0)(x0−x̂0)T(10)

    Шаг 2: мы выбираем пропорциональную симметричную выборку для определения набора сигма-точек и вводим преобразование UT для аппроксимации нелинейности, и 2 Можно получить n + 1 сигма точек.

    Преобразование UT использует фиксированное количество параметров для аппроксимации распределения Гаусса. Принцип его реализации заключается в том, что некоторые точки исходного распределения выбираются по определенному правилу; среднее значение и ковариация распределения состояний этих точек равны среднему значению и ковариации исходного распределения состояний.Эти точки подставляются в нелинейную функцию, чтобы получить набор точек значений нелинейной функции. С помощью этих наборов точек можно получить преобразованное среднее значение и ковариацию. Для любой нелинейной системы апостериорное среднее значение и ковариация с точностью до третьего момента могут быть получены с использованием этого набора точек выборки.

    χi,k|k=x̂k|k,i=0χi,k|k=x̂k|k+((n+λ)Pk|k)i,i=1,2,…,nχi,k|k=x̂k| k−((n+λ)Pk|k)i,i=n+1,…,2n(11)ωi(m)=λn+λ,i=0ωi(c)=λn+λ+(1−α2 +β),i=0ωi(m)=ωi(c)=12(n+λ),i=1,2,…,2n(12)

    , где λ = α 2 ( n + k ) − n , α ∈ [0.000 1, 1] — коэффициент пропорциональности, а расстояние распределения частиц можно регулировать, изменяя значение α для уменьшения погрешности. k — избыточность, которая обычно равна 0 и оптимальна при β = 2. ((n+λ)Pk|k)i — i -й столбец квадратного корня матрицы, ωi( m) — взвешенное среднее, ωi(c) — взвешенная ковариация.

    Шаг 3: обновление времени: передача точки сигмы осуществляется в соответствии с дискретным состоянием системы, уравнение.9:

    Прогнозируемое среднее значение и ковариация вектора состояния получаются по результатам передачи.

    x̂k+1|k=∑i=02nωi(m)χi,k+1|k(14)Pk+1|k=∑i=02nωi(c)[χi,k+1|k−x̂k+1| k][χi,k+1|k−x̂k+1|k]T+Q.(15)

    Шаг 4: обновление измерения.

    Уравнение прогноза точки выборки наблюдения задается следующим образом:

    zi,k|k−1=h(xk|k−1).(16) | k −1 , полученное по уравнению 10 взвешивается и суммируется для получения значения предсказания измерения ẑk|k−1 системы и дисперсии P z , k | k −1 и перекрестная ковариация P xz , k | k −1 переменных измерения системы.

    ẑk|k−1=∑i=02nωi(m)zi,k|k−1.(17)

    Уравнение обновления времени устанавливается следующим образом:

    x̂k+1=x̂k+1|k+Kk+1( zk+1−h(x̂k+1|k)), (18)

    где x̂k+1 — апостериорная оценка вектора состояния в момент времени k + 1, а x̂k+1|k — априорная оценка состояния вектор в момент времени k + 1. Разность zk+1−h(x̂k+1|k) между измеряемой переменной и ее прогнозом называется инновацией или остатком процесса измерения, который отражает несоответствие между прогнозируемым значением и реальная стоимость.Матрица K k +1 называется остаточным усилением.

    Апостериорная ошибка

    ek+1=xk+1−x̂k+1=xk+1−x̂k+1|k−Kk+1(zk+1−ẑk+1).(19)

    Ковариация апостериорной ошибки равно

    Пусть∂Pk+1∂Kk+1=0, и коэффициент усиления Калмана найден.

    Kk+1=Pxz,k+1|kPz,k+1|k−1.(21)

    Тогда

    Pz,k+1|k=∑i=02nωi(c)[zi,k+1| k−ẑk+1|k][zi,k+1|k−ẑk+1|k]T+RPxz,k+1|k=∑i=02nωi(m)[χi,k+1|k−x̂k +1|k][zi,k+1|k−ẑk+1|k]T.(22)

    Из уравнения 9, мы можем использовать уравнения. 11–21, чтобы выполнить итеративную операцию фильтра Калмана без запаха.Таким образом, оцениваются скорость вращения ротора и положение синхронного двигателя с постоянными магнитами.

    Идентификация параметров СДПМ На основании UKF

    Учитывая короткий период управления дискретной системой, можно считать, что потокосцепление ротора ψ f и индуктивность квадратурной оси L не меняется в каждом цикле управления. Параметры двигателя рассматриваются как состояние медленного изменения во времени, чтобы сформировать расширенную нелинейную систему с уравнением тока в соответствии с уравнением напряжения по формуле.1 и уравнение потокосцепления. 2.

    diαdt=-RsLiα+ωeψfLsin⁡θ+uαL;diβdt=-RsLiβ-ωeψfLcos⁡θ+uβL;ddtψf=0;ddtL=0.(23)

    Из уравнения 24 видно, что ранг уравнения идентификации равен 2 и может реализовать только идентификацию полного ранга двух параметров. Поэтому мы рассматриваем R s как константу и применяем ее только для синхронной идентификации двух параметров потока ротора ψ f и индуктора L .

    Определим вектор состояния x=iαiβψfLT , входной вектор u=uαuβT  и выходной вектор z=iαiβT .Система и выходные измерения:

    ddtiαiβψfL=−RsLiα+ω̂eψfLsinθ̂−RsLiβ−ω̂eψfLcosθ̂00+1L001L0000uαuβ.(24)

    Результаты показывают, что наблюдатель потока ротора представляет собой нелинейную систему 4-го порядка. После вычисления матрицы Якоби нелинейного уравнения линейная система получается следующим образом: 25, 26, мы можем получить

    xk + 1 = fkx + mku + wk; zk = ckx + vk., (27)

    , где

    fk = 1-rslts0ωe1lsinθts-ωeψf1l2sinθts01-rslts-ωê1lcosθtsωêψf1l2cosθts00100001, mk = 1lts001lts0000, ck = 10000100 ,(28)

    , где T с представляет временной интервал от времени k до времени k + 1.

    После того, как уравнение системы получено, алгоритм идентификации параметров получается с шага 2 по шаг 4 для итерации.

    Случай моделирования

    Для проверки правильности определения скорости и параметров двигателя на основе алгоритма UKF он применяется к системе векторного управления СДПМ, а имитационная модель системы на основе структуры Рисунка 1 устанавливается в Matlab/ Среда Симулинк.

    РИСУНОК 1 . Блок-схема схемы векторного управления для СДПМ без датчика положения с идентификацией параметров.

    Стратегия управления двигателем и структурная блок-схема системы управления показаны на рисунке 1. Трехфазный ток c преобразуется в двухфазный ток i α , i β после преобразования Кларка; после преобразования Парка поток переменного тока эквивалентен двум составляющим постоянного тока d и q для работы, и посредством расчета i d и i q 900 заданное значение напряжения ud* и uq*.Они преобразуются в импульс ШИМ для управления мощным IGBT через модуль генерации пространственного вектора напряжения, который генерирует вращающийся вектор напряжения и запускает двигатель. Для преобразования Кларка и Парка требуется информация о положении ротора двигателя, и угол положения θ по-прежнему используется здесь.

    Система управления использует стратегию двойного регулирования скорости и тока с обратной связью. Дискретное значение тока статора получается с помощью схемы дискретизации, а затем ток разлагается на взаимно перпендикулярные составляющие тока i d и i q путем преобразования координат.Напряжение двигателя не может быть измерено, поэтому вместо фактического значения используется заданное значение напряжения. В бессенсорной части алгоритм UKF используется для оценки скорости двигателя. Согласно вышеупомянутому анализу, на точность идентификации легко влияют изменения параметров двигателя, поэтому в этой статье оценивается скорость, идентифицируются параметры двигателя и используются идентифицированные параметры для обновления эталонной модели. Поскольку идентифицируемые параметры включают скорость двигателя ω , положение θ , индуктивность L и поток ψ f , в этой статье используется пошаговый алгоритм идентификации.Во-первых, мы фиксируем индуктивность L и поток ψ f и используем алгоритм UKF для определения скорости ω и положения θ на линии. Затем мы фиксируем скорость ω и положение θ и используем алгоритм UKF для определения индуктивности L и потока ψ f на линии.

    Чтобы проверить эффективность схемы идентификации параметров СДПМ при бездатчиковом управлении, модуль оценки UKF использует для моделирования Matlab/Simulink.Параметры имитационного двигателя показаны в таблице 1.

    ТАБЛИЦА 1 . Параметры ПМСМ.

    Как правило, случайные помехи в системе и часть шумов измерений неизвестны. Следовательно, ковариационная матрица шума системы и шума измерения будет определяться опытным путем и моделированием. Соответствующий выбор начального значения может обеспечить получение алгоритмом высокоточных результатов прогнозирования при условии сходимости. В этой статье на основании большого количества исследований и экспериментов используются следующая ковариационная матрица и начальное значение.

    Q=0,100000,10000100000,01, R=0,2000,2.

    Результаты моделирования показаны на рисунках 2–5. Сначала моделируется система управления с датчиком положения, регистрируются сигналы напряжения, тока, скорости и положения двигателя. UKF используется для оценки скорости и положения СДПМ и сравнения с смоделированными сигналами скорости и положения. На рис. 2 и рис. 3 представлены диаграммы скорости и положения СДПМ, оцененные UKF, соответственно, а на рис. 4 и рис. 5 — ошибки оценки скорости и положения соответственно.Из результатов моделирования видно, что оценочное значение, полученное с помощью алгоритма UKF, может лучше отслеживать фактическое значение.

    РИСУНОК 2 . Скорость ротора.

    РИСУНОК 3 . Положение ротора.

    РИСУНОК 4 . Ошибка оценки скорости.

    РИСУНОК 5 . Ошибка оценки позиции.

    Рисунок 4 и Рисунок 5 показывают, что существует отклонение между оценочным значением и фактическим значением, но после итеративной коррекции на 0.15 с, регулировка скорости стабильная.

    Параметры двигателя играют важную роль в математической модели двигателя. Это влияет на уравнение состояния двигателя, а также на стабильность, точность и быстродействие всей системы. В рассмотренной выше математической модели и уравнении двигателя в основном присутствуют следующие параметры: сопротивление R с , индуктивность L и поток ψ f . С помощью моделирования было обнаружено, что сопротивление двигателя мало влияет на результаты оценки скорости и положения, в то время как поток ротора и отклонение индуктивности оказывают большое влияние на результаты оценки.

    После алгоритма UKF получаются оценочные значения каждой переменной состояния, как показано на рисунках 6–11. Из рисунков 6, 7 видно, что УКФ может не только точно определять поток статора, но и точно определять ток статора.

    РИСУНОК 6 . Идентификационное значение α -ток оси.

    РИСУНОК 7 . Идентификационное значение β — ток по оси.

    РИСУНОК 8 . Идентификационное значение потока.

    РИСУНОК 9 . Идентификационное значение индуктивности.

    РИСУНОК 10 . Оценка скорости с идентификацией параметров.

    РИСУНОК 11 . Оценка положения с идентификацией параметра.

    Рисунки 6, 7 из αβ Токи по осям обычно стабилизируются через 0,15 с. Это согласуется с изменением скорости на рисунке 2. Скорость контролируется токовой петлей. После полутора циклов токи достигают номинального значения тока 5А.После преобразования координат двухфазный ток αβ имеет разность фаз 90 под системой вала.

    Отражает эффективность наблюдателя. Рисунок 8 является результатом идентификации потока двигателя. Идентифицированный поток составляет 0,12 вбн, что имеет хорошую стабильность и близок к фактическому значению 0,12 вбн, а погрешность близка к нулю, что подтверждает эффективность метода идентификации. Рисунок 9 — результат идентификации индуктивности, и значение идентификации стремится к 8.5 мГн быстро, что в основном совпадает с фактическим значением. И индуктивность L , и потокосцепление ψ f могут сходиться к истинному значению, и погрешность практически равна нулю.

    Параметры потокосцепления и параметры индуктивности, определенные UKF, применяются к системе UKF в режиме реального времени для оценки скорости и положения двигателя, и достигается хороший эффект управления, как показано на рисунках 10, 11.

    Идентифицированные параметры возвращаются в систему, и UKF может своевременно обновлять параметры двигателя в математической модели, что значительно снижает ошибку оценки.После того, как идентифицированные параметры возвращаются в схему бездатчикового векторного управления, эффективность управления и результаты идентификации параметров всей схемы остаются стабильными в динамическом и стационарном состоянии.

    Заключение

    В данной статье рассмотрена идентификация параметров синхронного двигателя с постоянными магнитами на основе UKF. Параметры магнитного потока и индуктивности ротора, основанные на модели UKF, изменялись в режиме реального времени, а эффект оценки UKF был эффективно компенсирован.Алгоритм UKF требует меньше вычислений, но точность результатов идентификации высокая. Это очень удобный онлайн-метод идентификации параметров двигателя, который подходит для оценки состояния и идентификации моделей нелинейных систем. Работа бездатчиковой системы управления PMSM может быть гарантирована, даже если параметры двигателя имеют некоторые ошибки. Результаты моделирования показали, что алгоритм идентификации параметров может эффективно идентифицировать потокосцепление и индуктивность ротора в режиме реального времени, а также может эффективно оценивать скорость и положение с высокой точностью оценки, что может соответствовать требованиям управления двигателем в реальном времени.

    Заявление о доступности данных

    Первоначальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью/дополнительные материалы, а дальнейшие запросы можно направлять соответствующему автору.

    Вклад авторов

    Все перечисленные авторы внесли существенный, непосредственный и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее для публикации.

    Конфликт интересов

    ZW, XL, WW, BY, WL, QL, SW и QC работали в Северо-Западном филиале Государственной электросетевой корпорации Китая.YZ работал в Nari Technology Co., Ltd.

    Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось без каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Примечание издателя

    Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

    Ссылки

    Ан, Л., и Хамейер, К. (2014). Положение ротора и оценка скорости внутреннего синхронного двигателя с постоянными магнитами с использованием фильтра Калмана без запаха. На 17-й Международной конференции по электрическим машинам и системам (ICEMS). Ханчжоу, 727–732 гг. doi:10.1109/icems.2014.7013577

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Цао Р., Ченг М. и Чжан Б. (2015). Регулирование скорости комплементарного и модульного линейного двигателя с постоянными магнитами. IEEE Trans. Инд. Электрон. 62 (7), 4056–4064. doi:10.1109/tie.2015.23

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Чен Л., Сунь Х., Цзян Х. и Сюй Х. (2014). Высокоэффективное управление синхронным двигателем с постоянными магнитами для электромобилей. Jnl Comp. Тео Нано. 11 (3), 706–710. doi:10.1166/jctn.2014.3415

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Чен З., Чжан Х., Ту В., Луо Г., Манохаран Д. и Кеннел Р.(2019). Бездатчиковое управление синхронным двигателем с постоянными магнитами в железнодорожном транспорте с использованием сегментированной синхронной модуляции. Доступ IEEE. 7, 76669–76679. doi:10.1109/access.2019.2

    6

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Ченг С., Луо Д., Хуанг С., Чен З. и Хуанг К. (2015). Стратегия управления синхронным двигателем с постоянными магнитами и роторами, вращающимися в противоположных направлениях, в условиях несбалансированных нагрузок. IET Electric Power Appl. 9 (1), 71–79.doi:10.1049/iet-epa.2014.0130

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Цуй Ф., Сунь З., Сюй В., Чжоу В. и Лю Ю. (2020). Сравнительный анализ двусторонних линейных синхронных двигателей с постоянными магнитами различной конструкции. Пер. электр. Мах. Сист. 4 (2), 142–150. doi:10.30941/cestems.2020.00019

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Дэн Т., Су З., Ли Дж., Тан П., Чен С. и Лю П. (2019). Усовершенствованная стратегия управления ослаблением углового поля синхронного двигателя с постоянными магнитами. IEEE Trans. Вех. Технол. 68 (4), 3424–3435. doi:10.1109/tvt.2019.2

    5

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Фадил Х., Дрисс Ю. и Айте Ю. (2015). Управление скоростью скользящего режима PMSM с минимизацией вибрации нечеткой логики — проектирование и реализация. Информация. 6 (3), 432–442. doi:10.3390/info6030432

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Хе Б., Дэн Ю., Хе Д., Тянь Х. и Лю Ю. (2019). Стратегия векторного управления синхронным двигателем с постоянными магнитами и электроприводом. Микромоторы. 52 (3), 62–68.

    Google Scholar

    Хе, К., и Ву, Т. (2019). Анализ и проектирование синхронного двигателя и генератора с поверхностными постоянными магнитами. Пер. электр. Мах. Сист. 3 (1), 94–100. doi:10.30941/cestems.2019.00013

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Кьюн, К. (2017). Надежный адаптивный регулятор скорости с законом самонастройки для поверхностного синхронного двигателя с постоянными магнитами. Управление. англ. Практика. 11, 55–71.doi:10.1016/j.conengprac.2017.01.014

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лян Д., Ли Дж. и Цюй Р. (2017). Бездатчиковое управление синхронной машиной с постоянными магнитами на основе скользящего наблюдателя второго порядка с онлайн-оценкой сопротивления. IEEE Trans. Индивидуальный заявитель. 53 (4), 3672–3682. doi:10.1109/tia.2017.26

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Liu, X., Yu, X., Ma, G. и Xi, H. (2016). О скользящем режиме управления для сетевых систем управления с полумарковскими переключениями и случайными задержками датчиков. Инф. науч. 337-338, 44–58. doi:10.1016/j.ins.2015.12.023

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лу В., Тан Б., Цзи К., Лу К., Ван Д. и Ю З. (2021). Новый метод адаптивной идентификации нагрузки, основанный на улучшенном наблюдателе режима скольжения для сервосистемы позиционирования PMSM. IEEE Trans. Силовой электрон. 36 (3), 3211–3223. doi:10.1109/tpel.2020.3016713

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Луо С., Чен X., Сун Ю., Го С.и Шу, Х. (2019). Разработка контроллеров с предсказанием модели для приводной системы PMSM на основе расширенного наблюдателя фильтра Калмана. Ижев. 11 (4), 378–394. doi:10.1504/ijehv.2019.10024319

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Мун, К., и Квон, Ю.А. (2016). Бездатчиковое управление скоростью синхронного двигателя с постоянными магнитами с помощью фильтра Калмана без запаха с использованием различных параметров масштабирования. Дж. Электр. англ. Технология. 11 (2), 347–352. doi: 10.5370/jeet.2016.11.2.347

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    Нахид-Мобараке Б., Мейбоди-Табар Ф. и Саргос Ф.-М. (2004). Механическое бездатчиковое управление СДПМ с онлайн-оценкой сопротивления статора. IEEE Trans. Индивидуальный заявитель. 40 (2), 457–471. doi:10.1109/tia.2004.824490

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пан С. и Гао Дж. (2018). Обобщение технологии бездатчикового управления синхронным двигателем с постоянными магнитами. Микромоторы. 51 (3), 62–69.

    Google Scholar

    Тао, К., и Го, З. (2019). Идентификация потокосцепления ротора синхронного двигателя с постоянными магнитами на базе двойного алгоритма фильтра Калмана без запаха. науч. Технология инж. 19 (6), 122–128.

    Google Scholar

    Ван Р., Сун К., Ху В., Ли Ю., Ма Д. и Ван П. (2021). Анализ области стабильности коэффициентов спада на основе SoC батареи для автономных систем питания с постоянными нагрузками мощности. IEEE Trans.Силовой электрон. 36 (7), 7866–7879. doi:10.1109/tpel.2021.3049241

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ван Р., Сунь К., Ма Д. и Лю З. (2019). Анализ устойчивости преобразователя с регулируемым наклоном при слабом сигнале в электромагнитной шкале времени. IEEE Trans. Поддерживать. Энерг. 10 (3), 1459–1469. doi:10.1109/tste.2019.2894633

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ван Р., Сун К., Ма Д. и Ху Х. (2020a). Метод определения области кооперативной устойчивости линейного импеданса для сетевых инверторов в сетях слабой мощности. IEEE Trans. Умная сеть электроснабжения. 11 (4), 2856–2866. doi:10.1109/TSG.2020.2970174

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ван Р., Сунь К., Чжан П., Гуй Ю., Цинь Д. и Ван П. (2020b). Модель передаточной функции уменьшенного порядка инвертора с регулируемым наклоном через разложение непрерывной дроби Жордана. IEEE Trans. Энерг. Конверс. 35 (3), 1585–1595. doi:10.1109/TEC.2020.2980033

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Ян С., Ван Дж., Чжан Г., Ян С. и Ван С. (2016). Обзор управления асинхронным двигателем на основе фильтра Калмана. Управление инж. Китай. 23 (1), 30–37.

    Google Scholar

    Инь, З., Тан, Р., Ду, К. и Ван, Ю. (2019). Определение момента инерции на основе фильтра Калмана без запаха для синхронных двигателей с постоянными магнитами. На 14-й конференции IEEE по промышленной электронике и приложениям (ICIEA), 1141–1145. doi:10.1109/icea.2019.8834168

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Чжун, К.и Лин Ю. (2017). Идентификация параметров на основе эталонной модели с адаптивным управлением (MRAC), применяемая к синхронному двигателю с постоянными магнитами поверхностного монтажа. Междунар. Дж. Электроника. 104 (11), 1854–1873 гг. doi:10.1080/00207217.2017.1329946

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Чжун З., Джин М. и Шен Дж. (2018). Бездатчиковое управление синхронным двигателем с постоянными магнитами в полном диапазоне скоростей с помощью эталонной адаптивной системы на основе фазированного ПИ-регулятора. Проц. CSEE 38 (4), 1203–1211.doi:10.13334/j.0258-8013.pcsee.162121

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Чжоу Х., Лю З. и Ян Х. (2018). Диагностика неисправности крутящего момента двигателя для полноприводного автомобиля с независимым приводом на основе фильтра Калмана без запаха. IEEE Trans. Вех. Технол. 67 (3), 1969–1976. doi:10.1109/tvt.2017.2751750

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Чжу, К., Чжан, З., Ян, Х. и Чжу, Ю. (2014). Исследование бездатчиковых стратегий управления током PMSM. Управление. англ. Китай 21 (4), 547–553.

    Google Scholar

    О расчете коэффициента заметности синхронного двигателя с синхронным сопротивлением сегментированного ротора | Виорел

    Дарюс Андрюкайтис
    Каунасский технологический университет, Литва

    Александр Аргирос
    Сиднейский университет, Австралия

    Radu Arsinte
    Технический университет Клуж-Напока, Румыния

    Иван Баронак
    Словацкий технологический университет, Словакия

    Khosrow Behbehani
    Техасский университет в Арлингтоне, США

    Mohamed El Hachemi Benbouzid
    Брестский университет, Франция

    Далибор Биолек
    Университет обороны, Чехия

    Клара Капова
    Университет Жилины, Словакия

    Ray-Guang Cheng
    Тайваньский национальный университет науки и технологии, Тайвань, провинция Китая

    Эрик Хроми
    UPC Broadband Slovakia, Словакия

    Милан Дадо
    Университет Жилины, Словакия

    Петр Дрекслер
    Брненский технологический университет, Чехия

    Eva Gescheidtova
    Брненский технологический университет, Чехия

    Gokhan Hakki Ilk
    Университет Анкары, Турция

    Janusz Jezewski
    Институт медицинских технологий и оборудования, Польша

    Рене Калус
    VSB — Технический университет Остравы, Чехия

    Иван Касик
    Академия наук Чехии, Чехия

    Ян Кохаут
    Университет обороны, Чехия

    Ondrej Krejcar
    Университет Градец-Кралове, Чехия

    Zbigniew Leonowicz
    Вроцлавский научно-технический университет, Польша

    Miroslaw Luft
    Технический университет Радома, Польша

    Станислав Марчевский
    Технический университет Кошице, Словакия

    Jerzy Mikulski
    Экономический университет в Катовице, Катовице, Польша

    Кароль Молнар
    Honeywell International, Чехия

    Miloslav Ohlidal
    Брненский технологический университет, Чехия

    Neeta Pandey
    Делийский технологический университет, Индия

    Марек Пенхакер
    VSB — Технический университет Остравы, Чехия

    Wasiu Oyewole Popoola
    Эдинбургский университет, Великобритания

    Роман Прокоп
    Университет Томаса Баты в Злине, Чехия

    Karol Rastocny
    Жилинский университет, Словакия

    Мария Рихтерова
    Университет обороны, Чехия

    Gheorghe Sebestyen-Pal
    Технический университет Клуж-Напока, Румыния

    Серебрянников Сергей Владимирович
    Национальный исследовательский университет «МЭИ», Российская Федерация

    Юрий Шмалий
    Университет Гуанахуато, Мексика

    Владимир Шейбал
    Пардубицкий университет, Чехия

    Богумил Скала
    Западночешский университет в Пльзене, Чехия

    Лоранд Сабо
    Технический университет Клуж-Напока, Румыния

    Adam Szelag
    Варшавский технологический университет, Польша

    Ahmadreza Tabesh
    Исфаханский технологический университет, Иран, Исламская Республика

    Мауро Тропеа
    Департамент DIMES Университета Калабрии, Италия

    Виктор Валух
    Академия наук Чехии, Чехия

    Jiri Vodrazka
    Чешский технический университет в Праге, Чехия

    Мирослав Вознак
    VSB — Технический университет Остравы, Чехия

    He Wen
    Хунаньский университет, Китай

    Отакар Вильферт
    Брненский технологический университет, Чехия

    Определение вибрации синхронного двигателя из-за гармоник электромагнитной силы

    %PDF-1.4 % 1 0 объект > эндообъект 8 0 объект /Заголовок /Тема /Автор /Режиссер /Ключевые слова /CreationDate (D:20220401040237-00’00’) /ModDate (D:20170103133825+01’00’) /Стиль (Изображение с возможностью поиска \(Точное\)) >> эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > эндообъект 4 0 объект > эндообъект 5 0 объект > поток application/pdf

  • Лефевр, Иван и Дават, Бернар и Лажуа-Мазенк, Мишель
  • Электромагнетизм
  • Определение вибрации синхронного двигателя из-за гармоник электромагнитной силы
  • Синхронные двигатели. Вибрации. Статоры. Магнитные силы. Магниты. Электромагнитные поля. Флуктуации. Зубья. Методы конечных элементов. Гармонический анализ. 2004-04-24T11:07:32+05:30Acrobat Capture 3.02017-01-03T13:38:25+01:002017-01-03T13:38:25+01:00Синхронные двигатели — Вибрации — Статоры — Магнитные силы — Магниты — Электромагнитные поля — Колебания — Зубцы — Методы конечных элементов — Гармонический анализAdobe Acrobat Подключаемый модуль захвата бумаги Pro 11.0.0 с ClearScanuid:56c6c288-6460-4d4b-807b-f9be78ce679fuuid:251fe396-4077-40ef-9127-c50c1f7b7688 конечный поток эндообъект 6 0 объект > эндообъект 7 0 объект > эндообъект 9 0 объект > эндообъект 10 0 объект > эндообъект 11 0 объект > эндообъект 12 0 объект > эндообъект 13 0 объект > /ProcSet [/PDF /Text /ImageC /ImageB /ImageI] >> эндообъект 14 0 объект > поток хڥXn6+!; !Ȃ6oA#)ZX$dBRX»N)bs.
  • alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.