小木又木又 2024-05-21 20:25 采纳率: 0%
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绕线式异步电动机双馈调速如何实现预励磁

绕线式异步电动机双馈调速如何实现预励磁?
鼠笼电机实现预励磁的相关研究比较多,就是坐标变换的角度和转矩电流那边给零一段时间。
但是绕线式异步电动机双馈调速是在转子侧控制,此时鼠笼电机的那种方式不在适用了。这个时候应该如何改进来实现预励磁的控制呢?
#电机控制#异步电机

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-05-21 20:26
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    在绕线式异步电动机(Wound-Rotor Induction Motor, WRIM)的双馈调速系统中,预励磁是指通过外部电源向转子绕组提供额外的励磁电流,以改变电机的气隙磁场,进而影响电机的转速和电磁转矩。与鼠笼电机不同,绕线式电机的转子绕组是可接入外部电源进行独立控制的。为了实现预励磁,你需要在转子电路中加入一个可控的电源,通常是一个直流电源或逆变器,然后通过精确控制这个电源的电压和频率来调整转子绕组中的电流。

    以下是一种基本的预励磁控制策略:

    1. 硬件配置:

      • 电机:绕线式异步电动机。
      • 转子侧设备:一个独立的直流电源(例如,电池、超级电容)或逆变器,用于为转子绕组供电。
      • 控制器:PLC、微控制器或嵌入式计算机,负责计算控制信号并驱动逆变器或调节直流电源。
    2. 控制系统设计:

      • 传感器:需要安装速度传感器(如编码器)测量电机的实际转速。
      • 控制算法:采用PI(比例-积分)或PID(比例-积分-微分)控制器,根据参考速度和实际速度的偏差来计算转子侧的励磁电流指令。
      • 转子侧电流控制:基于上述电流指令,逆变器将直流电压转换为交流电压,供给转子绕组。这可以通过空间矢量调制(Space Vector Modulation, SVM)、正弦波脉宽调制(Sinusoidal Pulse Width Modulation, SPWM)等方式实现。
    3. 预励磁过程:

      • 在启动时,可以先保持转子励磁电流为零,让定子侧的三相交流电源驱动电机启动到一定的速度。
      • 当电机达到一定速度后,开始逐渐增加转子励磁电流,以实现预励磁。通过调整这个过程的速度,你可以控制预励磁的效果。
      • 在整个过程中,要确保电机的稳定运行,并且防止过励磁导致的温升过高。

    这里是一个简化版的伪代码示例,展示了如何使用PID控制器计算转子侧励磁电流:

    import numpy as np
    
    # PID控制器参数
    Kp = 0.5
    Ki = 0.1
    Kd = 0.01
    integral_term = 0
    last_error = 0
    
    def pid_controller(reference_speed, actual_speed):
        error = reference_speed - actual_speed
        integral_term += error
        derivative_term = (error - last_error) / dt  # 假设dt是时间步长
        output = Kp * error + Ki * integral_term + Kd * derivative_term
        last_error = error
        return output
    
    # 示例:设置参考速度和电机初始状态
    reference_speed = 1000  # 额定转速单位rpm
    motor_initial_speed = 500  # 假设电机已启动至一定速度
    motor_speed = motor_initial_speed
    
    # 开始预励磁过程
    while True:
        current_speed = get_actual_speed()  # 获取实时速度
        if current_speed >= reference_speed:
            break  # 达到目标速度,结束预励磁
    
        # 计算转子励磁电流指令
        d-axis_current_command = pid_controller(reference_speed, current_speed)
        
        # 根据指令驱动逆变器或调节直流电源
        set_d_axis_current(d_axis_current_command)
    
        # 更新电机状态
        motor_speed = current_speed
    

    注意,这只是一个简化的例子,实际应用中可能需要更复杂的控制策略,包括考虑电机模型、电机参数补偿、故障检测等。此外,具体的控制算法实现可能会依赖于特定的硬件平台和编程环境,例如MATLAB/Simulink、Python/PyTorch等。如果你需要完整的代码实现,可能需要进一步的研究和调试工作。

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