电机优化（共9篇）
电机优化 篇1
0引言
在一定的约束条件下,调整参数或结构等因素,使电机部分指标得到改善的方法称为电机优化设计。永磁电机定子结构和交流异步电机基本一致,而转子形式多种多样,另外考虑到永久磁体的特殊性,常规设计方法常常不能取得满意的效果,必须拓展新的优化方法。
1传统优化方法
针对某一特定指标而进行的优化常常表现为最值问题,但是当各变量间相互影响或优化变量以及约束较多时,通过逐个分析各参数与目标性能间的关系难以找到最优点,而必须依靠优化算法。
传统优化方法的理论基础是古典极值理论和传统随机算法,包括以下几大类:
1.1解析法和数值法
如果问题可以用显式表达,并且能够求导数,那么微分法就可以解决其中的无约束优化问题,而拉格朗日乘子法和库恩—图克定理可以解决有约束优化问题。这些方法都需要计算目标函数的导数,但由于电机优化问题常常难以用显式表达,更不要说求导数,所以这类方法难以直接用于电机优化问题。
1.2直接搜索法
这类方法通过迭代直接计算函数值寻优,不要求显式表达,更不要求可导,因而在电机优化领域应用广泛,如0.618法、分数法、插值法、步长加速法(Hooke-Jeeves法)、鲍威尔法等。其中,前三种方法是一维优化方法,其余的均为多维优化方法。
1.3有约束优化问题求解方法
这一类方法有两种,第一种构造一个罚函数,当约束条件不满足时该函数受到制约,条件满足时该函数不受约束,从而将有约束优化问题化为序列无约束问题,包括序列无约束极小化法(SUMT)、序贯加权因子法(SWIFT)等;第二种是把目标函数或约束函数加以线性近似,再应用线性规划方法去逼近最优解。
2新型优化方法
和传统优化方法不同,近年来人们通过对物理、自然或社会现象的模拟,提出了一些新型优化方法,在此作简要介绍。
2.1模拟退火算法
Simulated Annealing,简称SA,它模拟了固体退火过程,由S.Kirkpatrick于1983年提出。其原理是,在某一初温下,随着温度的降低,遵循概率突跳特性在空间寻找目标函数最优解,因而能概率性地脱离局部最优解,其局部搜索能力很强[1]。但这种方法对搜索空间整体的了解不够,阻碍了对全局最优点的搜索,严重影响了优化效率的提高。
2.2禁忌搜索算法
Tabu Search,简称Tabu,由F.Glover等人于1986年提出。这种方法能记录优化过程中已经搜索过的区域,从而最大限度避免了无效探索,既保证了搜索的多样性,又提高了后续优化过程的针对性。但其不足是优化速度有待提高,而且判据方面也不够成熟[2]。
2.3差异进化算法
Differential Evolution,简称DE,由加州大学的Rain Storn于1994年提出[3]。这种方法源于遗传算法,但不需要进行解码、编码,直接进行产生种群、变异、交叉与选择操作,其核心是将待优化的解向量当做进化的基本个体,随机产生解个体组成群体,再通过施加加权差异产生新个体和群体。这种算法对初始值无要求,具有并行运算特性,速度快、适应性强,但存在早熟问题。
2.4免疫算法
Immune Algorithm,简称IA,亲和度高的抗体容易被选择,亲和度低的抗体则被淘汰,优质抗体通过变异产生新抗体,实现局部搜索。通过克隆抑制亲和度低的抗体,保留亲和度高的变异抗体,通过在抗体群中加入随机抗体实现更新。这种方法具有所需函数信息少,全局性和鲁棒性好的优点,但也存在收敛速度不高和未成熟收敛现象[4]。
2.5粒子群算法
Particle Swarm Optimization,简称PSO,源于对鸟群捕食行为的模拟。基本思想是在搜索空间内确定一群具有一定速度和位置的初始粒子,粒子的位置对应于潜在的解,将其代入适应度函数计算适应度值从而评价粒子的优劣。这种方法对初始值的依赖较大,容易遇到早熟和收敛性差的问题[5]。
2.6人工神经网络算法
Artificial Neural Network,简称ANN,基于对大脑信息处理机制的模拟而来。其基本思想是输入学习样本,通过学习信号的正向传播得到期望和实际输出的误差,再用反向传播根据误差的大小对网络的权值和阈值进行调整,进行反复调整和训练实现优化。这种方法具有很强的非线性拟合能力,以及自学习、联想存储等优点,但也有学习速度慢、网络训练失败可能性大以及容易陷入局部极小点等不足[6]。
2.7专家系统
Expert System,简称ES,本质上是植入了人类在某一领域专门知识的智能化计算机程序,以专家的经验和知识为依据引导优化过程。其核心包括三个部分,即知识库、推理机、用户接口。专家系统具有知识与处理相分离的统一结构,便于处理不完整、不确定的知识,易于实现系统框架的复用,但规则之间的关系不透明,当规则较多时搜索效率很低,同时也不具备学习能力[6]。
2.8遗传算法
Genetic Algorithm,简称GA,20世纪70年代由Holland提出。过程如下:首先是编码,将问题空间映射到编码空间,然后通过复制、交叉、变异等操作模拟进化过程,搜索空间得到最优解,最后将最优解逆映射到原空间。这种方法具有自适应、随机和并行的特点,因而全局搜索能力强、速度快,但优化后期局部搜索能力不足[7]。
2.9田口方法
Taguchi,是田口玄一于20世纪50年代初创立的一种质量管理技术,但由于其有效和简便的特点,在工程与实验等领域也得到了广泛应用。其从组合数学理论中的正交拉丁方发展而来,待考察变量的取值称为水平,而变量称为因素,它只需要一个部分因子矩阵,就可以在各个水平对任一因子进行比较,从而大幅降低实验次数。图1中有3个待优化的变量,每个变量如果有3个可能值,遍历法需要探索33=27种可能的方案,而田口法使用的正交表是L9(33)=9,工作量大大降低。显然,随着因素和水平的增多这种差距还会急剧增大[8]。
2.10模式搜索
Pattern Search,简称PS,Hooke和Jeeves于1961年提出[9],是直接法的一种。这种方法在参考点周围寻找更优点,并以此点为基点,新的搜索沿参考点到基点方向,称此方向为“模式”,模式移动沿着基点向新的参考点进行。交替进行模式移动与探测搜索从而逼近最优点,如图2所示。模式搜索算法不要求导数,简单直观,易于用计算机程序实现,但速度比较慢。
3优化算例
原型电机是某110st-m02020型永磁电机,转子和定子均为DW465_50硅钢片,面装式转子,N35SH永磁体,定子为星形绕组。将永磁电机定转子内外径、极对数、槽数等固定,优化变量确定为磁极厚度thk、气隙长度t、磁极偏心距offset、极弧系数emb、齿槽宽bs0五个,其测量结果如表1所示。根据以上参数在Ansoft Maxwell 15软件中进行参数化建模,如图3所示。
直接采用模式搜索法优化,经过77次迭代计算完成优化;以相同的起始点采用遗传算法优化,经过118次迭代计算完成优化;采用Taguchi方法进行优化,经过5轮试验(相当于61次迭代计算)完成优化。
然后采用两种新型混合优化方法试验:
(1)先采用田口法,当优化效率降低比较明显后,以田口法选定的优化点为初始点改用模式搜索法继续优化,简称为Taguchi-PS方法。
(2)先采用遗传算法,当优化效率降低比较明显后,以遗传算法选定的优化点为初始点改用模式搜索法继续优化,简称为GS-PS方法。
本文在选择最优点时,对畸变率和基波幅值进行综合考虑,即首先应保证气隙磁场基波幅值不小于0.75 T,在此基础上畸变率越小越好。
原型电机和优化结果如表1和图4所示,可见:
(1)田口、遗传和模式搜索这三种单一算法均能有效进行优化。其中Taguchi方法效果最好;遗传算法和模式搜索法的结果比较接近,前者在优化后期容易发生跳变,后者结果受起始点影响较大。
(2)Taguchi-PS和GA-PS两种复合算法结果比较接近,较Taguchi方法结果有一定改善,进一步向全局最优点逼近,在精度一定的前提下降低了计算量。
4结语
对于永磁电机的优化来说,从一个较合理的原型电机出发,以上各种算法均能有效进行优化。PS优化和GA优化的结果比较接近,但模式搜索法对起始点较为敏感,容易收敛于局部最优点;遗传算法在优化的后期容易发生跳变,优化效率较低;Taguchi和遗传算法相似,逼近全局最优点的精确性不够;新型的Taguchi-PS和GA-PS两种混合算法较好地结合了两种算法的优势,能够进一步提高优化质量,避免了优化后期大量低效率的迭代计算。因此,根据需要将不同的方法合理结合起来,有可能创造出效果更好的新型算法。
摘要：在分析电机优化设计技术文献的基础上,对永磁电机优化设计方法进行了介绍与归纳。用一个算例介绍了田口算法、遗传算法、模式搜索及两种新型复合方法在永磁电机优化中的应用。最后总结了永磁电机优化设计技术当前存在的问题与未来的发展趋势。
关键词：永磁电机,设计,优化算法,数值方法
参考文献
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[3]宋战平,刘京,梁莉,等.基于差异进化算法反演参数的隧道稳定性分析[J].地下空间与工程学报,2013,9(3):558-565.
[4]田银,谢延敏,孙新强,等.基于人工免疫算法和RBF神经网络的板料成形变压边力优化[J].机床与液压,2015,43(7):5-9,27.
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[7]Sadeghi M H,Darabi A.Optimization of a new type of hysteresis motor using genetic algorithm[C]//Environment and Electrical Engineering(EEEIC),20109th International Conference on:479-482.
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[9]Hooke R,Jeeves T A.Direct search solution of numerical and statistical problems[J].Journal of the ACM,1961,8(2):212-229.
电机优化 篇2
关键词:电机拖动优化实验教学实践教学
中图分类号:G642文献标识码:A文章编号:1674-098X(2011)06(a)-0193-01
1 引言
随着科学技术的发展和大学教育中新开课程的加入,每门课程的学时数越来越少。为了适应这个发展趋势,也为了解决课程间不必要的重复,实现电机、拖动与电气控制三者之间的真正融合,学校组建了《电机拖动与控制》教学改革课题组。经过教改方案论证会,将实践环节作为该课程教学改革的关键环节,因此根据课程改革思路,对实践的项目、内容、方法进行了优化。以下为对该门课程实践教学的优化进行了总结。
2 实物实验教学环节的改革优化
对《电机拖动与控制》课程的实物实验教学环节进行了改革和优化,分别建设了电机与拖动控制实验室、软件仿真实验室。
2.1 电机拖动实物实验项目的优化
对我校自行设计研制的“DCKS-1型电机综合实验装置”根据《电机拖动与控制》教学内容(电机、拖动、电气控制环节等)进行了技术改造,拓宽了综合创新实验项目。根据实验教学大纲的需求将实验教学内容分为直流电动机起动、制动与调速;三相异步电动机自动往返控制;三相异步电动机常用起动方式;三相异步电动机能耗制动控制等六个知识模块,每个知识模块的实验项目由课堂示范项目、技能项目、综合创新项目构成。例,直流电机起动、制动与调速实验,在《电机学》课程实验教学中光是了解电机的起动方法,经过优化后在起动的基础上增加了电机的制动与调速内容,实现了电机、拖动与电气控制三者之间的真正融合。经过优化其余各实验模块,都能充分体现该课程实验教学内容的针对性。且在实验教学过程中充分发挥学生的主体作用和教师的主导作用,给予学生更多的自主权,把以学生为主体的思想贯穿与实验教学的全过程,激发学生对实验的积极性,在实验过程中教师尽量少讲,给学生更多的独立的机会。通过优化验证性实验项目进一步加深了学生对基本概念,基本原理的理解和应用;通过优化综合性、设计性实验项目,使学生学会了综合运用学到的知识。在基本实验完成后,进行一个由自己设计、基本实验基础上的延伸实验, 以培养和增强学生的动手能力,使学生能独立操作仪器设备,从而提高了学生解决工程问题、独立设计实验的能力。
2.2 软件仿真实验实验教学改革
在仿真实验教学中,将实验教学应用到课堂与现场实践教学相结合,两种实验教学方法的交互教学,使仿真实验的实验教学效果有了显著地提高。将仿真软件MATLAB中的SIMULINK同步应用于《电机拖动与控制》课堂教学中。如变压器负载运行仿真实验,直流电动机软起动仿真实验等,采用多媒体实验教学方式,将所讲内容以图、文、声、像、动画等多种形式呈现给学生,再配合老师的现场讲解和适当板书。仿真实验在课堂教学中的应用,加强了理论的实际应用和学生工程意识,并提高了学生的感性认识;利用现场实践仿真实验教学,以提高学生理论联系实际能力和创新能力,培养学生主动性、探索性、研究性学习的兴趣。《电机拖动与控制》仿真实验在西门子先进自动化技术联合示范实验中心的实验教学改革中的应用,得到了本校师生的广泛认同。
2.3 实验成绩的考核
实验成绩的有效评定是提高学生实验积极性和主动性的有效手段。过去实验报告评定实验成绩,很明显这种根据一篇实验报告来评定学习成绩是以篇概全,难以考查学生动手操作的能力,结果是实验成绩的评定流于形式,因此,根据实验的特点,实物实验项目、仿真实验项目采取定性与定量相结合,笔试与现场考评相结合的考核方法。
3 实践教学环节的改革优化
为了实现《电机拖动与控制》课程的实践教学环节的改革和优化,成立了与之配套的高水平实训室。如电机拆装与测试实训室、中高级维修电工实训室等。
3.1 实践教学环节的优化
实训的具体课题来源于生产实际,通过调查的反馈信息,其它学校项目的实训内容大多处在简单的模拟阶段,与实际相差甚远,因此应大胆改革。经过广泛调研、论证,主持制定和修订了自动化专业的人才培养计划,为了培养出高质量的具有高技能的应用型人才,在新的人才培养计划中,增设了四周的中、高级(各二周)维修电工实训,二周的电机拆装与测试实训。在维修电工实训项目中学生自行设计控制电气原理图,并加以论证、优化,从理论上证明其可行性;其次,进行布局规划、制作、安装、调试。最后,进行验收考核。在电机拆装与测试实训中,首先,学生根据课题的不同要求,查测各自电机的有关数据,针对不同型号的电机绘制绕组展开图和轴向示意图;结合理论及相关实验积累的知识,拟定多种方案和步骤。其次,绕制绕组、下线。最后,进行绝缘测试,测试通过后,可将引出线按照要求进行星型或三角形接法接线,接下来是试转、测试、浸漆,烘干后便可安装。在实训中学生充分发挥了自己的创造能力并提高了实际动手能力,改变了思维定势,培养了严谨务实,不骄不躁的学习和工作作风,体现了密切协作的团队精神。
3.2 实训成绩的考核
经过不懈努力,建立了中、高级维修电工实训体系,形成了分别以操作熟练程度、方案创新、实训最终产品等为主评定学生实训成绩的考核体系。在中级维修电工实训中,严格按照中级维修电工的要求进行各项目的动手训练,实训结束时,采取随机抽题现场操作的方法,主要根据操作情况以评定每个学生的维修电工实训成绩;在高级维修电工实训中,根据各项目小组设计方案的创新点、分工合作、实际完成情况评定学生实训成绩。在电动机拆装与测试实训中,三个同学为一小组互相配合共同组装一台异步电动机,最后通过试验测定组装的异步电动机质量作为评分的主要依据。
4 结语
通过对实物实验教学、实践教学的优化和改革,给学生提供了较好的动手实验场所和环境,该课程在校内初步形成了“理论教学现场化、实验教学层次化(多样化)、课设实训一体化”实践教学体系。把培养学生运用知识能力的培养贯彻于教学的全过程,将理论教学与实践教学并重对待,激发了学生的学习兴趣,提高了学生解决工程测试技术的能力和独立设计试验的能力,并拓展了学生的知识,培养了学生的综合素质。
参考文献
[1] 陆秀玲.电机拖动实验教学与学生综合素质的培养[J].职业技术教育,2008(8):35～36.
冷却风扇电机静平衡的优化 篇3
由某公司承制我公司某车型冷却风扇, 性能试验均满足QC/T 773-2006《汽车散热器电动风扇技术条件》要求[1], 但在工作时, 对地板和座椅滑轨振动较大, 影响驾驶的舒适性。当对电机解析时, 发现转子上应用过多平衡泥 (图1) , 很多在3齿以上, 并且很不均匀, 本文就此问题阐述其产生原因并提出解决方案, 从而降低电机生产成本、提高电机质量等。
1 转子静平衡
1.1 转子静平衡
电机转子可视为刚性回转件, 当旋转时, 假设存在质心与旋转轴线偏移 (图2) , 因此会产生离心力,
式中:m:转子质量r:质心半径ω:转速
当转速一定时, 影响转子离心力大小为转子质量和质心半径是由几何参数和制造误差等因素决定, 而两者都是静态因素, 因此我们通常将两者一起考虑, 质量m和离心距离r的乘积m²r表示静不平衡的大小, 单位g²cm。
1.2 电机振动原因
影响电机振动有两点特别重要因素:转子的平衡 (静平衡、动平衡) 和电机的安装与连接[1];转子的平衡属于内因, 电机安装与连接属于外因, 因此平衡是影响电机振动的重要因素。在转子平衡中, 动平衡是静平衡的结果, 因此转子静平衡是影响电机振动的基本原因。
1.3 原因分析
根据回转体平衡条件, 即:在同一个回转体面内加一质量 (或相反位置减一质量) , 使其相应的离心力与原有质量所生产的离心力的合力等于零, 该力系就成为一个平衡力系, 回转件及达到平衡状态[3]。表达式为:
式中:F:总离心力。Fb:平衡质量离心力。∑Fi:原有质量离心力的合力。
mr为回转件总质量和总质心的矢积。mbrb平衡质量和其质心的矢积。
miri原有各质量和其质心的矢积。
因此, 转子的静平衡一般可采用单平面单测点平衡方法, 实质是矢量平衡法, 如果矢量A表示原始振动, 矢量B表示加上试重T后的振动, 那么矢量 (B-A) 就是试重T的响应, 因此为了消除原始振动, 所需加的校正量W可以按照下列公式计算出来:
从上可分析出, 当B-A越大, 所加试重越大, 所需要的平衡泥就越多, B-A=0时, 质心与回转中心重合, 达到平衡, 无须加任何试重;因此有效控制转子静平衡大小, 才是电机生产最关键、最基本要素。
2 转子产生静不平衡原因
转子产生静不平衡原因是由几何参数和制造误差等因素决定, 包含以下主要几个方面:
○1铁芯端跳差;○2铁芯厚度不一致;○3绕线受力不均匀;○4换向器圆度不好;○5其它 (如:质量分布不均匀、质心与旋转轴线偏移距离r过大、其它零部件加工等) 。
3 对现有产品统计分析
本文根据该公司生产现状, 以每班次生产500个转子, 并且抽取5个班次生产产品进行统计分析, 统计结果见表1。
从表1中转子初始平衡图:
图5为2500个转子平衡泥齿数分布图:
对平衡泥齿数3齿及以上的转子产生不平衡的原因进一步分析, 结果分别见图6与表2。
从图6可看出, 铁芯端跳差和铁芯厚度不一致占总缺陷的87%, 属于重点解决问题, 因此只要把此问题解决, 电机初始平衡理论合格率可达到:
4 原因分析
根据PFMEA控制流程及加工工艺, 采用方框图方式描述其原因 (见图7) :
针对原因分析框架图所示的, 制定出相应的规范, 如表3所示。
针对表3, 1-5项为生产保障条件, 在此不做赘述。本文仅从模具结构和轴孔的配合间隙进行分析阐述:
针对模具结构可能存在错误的情况, 结合实际的模具使用情况, 以及对铁芯入轴模所生产的铁芯进行端跳测量, 得出以下结论:
铁芯入轴模结构比较旧, 实际使用效果不好, 所生产的铁芯符合端跳≤0.10mm合格条件的仅占总数的70%。该模具结构在铁芯入轴时不能有效的控制轴的位置, 造成轴的位置偏离, 而且对冲片的压紧力不够, 导致铁芯厚度不一致, 从而造成铁芯跳动偏大, 为转子的一次合格率低造成较大隐患。
针对轴孔配合过盈度的问题, 对当前在使用的50根轴进行检查, 其轴径为Φ8±0.03, 再取50个合格的铁芯, 经铁芯入轴工艺后, 测量其端跳, 测量结果为:有13只铁芯端跳大于0.10mm, 合格率仅为74%。
5 解决方案
5.1 模具结构调整
结合实际生产情况, 设计出新的铁芯入轴模结构。该结构能有效的控制轴的位置, 减少轴的位置偏离, 从而改善铁芯端跳, 并且还能保证铁芯厚度均匀, 还同时考虑到操作工更换模具的频繁, 模具在结构上进行了改进, 工人只需更换两个零件, 就可以生产出不同尺寸的铁芯, 从而进一步减少模具更换时间和频率, 提高工作效率, 也方便模具的管理 (图10) 。
结合实际检验情况, 设计出新的检具 (图11) 。该检具结构合理, 能准确的测量铁芯的实际端跳情况, 有效的避免了测量时造成的误差。
测量并记录新模具所生产的铁芯端跳 (见表4) 。分5次共记录了250只新模具所生产的铁芯端跳。端跳≤0.10mm达到94.8%, 远远超出原先端跳合格率84.68%, 接近理论值, 说明新铁芯入轴模设计成功。
5.2 轴公差调整
电机转轴和铁芯采用过盈配合, 过盈度决定液压安装过程中的变形量等, 目前该公司所使用的铁芯孔径尺寸为Φ8mm (上偏差:+0.03, 下偏差:+0.02) , 同时采购三种不同直径的轴, 分别为Φ8.10、Φ8.14、Φ8.18, 与孔配合的过盈度为0.08、0.12、0.16。分别对三种轴进行压装, 测得圆跳动, 得出最适合的配合的轴, 见表5。
根据表5和图12数据可以看出, 轴径为Φ8.14时, 与铁芯装配后, 合格率最高, 且分布均与, 因此可确定轴和孔装配尺寸。
按原方案统计方法。抽取新方案2500个零部件, 转子静平衡超差累计有91只, 有2409只转子静平衡量满足公司要求, 平均合格率达到96.36% (见表6和图13) 。
6 整车试验验证
对电机优化前后, 测得风扇动不平衡量见下表7:
优化前后风扇对整车关键点振动量测试结果见表8:
具体分析:
6.1 优化前后车内地板振动频谱对比分析
从图14可以看出车内地板:
优化后X、Y和Z方向振动在整个频段内均有较明显的改善, 尤其在39Hz附近改善最大。地板振动由0.071g降为0.013g, 达到要求, 见表9:
6.2 优化前后车内座椅滑轨振动频谱对比分析:
从图15可以看出车内座椅导轨:
1) 优化后X、Y和Z方向振动在整个频段内均有较明显的改善, 尤其在39Hz附近改善最大。
2) 座椅滑轨振动由0.022g降为0.0042g, 达到目标要求, 见表10。
7 结论
通过对电机内部结构的分析, 找出原设计及生产过程中存在不足, 有效的解决电机动不平衡, 减少对整车振动的影响, 提高整车驾驶的舒适性;并且减少平衡泥使用, 降低电机生产成本、提高电机质量。
摘要：通过对转子各部件生产、装配工艺的调整, 有效解决转子静平衡量, 从而提高电机质量、减少电机振动, 提高整车的舒适性。
关键词：静平衡,风扇,电机,圆跳动,振动
参考文献
[1]QC/T 773-2006.汽车散热器电动风扇技术条件[S].2006.
电机优化 篇4
关键词：定冷水；氢氧化钠溶液；PH值；防腐蚀
中图分类号：TM31 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2012）26-0048-02
随着超高温高压机组的增加，为了保证安全，对水循环系统要求更加严格，为此，日常化学监督调整工作就显得尤为重要，特别是《中国大唐集团公司防止电力生产重大事故二十五项重点要求实施导则（2009版）》中，防止发电机损坏事故的规定，进一步提出加强对定冷水的控制。因为发电机定冷水的品质，将直接影响到发电机内的铜导线是否受到腐蚀，腐蚀产物能否堵塞管路，所以采取合理的运行方式，使定冷水发挥其应有的作用，是保证除盐水通过定子绕组空心导线进行循环，以便带走损耗热量，并使定子绕组的进水温度保持恒定，减少定子绕组与氢冷铁芯之间的相对位移的有效方法。运行中的发电机、线圈及铁芯都将产生热量，电机的输出功率愈大，产生的热量也愈多，如果定冷水pH值在标准值低线运行，极其容易造成铜腐蚀，并且腐蚀产物有可能在通流部分进行沉积，由于铜离子沉积会使水阻力增大、流量变小，影响发电机内冷却，致使发电机出口温度上升，定冷水水温升高，又加速铜离子沉积，形成了恶性循环，从而引起局部过热或堵塞，甚至可能引起发电机短路,最终影响机组的正常运行。而发电机定子线圈与转子线圈如损坏更换处理，不但耗资巨大，而且耗时较长，电量损失也很大。鉴于此种情况，应对发电机定冷水采取合理的处理方式进行优化处理，防止系统腐蚀。
1 火力发电厂定冷水运行监督现状
1.1 概述
原设计工艺发电机定冷水水质，在未采用加氢氧化钠溶液处理，且不能连续自动调节时，定冷水pH偏低，通过检测不合格30次，当定冷水pH降低时铜的溶出量增加超标6次，pH值低线运行时，小混床树脂失效频率高，造成电导率增高（险些造成绝缘性能下降，导致发电机线圈短路）1次，这样存在很大安全隐患。
1.2 发电机中铜导线腐蚀分析
2 定冷水加氢氧化钠溶液
在原定冷水通过的小混床离子交换器出口上，加装一套控制柜（一套控制软件，两套pH和电导率仪表，一个加碱泵，一个碱液桶，一个PLC柜等），外部与现场在线电导仪表的管路连接，在离子交换器出口，安装一组加碱和在线仪表取样的管路及阀门等。
在实际工作中，主要控制定冷水的电导率，虽然pH值是本系统控制的最终目标值，但pH测量的影响因素多，在超纯水中进行pH测量更是有着诸多的不利因素。而电导率测量相对稳定，pH值与氢氧化钠溶液的加入量有很强的数学关系，控制了电导率，也就控制了pH值。通过对发电机定冷水加氢氧化钠溶液，将pH提高到8.0以上，可以降低定冷水含铜量，且定冷水各项运行水质均符合电力行业标准。
3 实施后的效果
②在线表的时时监测，保证了定冷水的质量。
③经济效果好，运行维护费用低，减少了运行人员的劳动强度。
④现场可直接观察电导率、pH值，大大提高发电机设备的安全运行系数。
⑥优化处理加入氢氧化钠溶液，整个定冷水系统具有较大的缓冲作用，二氧化碳对pH值影响比较小，短时间的定冷水箱密封失效，对系统影响不会很大。
4 结 语
300 MW机组内冷水pH值偏低是造成系统腐蚀的主要原因，系统中加入氢氧化钠溶液，提高定冷水的pH值，可减缓腐蚀现象。水箱封闭并保持满水状态，可起到隔绝空气的作用，尽量减少气体的溶入，减轻了系统腐蚀。采用定冷水优化处理，不仅使定冷水的各项监控指标达到了标准，而且避免了由于定冷水水质pH值长期低线运行时间长，日积月累造成发电机内铜导线腐蚀、堵塞，从根本上解决了安全生产隐患，为机组的安全稳定运行奠定了基础。
参考文献：
[1] 山西省电力工业局.化学设备运行技术[M].北京:水利电力出版社,2009.
大停电后发电机启动顺序优化方法 篇5
按照不同的优化目标, 可将大停电后系统恢复过程分为黑启动、网架重构和负荷恢复3个阶段[1,2,3,4,5]。黑启动阶段是指由黑启动电源向无自启动能力的机组提供启动功率, 使其重新并入电网, 恢复发电能力[6];网架重构阶段是指确定目标节点的送电路径, 形成具备较强发电能力的系统[7];负荷恢复阶段[8]是指在系统频率和电压允许范围内尽快恢复负荷。3个阶段之间通常交替进行, 没有严格的分界线。系统发生大停电后, 发电机的启动是后续恢复过程的基础。发电机的启动顺序将影响系统恢复时间, 甚至关系到系统恢复的成败[1,9,10,11,12,13,14]。
国内外在发电机启动顺序的优化方面已经开展了大量的研究工作。文献[1]提出了火力发电机启动排序时需要遵循的若干原则, 指出发电机启动排序的重要性。文献[10-14]以系统恢复过程中系统发电量或负荷恢复量最大为目标, 采用数学优化方法对发电机启动顺序进行优化。迪杰斯特拉算法作为典型的最短路算法, 在发电机启动排序研究中得到广泛应用。目前基于迪杰斯特拉算法的发电机启动排序研究的通常做法[13,15]为:首先选择待启动目标区域;然后采用深度优先等对区域中待启动的发电机进行筛选, 确定目标发电机;接着搜索目标发电机的最优送电路径;当送电方案校验不合格时, 则需要重新选择目标发电机并调用迪杰斯特拉算法, 搜索新目标发电机的最优送电路径;倘若所有待启动发电机都找不到合格的送电方案, 则回溯至上一台成功的发电机;如此反复, 直至确定所有发电机的启动顺序及其最优送电路径。该做法存在2个问题:一是目标发电机的选择和最优送电路径的选择各自独立, 会造成所选目标发电机及其送电路径不一定最优。例如按照A原则选出发电机, 又按照B原则寻找其最优送电路径, 则结果可能既不是A原则最优也不是B原则最优, 更不是二者多目标最优;二是针对单目标节点计算最短加权路径, 极大地降低了迪杰斯特拉算法的效率。迪杰斯特拉算法是典型的基于网络拓扑和支路权值的单源最短路算法, 用于计算一个节点到其他所有节点的最短加权路径[16]。也就是说, 执行一次迪杰斯特拉算法就可以得到起点到所有节点的最短加权路径及相应的权值, 因此, 在网络结构不变的情况下没有必要针对每一个目标节点都调用一次迪杰斯特拉算法搜索其最短加权路径;且稍加改进, 就可以扩展到多起点到多目标之间最短加权路径的搜索和计算。
本文提出一种基于迪杰斯特拉算法的发电机启动排序方法, 以恢复时间最短为目标, 通过改进支路权值, 建立综合优先级指标, 统一发电机和送电路径的寻优过程;充分利用迪杰斯特拉算法的计算结果, 减少算法调用次数;采用避免回溯策略, 减少为所有发电机提供启动功率所需的时间。
1 发电机启动顺序优化模型
1.1 支路权值
迪杰斯特拉算法是基于网络拓扑和支路权值的最短路算法, 支路权值的设置对算法的实施至关重要。该算法是一种局部寻优的路径搜索方法, 要求支路的权值为非负。如果支路权值为0, 表示该支路具有最高启动优先级。
为了在一定程度上保证送电路径的全局最优性, 并解决多起点多目标之间最短加权路径的搜索和计算, 本文做出如下处理。
1) 如果系统中存在多个黑启动电源, 则可能会出现多个孤立带电网络的情况。为了得到多起点到所有待启动发电机的最优送电路径, 在各个黑启动电源节点之间增加权值为0的虚拟支路。并且当某个已经启动的发电机已经成功开始带负荷过程, 具备出力调节能力时, 则在该发电机和黑启动电源之间增加权值为0的虚拟支路[17]。这样能够充分利用黑启动电源和已经启动的发电机的带电能力, 同时计算全网所有待启动发电机的最优送电路径。
2) 对已经带电的支路, 将其权值设置为未带电时权值的十分之一, 而不设置为0或一个接近于0的极小正数[18]。尽管充电后的支路直接连接了其首末端节点, 搜索送电路径时, 虽然权值小于未充电线路, 但并不能简单视为权值为0或接近于0的支路, 因为非电源节点带电后其电压调节能力并不能与电源节点等价。因此, 为了描述这种带电能力的差别, 本文将充电后的支路权值修改成其未带电时的十分之一, 进而避免多条带电支路组成的路径优于一条未带电支路组成的路径, 即避免了因远距离送电增加的网络损耗和因无功不平衡产生的对系统恢复的不利影响。
需要指出的是, 在实际恢复操作中, 变压器的恢复是在厂站中完成的, 现有文献也是将其纳入节点内部恢复的范畴。然而, 在潮流计算和功率流分析中, 变压器必须作为支路处理。由于本文在校验恢复路径和启动方案的可行性时采用原对偶内点法, 其等式约束条件即为节点功率平衡方程, 因此在送电路径选择和优化时将变压器作为支路处理。
对系统恢复过程进行分析, 可得如下结论。
1) 与输电线路相比, 经过变压器需要进行较为复杂的操作:首先要检查变压器的保护系统和外观, 项目检查通过后, 还需进行冲击合闸试验, 因此变压器支路的启动时间常常大于输电线路的启动时间。
2) 系统恢复控制操作过程中需给线路充电, 由于线路充电电容的存在, 将产生大量的无功功率, 导致某些节点的电压水平过高;线路的充电功率会延长系统恢复时间, 因此充电功率小的线路优先于充电功率大的线路;高压电抗器的投入有助于消耗过剩的无功功率, 加快系统恢复, 因此往往在投入线路时一并投入线路上的高压电抗器[7]。
文献[13]将线路权值取为考虑高压电抗器或低压电抗器补偿后该线路的剩余充电功率, 文献[17]则取折算到同一电压等级下的充电电容作为线路权值。基于上述分析, 一方面变压器支路会消耗无功功率, 有利于改善系统无功功率过剩的问题, 另一方面变压器支路的启动时间较长, 如果仅以支路的充电无功功率作为支路权值, 必然会导致变压器支路的优先级均大于线路, 因而不符合实际情况。因此, 本文在支路权值中考虑支路的充电功率、高压电抗器容量和支路的启动时间, 即:
式中:Wi为支路i的权值;Ti为支路i的启动时间权重;m为时间权重比例系数, 为一个适当的正整数;QCi为支路充电功率;QLi为高压电抗器容量。
线路的mTi应小于变压器, 以保证线路启动时间小于变压器。
1.2 优先级指标
大停电后系统恢复初期, 黑启动电源通过适当的送电路径为目标发电机提供启动功率, 即为目标发电机的辅机提供电源。而发电机的爬坡率则反映了发电机带负荷的快慢, 因此本文定义与发电机启动功率和爬坡率相关的权重因子G (k) 为:
式中:k为发电机编号;S (k) 为发电机k的启动功率;R (k) 为发电机的爬坡率。
S (k) 越小, 意味着启动该发电机所需提供的功率越小, 启动过程越容易实现, 尤其在初期阶段系统发电容量不足时, 有利于系统启动;R (k) 越大, 则发电机带负荷越快, 对后续恢复过程的潜在贡献越大。
电力系统中的发电机并不是孤立的, 各发电机之间通过线路和变压器建立电气联系。因此, 发电机启动顺序优化必然与送电路径优化密不可分。针对现有文献中二者优化目标不一致的问题, 本文提出发电机优先级指标PR, 对于第k台发电机, 其优先级指标为PR (k) , 则有:
式中:D (k) 为发电机k对应的最优送电路径各支路权值的加权值。D (k) 和G (k) 分别经过线性归一化。发电机按照优先级指标PR值从小到大的顺序排列, PR值越小, 发电机的优先级越高。
1.3 避免回溯策略
确定发电机启动顺序后, 则需按照优先级从高到低逐个校验发电机的送电路径。目前的做法是, 发电机启动顺序优化的目标多是发电机出力最大化或负荷恢复量最大化, 并没有考虑发电机的爬坡时间对系统恢复时间的影响。若方案校验不合格, 多采用回溯算法搜索新的方案。
本文通过大量仿真发现, 回溯通常由系统无功功率过剩或有功功率不足引起。一旦出现回溯, 往往会在尝试另一台发电机时, 再次遇到回溯问题。若某台发电机的启动条件较苛刻, 如启动功率较大, 那么即使回溯遍历所有方案, 仍无法为该发电机提供启动功率。对于大系统, 经过回溯可为所有发电机提供启动功率, 但运算耗时巨大, 不具备实用性。
本文以系统恢复时间最短为目标函数[15], 提出避免回溯的策略:成功为所选择的发电机提供启动功率, 即送电路径方案校验合格时, 需要重新计算支路权值, 并重新对待启动发电机进行排序;当无法为所选择的发电机提供启动功率, 即送电路径方案校验不合格时, 可直接尝试发电机排序队列中的下一台发电机。在网架结构和支路权值没有改变的情况下, 直接取下一台发电机进行尝试有利于缩短计算时间, 并尽可能保持当前网络情况下发电机启动顺序的最优性, 找到能够成功送电的路径最优的发电机。若队列中所有的发电机都无法成功获得启动功率, 则需增加发电机的预估爬坡时间再重新尝试。发电机的出力不仅受系统约束条件的限制, 同时也应满足自身的物理爬坡特性[15]。而预估爬坡时间反映了发电机的物理爬坡特性对其出力上下限的约束。假设预估爬坡时间增加Δt, 则在Δt时间内, 让正处于爬坡状态的发电机继续爬坡, 让已经超过最小技术出力的发电机降低出力, 可使系统中拥有更多可调节的有功功率和无功功率, 以便完成下一台发电机的送电过程。通过逐次增加预估爬坡时间, 可逐渐扩大发电机有功出力的上下限。不进行回溯计算, 而是根据情况不断扩大求解区域得到可行的发电机启动方案。计算结果表明, 该方法不仅能够有效减少方案计算时间, 使计算过程更加鲁棒, 还能有效减少整个系统的恢复时间。
1.4 提取送电路径
在指定目标节点的迪杰斯特拉算法调用过程中, 由于只关心起点到单一目标节点的最短加权路径, 因此算法只需要记录起点到该目标节点的最短加权路径即可。所以, 目标节点一旦改变, 就必须重新调用迪杰斯特拉算法。然而, 在网络结构和支路权值不变的情况下, 起点到任一节点的最短加权路径都是固定不变的, 因而可以避免重复调用迪杰斯特拉算法。
本文在迪杰斯特拉算法调用过程中生成父节点向量P, 从而避免在网络结构和支路权值不变的情况下, 重复调用迪杰斯特拉算法。
父节点向量P的维数为网络中的节点个数, 其下标对应网络中节点的编号, 元素为相应节点所在的最短加权路径中其父节点的编号。假设P中下标为i的元素为j, 即表示网络中, 起点到节点i的最短加权路径中, 节点j为i的前一个节点, 即起点到节点j的最短加权路径和支路j-i共同构成起点到节点i的最短加权路径。
通过以上分析可以看出, 在网络结构和支路权值不变的情况下, 只需调用一次迪杰斯特拉算法得到父节点向量P, 即可得到起点到任一目标节点的最短加权路径。
2 发电机启动顺序优化步骤
本文提出一种基于迪杰斯特拉算法的发电机启动顺序优化方法, 主要特点如下。
1) 设置适当的支路权值, 综合计算发电机优先级指标, 统一路径选择和发电机启动排序优化过程。
2) 依据优先级指标对待启动发电机进行排序, 若方案校验不合格, 则直接选择队列中下一台发电机进行计算;若整个队列方案都不合格, 则增加发电机的预估爬坡时间, 避免回溯过程。
3) 待启动发电机的排序随网络的启动过程动态变化, 因而可以找到各个阶段对应的最优送电路径和启动顺序。
4) 利用迪杰斯特拉算法的特性, 一次调用得到当前网络下所有待启动发电机的最短加权路径, 避免迪杰斯特拉算法的重复调用。
基于迪杰斯特拉算法的发电机启动排序方法流程如图1所示。
本文在原对偶内点法中以系统恢复所需时间最短为目标函数[15], 逐步求解网络, 得到耗时最短的发电机启动顺序和送电路径。
3 算例分析
本文以IEEE 39节点标准系统为例对所提方法进行分析。
系统中, 节点30到39为发电机节点, 对应的发电机编号为1到10。其中, 位于节点30和35的1号和6号发电机为黑启动机组。输电线路和变压器支路的启动时间权重均为5 min, 输电线路和变压器的时间权重比例系数分别为2和3。发电机参数如表1所示, 其中容量和启动容量为标幺值。
将本文方法与文献[10]所述的回溯方法进行比较, 本文采用的初始预估爬坡时间为10 min, 预估爬坡时间的增加步长Δt为10min, 上限为30min。得到的发电机启动顺序如表2所示。
由表2可知, 启动所有发电机的耗时为153.86min, 而按照文献[10]所述发电机启动排序方法, 启动所有发电机的耗时为210 min。本文所述方法较文献[10]方法耗时明显减少, 主要原因是本文以恢复时间最短为目标, 不仅减少了发电机的总爬坡时间, 且有效减少了为平衡系统功率而被迫投入的负荷, 因此恢复耗时较短。
4 结语
本文提出一种大停电后发电机启动顺序优化方法, 充分利用迪杰斯特拉算法的计算结果, 考虑系统恢复时发电机的运行特性, 得到带电网络到各个待启动发电机节点的最优送电路径, 避免重复调用迪杰斯特拉算法, 得到计算效率高且计算结果更优的发电机启动排序方法。除此之外, 本文提出的方法还具有如下特点。
1) 考虑到电源母线和非电源母线带电能力的差别, 将带电支路的权重改为不带电时的十分之一, 而不是0或者一个极小正数, 能够避免多条权值相对较小线路组成的路径优于某权值较大的单一线路组成的路径。
2) 综合考虑启动路径的充电功率、高压电抗器容量、启动时间以及发电机启动功率和爬坡率等因素, 提出发电机的优先级指标, 优化发电机启动顺序。
基于BP算法的电机参数优化 篇6
电机是量大面广的高耗能产品,国内电机的总装机容量已达4亿多千瓦。随着世界范围内能源的日益紧张,人们对电机的节能要求也越来越高,降低电机的损耗不仅能产生巨大的社会效益,而且能产生十分可观的经济利益。
国内对电机的能耗标准也做出许多规定,并要求相关电机生产企业在生产和销售单独电机时一定要在电机表面贴上“能效标识”,已表明电机能达到的能耗等级,对于不能达到最低能耗等级的电机将在限定时间内退出市场。据统计电动机的节能率每提高一个百分点,国内每年就能节省电费几十亿元[1]。因此,研究电机的降耗节能具有重要的实际意义。
BP神经网络是当前应用最广泛的一种网络,并且有一定的容错性和泛化能力[2]。本文利用改进的BP算法找出符合BP网络要求的最佳(最小)电机损耗点。利用混沌的遍历性、随机性、不重复性的特点,在优化过程中,使用混沌搜索自动筛选出符合要求的电机参数。
1 基于数值优化的改进BP算法
标准BP算法实质上是一种简单的快速下降静态寻优算法。在修正权值时,只按照n时刻的负梯度方式进行,而没有考虑到以前积累的经验,从而常常使学习过程发生振荡,收敛速度缓慢。
目前有许多的改进算法,文中采用LevenbergMarquardt优化算法(简称L-M算法),该算法的基本思想是使其每次迭代不再沿着单一的负梯度方向,可以避免直接计算赫塞矩阵,从而减少训练中的计算量,大大提高网络的收敛速度和泛化能力。
L-M算法实际上是梯度下降法和牛顿法的结合,则优化性能指数F(x)的牛顿方法:
假设优化性能指数F(x)是网络的误差向量平方函数之和,即:
那么第j个梯度分量为:
因此,梯度可以写成矩阵形式:
其中:
J(x)为雅可比矩阵,它的元素是网络误差对权值和阈值的一阶导数。接下来计算赫森矩阵:
若假设S(x)很小,可以将赫森矩阵近似表示为:
将式(4)、式(7)代入式(1)中,经过高斯-牛顿法的处理,即可导出L-M算法:
当标量μ等于0时,该算法与牛顿算法相同;当μ增大时,梯度的递减量减小。因此,当网络的误差减小时,减小μ的值;当网络误差增大时,增大μ的值,这样就保证了网络的性能函数始终在减小[3]。
2 BP网络模型
2.1 网络参数确定
模型采用3层B P神经网络,输入层为5个神经元,分别对应电机电抗、电机间隙、空载电流、漏磁、漏感。输出层为1个神经元,表示电机的总损耗。隐含层神经元个数由经验公式(9)和实验确定。
其中,n为输入层神经元个数,m为输出层神经元个数,α为[1,10]之间的常数[4]。实验表明在本系统中,若训练目标误差为0.000 5,训练步数为5 000步,训练步长为0.01,隐含层神经元个数为6,系统能最快收敛。系统利用Matlab的神经网络工具箱进行训练和优化,训练函数采用L-M算法。网络的输入向量范围为[0,1],隐含层神经元的传递函数采用S型正切函数tansig。输出层神经元传递函数采用线性函数purelin。
2.2 训练样本集的选取与处理
训练样本和测试样本均取之某型号15 k W电机,随机抽取16台电机进行检测。每组样本有6个数据,具体数据见表1。
由于所得数据的幅值相差过大,直接使用容易造成误判,本系统采用了归一化的处理方法,将数据变换在[0,1]范围内,归一化的方法是将各参数除以16组样本中该参数的最大值,即X=X/Xmax。
3 电机优化
在电机优化过程中,使用了混沌搜索[5]。利用混沌理论的遍历性求得电机功耗最小时的参数值,通过混沌细搜索进一步确定参数,直至求得符合模型精度的参数值,从而达到优化电机的功耗目的。
文中混沌优化采用的是logistic映射,其表示如下:
连续调用两次混沌搜索。粗搜索步数为3 000步,细搜索的步骤为1 000步。
实验中分别用45组数值进行调试,比较理想的结果有7组。这7组调试的结果见表2。
通过电机优化设计,在该型号电机生产过程中,如果能将上述的6个参数控制在表2这7组理想数据的平均值水平,电机总损耗将比原来降低6%左右。
参考文献
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电机优化 篇7
1 基本概念
电机在投入使用前的试运转。在电机整体安装结束并检查之后, 验收冷却、调速、润滑等的附属系统的安装内容, 分别试运行看情况是否良好;对电机的保护、控制、测量、信号等回路进行调试;检查电机的引出线相位, 确定其牢固性、准确性以及连接的紧密性;周围环境的照明、消防、通讯装置确认是否齐全。在电机的第一次起动时, 一般在空载下运行, 时长为2 h, 并做好电机的空载负荷电流的记录。
2 电机调试的重要性
在一项机电工程施工即将完成之时, 通常要对电机以及它所附带的机械设备进行起动调试。在以正式生产使用的要求和条件进行适当时间的运转为基础, 由施工单位人员以及电机技术人员的调试操作下, 与项目的计划目标要求进行对比。这样做的目的就是为了考察考研机电设备的设计、制造以及安装调试的工作质量, 确保电机能够连续工作的可靠性, 对设备的性能进行检测, 并将检测结果与电机的预期数据进行比较, 得出机电设备的质量评估。在之后的实际运转过程中, 往往由于一些难以预测的异常问题出现, 使得电机的起动失败而跳闸, 尤其是一些容量较大的电机。为了方便故障产生后的问题分析以及调试维修, 在电机正式投入工作使用后, 我们就应做好各项维护检测工作, 掌握它的全部数据。
3 电机调试过程中存在的问题
当前电机的应用很广泛, 但经过长时间的运转工作后, 电机常常可能发生各种故障, 在对电机进行日常的调试检修时, 我们应做到及时发现问题, 快速判断故障原因, 进行相应的解决处理, 防止故障进一步扩大, 最终保证电机设备的正常运行。
以下是在电机的调试过程中, 比较常见的故障问题及其原因分析。
(1) 保持通电状态时, 电机无法转动, 但同时没有异响或者异味及冒烟。
它的故障原因基本可以确定为:电源回路问题、熔丝熔断问题、过流继电器调整数值问题以及控制设备接线错误等问题。
(2) 保持通电状态下, 电机没有转动, 然后熔丝发生熔断现象。
这种故障发生的原因有可能是干线圈有某处反接的情况、刀闸以及电源回路有断线的部位、某处短路或是误接。
(3) 保持通电状态下, 电机不发生运转, 但发出嗡嗡响声。
造成这类问题的原因, 我在此分析有:定、转子绕组有断路现象或是电源发生失电情况;绕组引出线的两端接反或者其内部有接错现象;电源回路虽没有断路或是短路, 但有接点松动, 使其接触的电阻增大;电机在运转的过程中负载过大、转轮发生卡顿现象;电源的电压不够高, 无法支撑电机的正常工作运转;如果该调试的电机为小型装置, 有可能是电机的装配过紧或轴承内的油脂太硬, 另外还有轴承卡住的可能性, 致使电机无法运转, 并发出嗡嗡的响声。
(4) 电机在起动时, 不易起动, 额定负载时, 电机的转速与额定负载相差较大。
分析发生这类问题的原因:电源电压未达到电机起动所需要的电压;电机过载, 电机的面接法有误接;笼型转子发生开焊甚至断裂的情况;定转子的局部线圈有接错、接反等的可能性;电机的绕组匝数过多。
(5) 电机的负载过大时, 导致电流表的指针不稳, 发生摆动。
这有可能是因为与上一点相同的笼型转子的开焊或断裂;或者电刷、集电环短路装置的接触不良导致的。
4 电机调试的优化和解决方法
电机调试最优化的方法就是寻求最好的方案解决问题, 这就要求不仅要找出好的解决办法, 而且还要提高效率。主要应当完善我国电机调试程序的节能标准体系, 在根源上提高我国电机的工作效率, 合理应用我国电机系统的设备调试。电机调试进行优化设计时, 应该根据电机负载的类型、风机或泵和空气压缩机的特性、调速范围、启动转矩、年负荷曲线等的要求, 考虑电机工作寿命的周期成本。电机的优化可以采用电机的静态识别, 磁极位置识别, 速度环的自动优化功能, 另外还可以测量电机系统的波德图。在优化过程中, 我们应注意电机的行走方向, 保证在允许的范围内行走。另外, 对于厂房的布置、电气布线、继电保护等也应当以电机调试优化设计方案为先进行选择和布置, 例如根据整体装置的发热量进行散热装置的设计、采取合理高效的散热方式。
5 结论
总之, 随着时代的进步发展, 电机及其调试控制设备的技术性能也在不断完善, 其中运转过程中的调试和检修也占有着较大的分量和地位, 如果在电机投入工作使用后, 不能定期对电机进行有效的调试和维护, 不能及时发现问题排除故障, 那么电机的工作运转也就毫无保障。在电机的调试工作过程中, 如何能够正确、充分地掌握和使用这些技能, 还需要我们的不断工作学习和积累经验, 对于电机调试过程可能出现的各种问题及其解决、优化方法加以了解掌握, 以确保电机的正常工作和运转。
摘要：电机调试就是在电机投入使用时, 由专业的技术人员对电机进行系统性的监测维护, 保证电机的正常使用, 能够在实际的工作生活中为生产使用提供更加安全可靠的动力。本文是根据笔者多年的电机设备检维修的实践经验, 从电机调试检修的重要性入手, 进行了简单介绍, 后文重点阐述了电机在调试过程中最常、最易出现的一些问题故障以及一些潜在的隐患之处, 并就这些问题进行具体分析, 得出了相应的调试优化和问题解决方法。
关键词：电机调试,电机检修,故障分析,优化
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电机优化 篇8
随着制造行业越来越苛刻的要求, 现代先进制造装备向着高速度、高精度、快响应、大行程的趋势发展。这必然要求一个反应灵敏、高速、轻便的驱动系统, 由于传统的进给方式—“旋转电机+滚珠丝杠”需要联轴器、丝杠等中间传递环节, 造成整体系统刚性不够、弹性变形严重, 又因为该“间接传动”中丝杠精度很难提高、存在反向间隙等缺点, 使得传统的进给系统无法达到上述要求。相对而言, 直线电机具有结构简单、安装方便、无接触、无磨损等优点[1], 并在精度、重复定位精度、刚度、工作寿命等其他性能指标上都优于旋转电机。近些年来, 直线电机逐步取代旋转电机在工业自动化上的应用, 其设备的性能指标均优于传统的自动化设备。
本研究主要介绍直线电机的发展历程与现阶段国内外直线电机的技术水平, 并从直线电机的本体设计与控制两方面概述直线电机的磁阻力优化方法。
1 直线电机的发展与研究近况
1.1 直线电机的发展历程
直线电机与旋转电机出现的年代相差不远。19世纪40年代英国人Charles Wheatatone[2]发明了全球第一台直线电机, 但由于该样机气隙过大导致电机效率不高而宣告失败。随后直线电机研究热在全球蔓延, 在之后的100多年中直线电机的发展经历了探索实验、开发应用到实用商品化3个阶段, 每个阶段都有各自的特点。在探索实验阶段主要是理论推导与实验数据为主;在开发应用阶段直线电机出现了感应直线电机, 以感应直线电机为主的设备相继被开发出来, 如空气压缩机、磁头定位驱动装置、缝纫机等;第三阶段是实用商品化阶段, 伴随着市场上高矫顽力、高磁能积的钕铁硼出现, 越来越多的感应直线电机向着永磁直线电机的方向发展, 如采油机器设备用永磁直线电机, 高速钻孔用永磁直线电机, 还有PCB打孔用永磁直线电机等。感应直线电机与永磁直线电机性能对比如表1所示[3]。
1.2 国内外直线电机的研究近况
近几年来, 欧美等发达国家的直线电机技术和系统配套日臻成熟, 并且在工业设备、物流自动化、交通运输等领域得以广泛应用。如西门子 (Siemens) 已推出成套适合数控设备的直线电机、驱动器及数控系统, 最大移动速度达到200 m/min, 最大推力为6 600 N;以研究数控系统为主的发那科 (FANUC) 也推出用于高端设备用的直线电机, 以求提供完整的系统解决方案, 其底下的Li S系列直线电机, 在机械结构中没有磨损部件, 也无需考虑如滚珠丝杠发生形变等的因素, 利用高刚性的伺服系统, 实现高增益、高精度的运动控制, 以及免维护的机械结构;MITSUBISHI开发研究的精密两轴XY工件台, 分辨率达到了1μm, 重复定位精度±1.5μm;Kollmorgen公司开发了两种类型的永磁直线同步电动机, 该种无铁芯结构的直线电机具有较高的动态特性、零齿槽力、零电磁引力, 在速度低于1μm/s时仍能平滑运动, 而带铁芯的直线电机其额定推力可以达到8 000 N, 运行中最大加速度可达15 g;最近几年, 来自中国台湾的HIWIN、新加坡的AKRIBIS等也开始以中姿态的身份进入市场, HIWIN不仅做直线电机, 而且直线电机的配套器件也产品化生产, 如线性导轨、光栅、磁栅等。国外直线电机生产商的电机性能比较表如表2所示[4]。
目前, 国内品牌近通过几年的研发, 在产品覆盖面上占有了一席之地, 主要有哈尔滨泰富、深圳大族精密机电、北京首科凯奇、惠摩森、郑州微纳等, 哈尔滨泰富将自己的直线电机产品应用到各种自动化设备中, 如直线电机驱动的轨道交通、梁游式直线电机拖动抽油机、直线电机驱动的食品加工设备等, 大族精密机电将自己的直线产品用于开发平台, 不仅仅是XY二维平台, 还有三维平台。在国内的高校或者是研究机构中, 从事直线电机研究的主要有中国科学院宁波材料技术与工程研究所[5]、中国科学院电工研究所[6]、沈阳工业大学[7]、清华大学[8]、浙江大学[9,10]、广东工业大学[11]、上海大学、焦作工业学院国内知名高校。宁波材料所的直线电机如图1、图2所示。
2 磁阻力削弱方法的国内外研究现状
当然, 直线电机也有其自身的缺点, 就是在电机中存在端部效应和齿槽力, 两者合称为磁阻力, 磁阻力是直线电机在稳态运行中产生推力波动的主要原因之一。直线电机的端部效应是因为初级铁芯长直开断的, 导致两端磁力线突变, 而直线电机的齿槽力性质类似于旋转电机的齿槽转矩 (Cogging force) , 这是因为初级铁芯硅钢片的开槽结构导致气隙磁导不连续造成的。对于直线电机磁阻力的研究, 国内外学者做了大量的研究。
在削弱端部力方面, Zhu等学者[12]建立了建立基本的物理模型, 将端部力假设为关于峰值对称进行推导研究, 文献[13]在Zhu等人建立的基础上, 在优化初级长度的时候, 通过改变左右端部力的相位差等到了满意的结果。在国内, 李庆雷等人[14]利用有限元软件与曲线拟合求解初级长度, 结果合乎实际。
在直线电机的齿槽力优化方面, 其原理与旋转电机的齿槽转矩 (Cogging Force) 类似, 所以采用的方法也是类似的。主要方法有以下几种:
(1) 动子铁芯斜槽或者定子磁钢斜极, 在实际工程中, 可以采用这种方法来最大限度减低直线电机的齿槽力[15,16];
(2) 改变极弧系数, 极弧系数对永磁同步电机中齿槽力基波幅值及其形状都有重要的影响, 利用选择合适的极弧系数可以有效降低齿槽力的谐波分量;
(3) 移动相邻磁极, 在多极电机中往往采用移动相邻磁极来降低齿槽力[17], 文献[18]中提出利用傅立叶级数回归分析对磁阻力进行了数值计算, 根据磁极偏移量的不同, 对极数不同的直线直流电动机的磁阻力进行了有限元仿真;
(4) 采用分数槽, 在旋转电机中当定子与转子相对位移发生变化时, 齿槽转矩呈周期性变化, 变化的周期数Np与槽数和极数的组合有关, Np=2p/[GCD (Z, 2p) ], 周期数Np越大, 齿槽转矩的谐波幅值越小, 这在直线电机中也同理的;
(5) 优化磁钢结构, 文献[19-20]介绍了一种具有极弧或者是带有倒角的磁钢来减少直线电机运动中所带来的磁阻力, 磁钢形状的改变如图3所示, 文献[21]在磁钢排布上作了改变, 两端的磁钢比中间各段磁钢要短, 可以有效改变电机齿槽力, 磁钢排布的改变如图4所示。
(6) Halbach永磁体阵列, Halbach的核心思想[22,23]是采用合理的磁化方向和拓扑结构, 使得磁势在位移方向上呈现出一定的规律性, 从而满足所需要的磁场分布。
在直线电机磁阻力优化方面, 除了在电机本体设计时提出一系列方法, 在后续的控制中也提出了相应措施。直线电机的控制特点具有多变量、非线性的特点, 其抑制磁阻力的控制方法主要有以下几种:
(1) 改善直线电机的输入电流, 运用合理的滤波与PWM调制, 使得通入直线电机的电流与反电势相匹配;
(2) PI控制方式[24], PI控制是现代工程中应用最为广泛的控制方式, 其具有较强的鲁棒性和可靠性;
(3) FOC (矢量) 控制, 为了达到一定的力控制精度, 系统采用闭环控制, 快速跟踪推力波动;
(4) 现代控制理论与现代智能控制理论相结合[25], 如采用自适应控制、滑模变结构控制、模糊控制等, 文献[26]将人工神经网络和滑模变结构结合, 应用于永磁直线伺服控制系统中, 消除滑模控制器抖振对系统的影响, 文献[27-28]将H∞鲁棒控制应用于直线电机中, 取得了较好的实验效果, 文献[29]采用预测控制提高直线电机的跟踪性能。
3 结束语
直线电机直接驱动系统具有结构简单、安装方便、高速高精快响应等优点, 其主要推广与高速、高精等旋转电机无法满足要求的场合。现代直线电机技术日益成熟, 其势必取代传统的“旋转电机+丝杠”的传动模式。当然, 直线电机也有其自身的缺点, 如前述电机存在的磁阻力影响电机的伺服运动之外, 还需要在以下方面完善:
(1) 直线电机的制造与工艺。目前制备直线电机工艺不全面, 主要以人工装备为主, 不能满足电机大批量生产;
(2) 电机的热分析。热分析是直线电机今后研究的主要方向, 它是电机系的一个重要领域, 电机在运行中散热是否及时能较大程度地影响电机的整体性能;
(3) 直线电机驱动器的研究。目前国内尚无自己牌子的直线电机驱动器, 主要被国外的Coplay与Elmo公司所垄断, 这也是直线电机的应用在国内受限制的主要原因之一。
电机优化 篇9
石化行业使用的永磁屏蔽电机具有效率高、反应速度快以及低速大转矩的优势, 大大拓宽了屏蔽泵的应用前景。但由于电机在定子内腔和转子外表面各用一层非磁性不锈钢薄套将定子和转子部分屏蔽起来, 而且它所使用的稀土永磁材料在电机成本中占有一定的比例[1]。因此从优化设计角度研究一种既能满足特殊工况要求, 又能减小磁钢用量的永磁屏蔽电机, 具有十分重要的应用价值。
永磁屏蔽电机优化设计的目标函数和约束条件均为设计变量的非线性数值函数和多峰值函数, 因此采用传统的优化方法很难从根本上解决电机优化设计中的全局最优解问题。遗传算法[2]是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该算法能较好地解决了控制参数的动态自适应性及较优值如何重复迭代等在优化设计中影响收敛速度和最终优化结果的问题。
文章将遗传算法引入到永磁屏蔽电机的优化设计领域, 并结合永磁屏蔽电机的设计特点, 对一台5.5k W的永磁屏蔽电机进行优化设计, 提高了屏蔽泵的输出性能。
2 永磁屏蔽电机优化设计模型
2.1 设计变量
在永磁屏蔽电机的优化设计中, 根据电机自身的设计特点, 变量对目标函数或约束条件的影响程度, 选取使目标函数达到最优的主要尺寸和电磁参数作为优化设计变量[3]。
文章选取10个优化设计变量, 记为:
x1-单个磁极弧形永磁体的中心角;x2-弧形永磁体的内径;x3-永磁体充磁方向厚度值;x4-永磁体长度;x5-梨形槽槽底圆半径;x6-梨形槽槽梯形高;x7-梨形槽槽口宽度;x8-槽楔梯形高;x9-每槽导体数;x10-导线直径。
2.2 目标函数
在永磁屏蔽电机的方案设计中, 目标函数的选取主要从有效材料成本和效率两方面考虑。针对这类多目标优化问题, 文章把有效材料成本和效率作为多目标进行优化, 目标函数形式可表示为:
式中, f1 (x) 、f2 (x) 、…、fq (x) 分别代表q项设计指标;
w1、w2、…、wq为各项指标的加权系数, 是非负数, 它的作用是标志该项指标的重要程度。
文章针对永磁屏蔽电机具体构造的目标函数为:
其中, W1、W2分别为加权系数, 设定W1=0.7, W2=0.3;
ΣP为总功率损耗[4], 包括定子铁耗PFe, 定子铜耗Pcu, 机械损耗和附加损耗Pmec;
PI为电机输入功率;
x1、x2、x3、x4分别为设计变量。
2.3 约束条件
在文章电机优化中, 模型的约束条件主要是指边界约束, 以及在优化过程中可能出现的一些电磁参量的计算异常的限制等。它确定了设计中必须满足某些性能的规定值或标准值, 从而既保证电机结构和材料利用的合理性, 又保证电机良好的电气性能[5]。
永磁屏蔽电机的约束条件主要包含变量约束和函数约束两种。选取的变量约束条件如下:
1) π<4
2) 48
3) 10
4) 220
5) 3
6) 8
7) 5
8) 0.5
9) 40
10) 0.6
选取的函数约束条件如下:
3) 不平行齿
4) 槽满率KS
5) 气隙磁密Bδ
6) 定子齿磁密Bt1
7) 定子轭磁密Bj1
8) 电流密度
4.0A/mm2
3 遗传算法在电机优化设计中的具体实现
3.1变量的编码和解码
文章采用编码和解码操作简单易行的二进制编码将优化问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间。遗传算法需要将设计变量映射成整数。在编码时, 先将它们都做整数处理, 其中, 每槽导体数xq保持不变, 将其余9个参数乘以10倍。这样, 一个解由10个变量20个位组成, 即每个染色体由20个遗传因子构成。
二进制编码符号串的长度与优化问题所要求的求解精度有关。假设某一参数的取值范围是[Umin, Umax], 且用长度为l的二进制编码串来表示该参数, 则它总共能够产生2l种不同的编码。若使参数编码时的对应关系如下:
则二进制编码的编码精度为
假设某一个体的编码是
则对应的解码公式为
3.2 适应度函数
在遗传算法中, 各个个体被遗传到下一代的群体中的概率是由该个体的适应度来确定的, 因此必须为正数或零。在算法运行的不同阶段, 还需要对个体的适应度进行适当的扩大或缩小。文章采用线性尺度变换方法, 即
式中, F为原适应度值, F'为尺度变换后的新适应度;a和b为变换系数, 经过适当选择变换系数, 尺度变换后的适应度函数可以避免发生早期收敛。
3.3 遗传多目标优化
基于遗传算法的优化结构, 将算法的进化分解为若干子群体, 各子群体分别用不同的权系数进行不同方向上的独立搜索。其中, 搜索过程主要体现在选择操作上, 即每次选择两个父代个体进行交叉操作时, 首先由式 (6) 产生一组随机权重系数, 即
式中, ξk是非负随机数。
进而通过线性变换可得到各个个体之间的选择概率如式 (7) 表示:
式中, N-群体规模;fmin-当前群体中最小的适应值。
然后再将这些新生成的子群体合并成一个完整的群体, 在这个群体中进行交叉和变异运算, 最终可求出多目标优化问题的Pareto最优解。由于权重系数的随机性, 算法将得到多个不同权重系数下的优良解, 因此保证了群体中对应搜索方向的多样性和最终优化结果的准确性。
3.4 约束条件的处理
永磁屏蔽电机的约束主要是不等式约束, 但遗传算法是无约束优化方法, 因此需要将有约束优化问题转化为无约束优化问题。罚函数法是处理非线性约束优化问题比较广泛的一种方法, 尤其是在对解空间中无对应可行解的个体计算其适应度时, 可以降低该个体的适应度, 从而使该个体被遗传到下一代群体中的概率减小。
引入罚函数后, 得到的增广目标函数是:
式中, ri为m个罚因子。
对于遗传算法而言, 罚因子的选取是至关重要的。选择的原则是使各惩罚项的数量级相当, 一般通过多次试算多次调整的方法来找出其合理值。
3.5 优化算法的控制参数
(1) 种群规模M, 即群体中所含个体的数量。文章选取M=200;
(2) 交叉概率Pc。交叉概率控制着遗传运算中起主导地位的交叉算子。文章选取Pc=0.65;
(3) 变异概率Pm。变异概率控制着变异操作被使用的频度。文章选取Pm=0.001。
(4) 最大进化代数N。文章根据设计特点确定N=1000。
4 程序设计和优化结果
4.1 程序设计
遗传算法从任一初始种群出发, 通过随机选择、交叉和变异操作, 产生一群更适应环境的个体, 使群体进化到搜索空间中越来越好的区域, 这样一代代不断进化, 最后收敛到一群最适应环境的个体, 求得问题的最优解。如图1所示为遗传算法程序设计流程。
4.2 优化结果
文章以一台额定功率为5.5kw的永磁屏蔽电机为例, 采用MATLAB语言[6]来实现遗传算法。表1给出了电机优化结果。从表中可以看出, 优化后的永磁体体积由2×106mm3减少到1.3×106mm3, 而电机的效率则由86%提高到90.68%。良好的优化效果表明将遗传算法运用到永磁屏蔽电机的优化设计是可行的, 遗传算法较强的搜索效率使之易于获得全局最优解。
5 结束语
文章应用遗传算法对永磁屏蔽电机的永磁体体积和电机效率两个目标进行了多目标优化设计, 得到优化后的具体结构和性能参数。
(1) 与传统算法相比, 遗传算法能同时搜索解空间中的许多点, 且搜索过程是通过适应度函数来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作, 因而能较大概率地获取全局最优解。
(2) 针对多目标工程优化问题, 文章采用统一目标法中的线性加权和法和罚函数法对永磁屏蔽电机的多目标问题进行优化, 减少了永磁体用量, 并且提高了电机效率。
参考文献
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