记忆电机的研究与应用

记忆电机的研究与应用（共10篇）

记忆电机的研究与应用 篇1

在车速极低,且不考虑汽车质心侧偏、横摆角,以及路面情况变化和侧风等情况下,可以参考阿克曼(Ackerman) 转向几何学原理,如图1。

图 1 阿克曼转向几何

可以看到 汽车在转弯时,内、外侧后轮行驶距离不同,而两者行驶时间却相同,因此两者时间存在差速问题。

传统汽车 使用机械差速器来完成差速, 机械差速 器的基本运动规律是:无论转弯 或直行,两侧驱动车轮的转速之和始终等于差速器壳转速的2倍。常用的对称式锥齿轮差速器,其内摩擦力矩很小,实际上可以认为无论左右驱动轮转速是否相等,两边扭矩总是平均分配,这样的分配比例对于车辆在良好路面上直行或转弯时,其运行状态都是满意的,但并不可人为自由调节达到最佳状态。

最近几年,世界各地都在研究电动汽车,而在电动汽车中,由于使用两台电机直接驱动后轮,不用安装机械差速器,但是在转弯时面临着差速问题。因此如何解决电动汽车转弯时的差速问题,成为电动汽车发展的关键问题。

本文以智能车比赛C车模为基础,搭建双电机驱动,用kinet-ic系列单片机控制,让电子差速在理论与实践中的应用恰到好处。

1 双电机驱动电路的设计

差速需要在低速与高速的不同行驶环境下才能看到效果,因此为了满足车速要求,所选驱动必须能承受大电流用以驱动不同的车速变化和正反转变化。

在比较BTS、Nmos等芯片优缺点后,最终选择方案为:

与非门74HC00+ 半桥驱动IR2184S+ 高性能Nmos IRLR7843搭建H桥电路。

此方案优越性:(1)大功率、小体积、良好稳定性的直流电机驱动;(2)两路直流电机驱动,单路峰值达30A(12V)且导通电 阻仅有0.003欧姆;(3)开关频率 高, 最可达60k Hz,PWM 0~95%;(4)宽电源电压(12~30V)及宽逻辑控制电压输入(3.3~24V)(5)控制接口简单:IO_B1.IO_B2=0.0时为刹车;IO_B1.IO_B2=1.0时为正转;IO_B1.IO_B2=0.1时为反转;PWM2为PWM波输入(电机速度调节);

搭建电路如图2。

测试证明,此电路驱动能力强,电流大,响应快,能满足车模调速特性,正反转性能优越,为差速调节提供了有力的保障。

2 阿克曼转向原理的差速推导

对于满足阿克曼转向原理的车模来说,假设B为后轮两轮的轮距,L为前后轮的间距,假如最优路径为左前方与车正前方夹角为α的直线(α有正有负),就是图3。

图 3 差速推导示意图

拐弯半径在 左边和后轮 齐平,转弯半径为R, 那么后两个 轮子的角速 度相等, 也就是后轮 的w_left=w_right,那么V_left/R_in=V_right/R_out=V/R(假设后轮中间的速度为V(即速度设定值)),而且R=L/tanα,R_in=R-B/2,R_out=R+B/2, 所以可以推出:V_left=V*(1-B*tanα/2L);V_right=V*(1+B*tanα/2L);

V、B、L均为已知量,只有tanα未知,下面推导tanα:

图 4 半径算法示意图

通过车模上方传感器(摄像头)识别道路信息, 通过m1、m2两行数据 得到车体中心位置与前方道路中心位置的偏差为E,m1与m2两行间距为D,由于m1与m2相近,相对于半径2R的圆来说非常小,因此s≈2R,x≈D,于是有:E/D=D/2R;即R=D2/(2*E);tanα=(2L*E)/D2。所以V_left=V*(1-B*E/D2);V_right=V*(1+B*E/D2);(E为摄像头传感器看到的路径偏差;)

通过上式,运用到智能车C车模差速后,发现转向响应快了不少,并且转向流利顺畅,转向性能得到较高提升。

3 结束语

本文通过对智能车模搭建大电流双驱动电路进行差速测试,对Ackerman转向原理的推导,得到阿克曼转向公式,基本解决电子差速问题,在此基础上,本文提出改进后的阿克曼式差速PID,使双电机车模差速可调可优化,使转向更快更稳更准,使转向性能得到较大的提升,对现代电动汽车的差速研究具有实际意义。

摘要：针对飞思卡尔智能车竞赛的C型车模,前轮舵机转向,后轮双电机差速,用电控方式对此车模后轮的双电机进行差速控制,满足Ackermann转向原理,在原差速转向基础上进行了改进,并提出了一种阿克曼式差速PID公式,也给出一套对差速参数的整定方案,使双电机差速应用简单化,让电动智能汽车转向性能得到较大的提高。

关键词：双电机驱动,智能车,阿克曼式差速PID,电子差速

关键词记忆法的研究与应用 篇2

关键词：关键词记忆法；关键词；目标词

[中图分类号]H319.3

[文献标识码]A

[文章编号]1006-2831（2013）05-0050-3 doi：10.3969/j.issn.1006-2831.2013.02.014

现代研究表明，影响阅读的语言方面的最重要的因素是词汇量不足（Laufer，1997：20-21）。怎样扩大词汇量无疑是学习者最为困惑的一个问题。自上个世纪60年代以来，国外专家探讨了词汇学习的方法。Stahl & Fairbanks（1986）总结了教授英语词汇的几种方法：提供新词定义、上下文信息方法、扩大接触量方法、群组讨论方法和关键词方法。在Nation（2001）研究出的有意学习单词的7种指导方法之一：思考性的加工处理单词中，他认为对于一些困难的单词，要使用不同程度的加工技巧，如关键词技巧。Norbert schmitt（2002）曾提出了四种学习词汇的策略：根据从上下文线索猜词，词卡的有意学习，使用构词法和词典的使用。其中在谈到词汇的有意学习里面，关键词记忆法（Keyword Method）被重点提出，认为它是有效提高记忆的一种方法。以上的这些研究主要集中在“重复策略”和“编码策略”两个方面。而关键词法（Keyword Method，KWM）即为编码策略。

1 . 关键词记忆法

对于KWM有效性的调查最早始于Atkinson

（Atkinson， 1975； Atkinson & Raugh， 1975）。在Levin和Pressley（Levin & Mcdaniel， 1987）的多次研究后这种方法便家喻户晓了。

KWM的应用可分为三个阶段：（1）在母语或者二语中选择一个与将要被学习的二语目标词有听觉（读音）或者视觉（拼写）上相似的关键词；（2）在目标词与关键词之间建立密切联系，以便当学习者听到或者看到目标词立刻就联想到关键词；（3）以明显、奇特的方式在目标词与关键词之间建立起视觉图像（visual image）或心理图像（mental image），以加强其记忆。例如，在学习pest时，我们可以用“拍死它”（pest与汉语拼音“拍死它”谐音）做关键词，然后以“我们对害虫不能手软，一定要拍死它”建立视觉图像联系。这样，pest这个目标词就很容易被学习者记住了。

2 . 有关关键词记忆法的研究

2 . 1 对二语词汇的短期和长期记忆效果显著

Craik和Lockhart（1972）提出的深层处理理论认为，记忆保持的长短依赖于对信息处理程度的深浅。当信息从浅层的感官层移到深层的语义层，记忆就会持久。就是说，越是深层次的处理，记忆就越长久。在语言处理过程中，口头练习之类的浅层处理不能导致长时记忆。而涉及语义联系的深层处理却能保持长久记忆。学习者在使用KWM的过程中，首先因为要寻找与目标词听觉或者视觉相似的关键词，进行了感官层的浅层处理，然后在目标词与关键词之间建立的奇特明显的视觉图像或心理图像，因此又进行了图像与语义相结合的深层处理，所以，记忆的痕迹加强。许多实证研究（Beat on et. al.， 1995； Ro dr guez， M. & Sadoski， 2000； Shapiro & Waters， 2005等）表明无论是短时记忆还是长期记忆，KWM有较好的记忆效果，都肯定了KWM在二语词汇习得中的积极作用和有效性。

2 . 2 具体词的记忆效果优于抽象词

在KWM的实证调查中，具体词比抽象词表现出更好的记忆效果。Paivio（1971； 1986； 1991）的双重编码理论（Dual-Coding Theory）认为大脑中存在着语言和图像（意象）两个功能独立却又相互联系的信息处理系统。更为重要的是，一个系统的启动提示也可以刺激另一系统的启动（Rieber， 1994； Simpson & Waters， 2005）。双重编码理论解释了具体性效应（concrete effect），即在双重编码理论假设中，抽象词主要是在语言系统中被加工，而具体词则在语言和图像两个系统中被处理，当两种信息码重叠时语言信息码或图像信息码系统就会加强相关记忆单位。由于具体词同时具有语言信息和图像的加工优势，使得具体词在大脑中兼有语言和图像两组表征代码，从而提高了具体词的记忆和提取效率。

3 . 关键词记忆法的应用

国外针对KWM的实证研究主要是母语为英语，二语为俄语、法语、西班牙语或者德语等印欧语。似乎KWM很少应用于外语教学中。在外语或者二语关于词汇教学的教学手册和书籍中，KWM要么根本没有被提及（Morgan & Rinvolucri， 1986），要么很少被提及（Nation， 1990： 166； Tayor， 1990： 68； Wallace， 1982： 62）。同样地，关于记忆研究的教科书也很少（Baddeley， 1990： 190）或者根本没有（Schwartz & Reisberg， 1991）关注KWM。为什么KWM很少引起注意，原因之一：它只能被成功地运用于很少的词汇中；而且，相对于二语词汇的接受方面，KWM在二语词汇的产出方面不是很有效。还有一个原因，可能教师认为，这是一种奇怪的、不自然的技巧，不够严肃，因此不能被应用于严谨的课堂教学中。

那么，是否KWM就应该被否定呢？笔者认为，只要加以合理的运用，KWM应该能够发挥其应有的作用。

3 . 1 可作为其他单词记忆法的有力补充

Hulstijn以自己学习二语（英语）的经历来说明根据上下文推测词义+查字典+记笔记的单词学习策略能够有效地保证即时的理解却不能保留记忆。有实证研究表明从上下文推测词义，通过查字典来检查推测，然后记在笔记本上培养了一种精心学习单词的过程，使单词留在记忆里更为便利（Huckin & Haynes， 1993； Nation， 1990； Schouten Van Parreren， 1998）。但是，这个过程并不能保证单词的词形与词义的联系，而KWM可以有效地帮助学习者建立词形与词义的联系。尽管因为它有其局限性，不能完全替代上下文推测法或者其他记忆法，但可以成为一个有力补充，同时它对活跃二语课堂气氛，丰富学习者的学习过程，充分培养学习者的想象力和创造力起到了积极的推动作用。

3 . 2 寻找合适的关键词

KWM的核心要素是寻找合适的关键词。很多情况下，它不能被广泛应用，也与找不到合适的关键词有关。Kasper（1993： 250）指出：“记住的重点就是要去强调学生将注意力放在记住关键词和二语单词之间的相互影响的形象。将尽量使这种形象独一无二，即每个单词有且只有一个不同的关键词。”在这方面，印欧语系有着明显的优势。例如，一位英国学习者想要记住法语ruisseau（brook溪流，gutter排水沟）的意思，可以将ruisseau与英语单词rust联系起来，然后建立一种心理形象：铁锈色的水在一条狭窄的街道的排水沟里流淌。

当找不到一个具体的关键词时，其他的基于发音相似的中介词也可以有帮助。汉语与英语分属不同的语系，汉语拼音中的单个字母的发音和英语中的单个字母的发音虽然是截然不同的，但汉语拼音字母构成的音节或字母组合和英语字母构成的字母组合之间却存在着许多可以类比的地方。例如，baffle（受挫；困惑）的汉语拼音谐音为“拜佛”，通过建立心理图像“很困难地去拜佛”，便可以记住这个单词的发音与词义。

如果有可能的话，关键词不应该选自母语，而是二语学习者已经熟悉的二语词汇。例如，一位二语学习者熟悉了horse和feather，可以用这两个单词作为关键词来学习目标词horsefeathers（梦话，胡说）。一般来说，马的身上是不会长出羽毛的。但是，在某种特定的情况下，马的身上不仅可以长出羽毛，还可以长出其他意想不到的东西。上述特定情况有可能在做梦时出现。所以horsefeathers的第一个含义是“梦话”。如果你不是在做梦，却硬说马的身上能长出羽毛，那么horsefeathers的第二个含义便是“胡说”。

使用押韵来记忆在二语学习中是一种比纯粹通过语言来记忆的更好的技巧。例如：目标语reel可以通过有押韵的句子来记忆：A reel is like a wheel。

4 . 结语

Cohen（1987）曾说过：当学习者的语言学习策略训练在不断加快之时，特别应该判断一下，KWM单词记忆策略是否在这样的训练中起作用。KWM并不是要替代其他词汇学习的方法，但是可以通过提供一个连接来促进二语单词或者母语意思的回顾，是一个有力补充。在某种程度上，它们可以将词汇学习的任务从没有想象力的，枯燥乏味的重活变成一个欣喜的发现。

参考文献

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Craik， F. I. & Lockhart， R. S. Levels of processing： A framework for memory research[J]. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior， 1972（11）： 671-684.

Hulstijin， J. H. Mnemonic methods in foreign language vocabulary learning： Theoretical considerations and pedagogical implications[A]. In Coady， J. & T. Huckin， 1997. SecondLanguage Vocabulary Acquisition[M]. 上海：上海外语教育出版社，2001： 203-221.

Paivio， A. Mental Representation： A Dual Coding Approach[M] . New York： Oxford University Press， 1986.

Schmitt， N. An Introduction to Applied Linguistics[M]. 北京：世界图书出版公司，2002： 44-46.

Stahl， S. A. & Fairbanks， M. The effects of vocabulary instruction： A model-based meta-analysis[J]. Review of Educational Research， 1986（56）： 72-110.

阳志清. 关键词记忆法的认知心理分析[ J ] . 西安外国语学院学报，2006（12）：52-54.

记忆电机的研究与应用 篇3

开关磁阻电机(SRM)结构简单、坚固,制造成本低,调速范围宽,有较高的系统效率,是可变速驱动系统中极具潜力的新成员[1]。但是SRM的双凸极结构和开关形式的供电电源,导致了其不可避免的转矩脉动,转矩脉动对电动机运行过程中的振动和噪声有着很大的影响,对SRM应用领域的进一步扩大产生了阻碍作用,因此,SRM转矩脉动抑制的研究一直受到人们的高度重视。

平均转矩控制策略(包括电流斩波控制策略和角度位置控制策略)是日前开关磁阻电机中应用较普遍的一种转矩控制策略,它具有简单、易实施等优点[1]。但是转矩脉动较大,在高性能驱动系统中应用较为困难。基于电流的优化控制有迭代学习控制[2]、反馈线性化控制[3]、模糊自适应控制[4]等,在抑制转矩脉动方面都取得了不错的效果,但控制过程较为复杂,不易于实时控制。

本文提出了一种控制策略,将交流电机中成熟的直接转矩控制策略用于开关磁阻电机中,对开关磁阻电机的输出转矩进行直接控制,把转矩控制在一个滞环带内。这种方法不取决于电机的数学模型是否能够简化,而是取决于转矩的实际状况,强调的是转矩的直接控制效果。

2 直接转矩控制

直接转矩控制对交流电机来说,是一种相当成熟的控制策略,易于控制电机的转矩和磁链,减小转矩脉动。其基本思想是要保持定子磁链幅值基本恒定,通过调整定子磁链与转子磁链的相角来控制转矩的增加与减少,从而把转矩控制在一个给定大小的滞环宽度内[5]。以此来对开关磁阻电机的转矩进行直接控制,可以有效减少转矩脉动[6]。

控制定子磁链的幅值在一个恒定的范围内,开关磁阻电机每相的电压方程式为:

式中:U、R、i依次为电机定子相电压、相电阻和相电流,θ为电机转子转过的角度,ψ(θ,i)为电机定子的相磁链。整理式(1)可得:

开关磁阻电机同普通交流电机一样,定子电阻很小,忽略不计,有可以看出,定子磁链变化幅值与定子电压和定子所加电压的时间有关,定子磁链增加的方向与所加电压方向一致。因此,如果对这个电压进行合理控制,定子磁链就可以控制在一个给定的滞环带宽度内,保证定子磁链幅值基本恒定。

开关磁阻电机运行遵循“磁阻最小原理”——磁通总要沿着磁阻最小的路径闭合。当定子某相通电时,转子就要向磁阻最小位置移动,即让转子的主轴线与定子磁场的轴线重合,当转子磁极与定子激磁相重合时,电磁转矩便会消失。SRM是通过功率变换器按照一定的规律依次给定子绕组各相通电,来使转子转动的,因此加在定子每相上的电压,通过功率变换器开关管的导通与关断来控制。而控制开关管的导通与关断是很方便的。以三相6/4开关磁阻电机为例,其功变换器结构如图1所示。

每相由两个主开关管和两个续流二极管组成,以A相为例:T1、T2两管均导通时,A相通电,通电电压为正,定义为开关状态“1”;T1管关断,T2管导通时,A相通过T2、D2构成闭合回路短路,电压为零,定义为开关状态“0”;T1、T2两管均截止时,A相通过二极管D1、D2构成闭合回路续流,电压为负,定义为开关状态“-1”。在每一个确定的时刻,每相绕组都因开关状态的确定而有一个确定的电压状态,三相绕组公共作用就形成了一个空间电压矢量。在不同的时刻,每相选择不同的开关组合,就会确定出不同的空间电压矢量,因此通过对每相开关状态的控制,就可以控制加在定子相绕组上的空间电压,由上所述,通过控制这个电压,就可以控制磁链。因此,通过对变换器开关状态的控制,就可以有效地控制定子相电压,从而控制定子磁链。

利用直接转矩控制原理,选用6个有效的开关状态,每个开关状态对应的空间电压矢量如图2所示。根据DTC的原理——磁链增加的方向与所加电压矢量的方向相同(即定子空间磁链矢量的矢头沿着所加空间电压矢量的方向运动),如果定子空间磁链矢量处在区间N=1内(如图2所示),那么选择开关S2、S6均可使磁链增加;当磁链幅值增加到滞环上限值时,选择开关S3、S5均可使磁链减少(图2中虚线所示为定子磁链空间矢量的运动轨迹)。依此方法类推,在区间N=k内(k=1、2、…、6),选择开关S(k+1)、S(k-1),可以使磁链增加;选择开关S(k+2)、S(k-2),,可以使磁链减少。

通过调整定子磁链来控制转矩的增加与减少,开关磁阻电机的转矩方程与交流电机的转矩方程有所不同,推导过程如下。

从电源传到磁场的有功功率为Peff=Uei=(U-Ri)i,将式(1)代入,可得:

这部分有功功率,一部分要输出到负载转矩,转成机械能Wm做功;还有一部分做为磁场储能Wf。在某一微分时间dt内

在某个时刻电流视为定值,则电机的瞬时转矩为:

由于开关磁阻电机的高度磁饱和性,转矩公式中的第二项一般非常小,即

开关磁阻电机每相绕组都是单极性驱动,因此SRM的每相电流都是正的[6]。从式(6)可以看出,转矩符号完全由第二项的符号决定。如果定子磁链对转子角度的变化率为正,则转矩符号为正,转矩增加;反之,如果定子磁链对转子角度的变化率为负,则转矩符号为负,转矩减少。由于开关磁阻电机是同步电机,定子磁链与转子磁链是同步的,当定子磁链矢量相对于转子角度变化率为正时,表明定子磁链有超前于转子磁链的趋势;当定子磁链矢量相对于转子角度变化率为负时,表明定子磁链有滞后于转子磁链的趋势。也即定子磁链矢量有超前于转子磁链趋势时,转矩增加;定子磁链矢量有滞后于转子磁链趋势时,转矩减少。因此,可以通过控制定子磁链来有效地控制转矩。

由DTC原理可知,定子磁链矢量的矢头要沿着所加空间电压矢量的方向运动,则如果定子磁链在区间N=1内,选择开关S2、S3(如图2中虚线所示),定子磁链都将会有超前于转子磁链的趋势,使转矩增加;而选择开关S6、S5,定子磁链将会有滞后于转子磁链的趋势,使转矩减少。依此方法类推,在区间N=k内(k=1、2、…、6),选择开关S(k+1)、S(k+2),可以使转矩增加;选择开关S(k-1)、S(k-2),可以使转矩减少。

综上所述,本系统的开关表如表1所示。用“0”表示转矩或磁链的减少,“1”表示其增加。

3 直接转矩控制原理的MATLAB仿真实现

使用MATLAB软件对60 k W三相6/4结构开关磁阻电机直接转矩控制系统进行仿真,如图3所示。这里给定转矩和给定磁链分别为12 N·m、0.36 Wb,电机的转矩和磁链经过估算后,与给定值进行比较,差值通过滞环比较器,得到转矩和磁链值应该增加还是减少,根据表1选择相应的开关矢量去驱动变换器的主开关管,导通电机相应的相,使得电机旋转。

4 仿真结果及分析

通过对直接转矩控制和电流斩波控制方法的仿真结果进行比较,可以看出,直接转矩控制达到了“保持定子磁链幅值基本恒定”的目标,磁链轨迹是一个圆形,并且磁链的幅值变化被限定在滞环宽度内,如图4(a)所示,这远远好于电流斩波控制方法得到的磁链轨迹,如图4(b)所示。

圆形的磁链能降低电机损耗、转矩脉动,因此直接转矩控制的转矩脉动会小于电流斩波控制的转矩波动,当转速从0 r/min上升到300 r/min时,两种控制方法得到的转矩波形分别如图5所示。仿真结果表明,直接转矩控制的转矩脉动远远小于电流斩波控制的转矩脉动。

直接转矩控制是对转矩的直接控制,系统对转矩的响应速度也是一个重要的指标。在0.1 s时给定转矩发生一个突变,由12 N·m突变到4 N·m,并在0.2 s时恢复,仿真结果如图6(a)所示,实验结果表明,当转矩发生变化时,转矩脉动不受影响。将转矩波形图6(a)的时间轴拉开来看,转矩的响应时间很短,不到0.0001 s如图6(b)、(c)所示,满足系统对转矩的快速性要求。

5 结论

直接转矩控制的实质,是通过对施加在电机定子上的空间电压矢量的加入时刻和加入时间长短的控制,来保持定子磁链幅值基本恒定,通过控制定子磁链相对于转子磁链的变化来控制转矩的增加与减少,从而将转矩控制在一个给定大小的滞环宽度内,达到对转矩的直接控制。仿真结果表明,将直接转矩控制策略用于开关磁阻电机,有效地控制了转矩和磁链,使系统的动静态性能良好,解决了传统控制方法转矩脉动大的问题,并且实现简单。

参考文献

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[5]李永东.交流电机数字控制系统[M].北京:机械工业出版社.

记忆电机的研究与应用 篇4

关键词采油电动机皮带轮；采油电动机皮带防打滑装置；改造；应用

中图分类号TE93 文献标识码A 文章编号1673—9671—(2009)122—0064—01

引言

采油电动机皮带是采油电机井必可少的部件，它只有正常可靠的工作才能保证抽油井正常生产。目前，现场采用的各种控制皮带的张紧装置。主要为弹簧、液压、气压、电动为支撑力的下顶式皮带张紧装置。其缺点是当张力大时，加速了皮带及传动轴承磨蚀速度；当张力小时，皮带与皮带轮打滑，起不到应有的作用。且安装工作量大，维护保养，工作复杂，调节不方便。油田每年因皮带打滑、磨损及电机烧，造成经济损失高达几千万元。根据现场存在的这一问题，结合现有装置的不足之处，我们研制试验了采油电动机皮带防打滑装置，有效解决皮带打滑、磨损、电机轴承受压力大损坏的问题。我们的研制目的是减小工人的劳动强度，提高采油电机工作效率。

1采油电机电机皮带防打滑装置的结构

采油电动机皮带防打滑装置是用“V”型杠杆。靠杠杆顶力来调节皮带松紧度的。靠杠杆顶力的采油电动机皮带防打滑装置，由轴承护盖、皮带轮、轴、杠杆拐臂、中心轴、中心轴架、丝杠螺母、恒力弹簧、弹簧座、调节丝杠、调节轴、调节轴架、底座等十三部分组成。用于不同型号采油电动机皮带上，安装于电动机底座后部。见图1

2采油电机电机皮带防打滑装置的工作原理

采油电动机皮带防打滑装置是用“v”型杠杆，一端下压，另一端皮带轮上顶皮带，依靠杠杆顶力上顶皮带时，紧固丝杠螺母，丝杠螺母下压恒力弹簧，将力作用在弹簧座上。弹簧座带动杠杆向下移动，至使杠杆拐臂向上，安装在杠杆拐臂上端的皮带轮接触到皮带并支撑起皮带

3采油电机电机皮带防打滑装置的特点

1)结构简单，可靠性高，实用性好。

2)调节方便，可在工作中随时调节，调节精度高。

3)对皮带的损害小，可得到较长的皮带寿命。

4效果分析

4.1实现了目标 应用采油电动机皮带防打滑装置的研制与应用，解决了皮带打滑、磨损、电机轴承受压力大损坏的问题。

4.2现场的应用验证

该采油电动机皮带防打滑装置从设计出来以后，先征求了各采油队职工的意见。认为设计合理、方法优异，可以加工试用。然后加工了2套样品，在2口井上使用，使用效果良好。

4.3取得效益

1)该采油电动机皮带防打滑装置从设计到完成，单套成本600元。2007年9月采油管理区共推广应用2套成本费用为： F1=600×2=1200元=0.12万元 2)2007年9月推广应用2套，采油电机未发生皮带打滑、磨损、电机轴承受压力大损坏的问题。单泵月增加采油100方，9月份累计增F2=2×8×100(元／方)=16000元=1.6万元

3)综合经济效益

F=F2-F1=1.6-0.12=1.48(万元)

4)社会效益

2007年自9月份推广应用采油电动机皮带防打滑装置以来，保证了采油电机组的正常生产。

5使用中应注意的问题

1)调节采油电动机皮带防打滑装置时，注意皮带的松紧度。避免因皮带过紧时，加速皮带磨损；皮带过松时，起不到张紧器的作用。

2)对采油电动机皮带防打滑装置各主要部件做好定期保养、防腐工作。

3)建议制定《采油电动机皮带防打滑装置使用操作规程》对职工进行培训，确保该采油电动机皮带防打滑装置的正确使用。6结论

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记忆电机的研究与应用 篇5

通过对新型智能材料磁控形状记忆合金MSMA(magnetically controlled shape memory alloy)的研究发现,其具有变形率大、易于控制、功率密度大、高动态响应速度和高机电能量转换效率,且在外加振动力和磁场作用下MSMA会产生马氏体相变,变形量和磁电转换效率远远大于PZT和Terfenol-D,且MS-MA的磁控形状记忆功能具有可逆性,不仅在磁场作用下MSMA可产生变形和输出力,而且在振动力作用下通过磁性能的变化进而产生较大的电磁信号变化。实验表明,测量线圈感应出的电压瞬时值在没有经过任何放大情况下可达46 V以上[6],而较小的振动信号使MSMA产生一定形变时,输出的电压瞬时峰值也能达到几伏。这样,不仅为直接收集的振动能量转变为电能提供了方便,而且提高了能量收集信号的抗干扰能力,同时也为研制基于MSMA的新型振动能量发电新技术应用提供了条件,已经得到广大科技工作着的重视和青睐。

国内利用MSMA收集振动能量的研究刚刚起步,本文在前期研究成果的基础上,通过分析MSMA磁畴运动、马氏体相变及微观特性,采用振动发电技术,将环境中存在的机械振动能量转变为电能,利用MSMA的逆效应和吉布斯自由能函数,建立了MS-MA振动发电机的数学模型,求出在磁场和振动力共同作用下振动发电机输出的感应电动势与磁化强度和应变量的数学关系。分析了不同外加振动力、磁场变化对输出电压的影响。仿真和实验结果表明,MSMA振动发电机可以实现将环境中机械振动能量转换为电能。

1 MSMA振动发电机原理及数学模型

利用MSMA进行振动发电原理主要是依靠MS-MA的维拉利效应,即对处于恒定磁场的磁控形状记忆合金施加一定的振动力时,合金材料的形状就会发生变化,本身的磁化强度也将会发生改变,导致感应线圈的磁通量随之改变,磁感应强度也发生变化,在感应线圈中出现感应电压信号。因此,模型建立的重点就是寻找外加机械振动力、应变量和输出电压的关系。

1.1 MSMA振动力与应变的关系

MSMA合金是由不同的马氏体变体组成,且每种马氏体变体都有自己本身的磁场方向和易磁轴,当对合金施加外部磁场时,每种变体的易磁轴方向会趋向于与外部的磁场相一致。为有效的分析MS-MA的机械-电磁效应,需要细致研究MSMA材料的微观结构,通过前人研究成果可知MSMA中马氏体相变和磁域的结构[7],假设MSMA中存在两种变体,分带形式如图1所示。

采用Kiefer和Lagoudas设计的模型[8],如图2所示,可以方便有效的观察磁化强度与偏转角度。

只考虑外部施加的单轴磁场或沿轴向的振动力,设变体2的体积分数为ξ,变体1的体积分数为1-ξ,则变体1的线应变为ε1=(1-ξ)εr,max,变体2的线应变为ε2=ξεr,max,εr,max是合金的轴向最大线应变。

在Lai,Y.W.等人的实验研究中表明,MSMA中磁畴的演化模式受制于外部磁场[9]。对于变体1,可以观察到外磁场只能诱导磁化强度的旋转远离易磁化轴。而对于变体2,外磁场将引起畴壁运动,但是磁化强度总是沿着y轴的[10]。

每个变体存在两种磁域,由于外部磁场的影响,在每个磁域的磁化强度矢量都有一个远离易磁化轴的旋转角度θ,在每个磁域中,磁化强度矢量平行于外部磁场且彼此相反,在此基础上四个区域中的有效磁化可以定义为

式(1)中,Msat为饱和磁化强度[11]。实验表明,即使对MSMA合金施加很微小的外部磁场(9.9 m T)时,第二磁域的体积分数也趋近于1,可以认为MSMA合金在施加外部磁场时只有第二磁域存在。

此时MSMA合金马氏体体积分数可以表示为

式(2)中,σ为对合金施加的振动力,H为施加的恒定磁场,ρk2为合金的磁晶各向异性能,与材料本身有关,本实验中选用的材料ρk2=1.9×105J/m3,A、B1、B2、Yξ为模型的校准常数,分别取19.80,1.956,7.62,56.42[12]。

由于只存在第二磁域变体,可得到振动力与线应变的关系式

不同的振动力强度下MSMA合金所能达到的轴向最大线应变不同,即εr,max不同,当温度、磁场一定时,利用如图3所示的实验装置[13],得到外加振动力与变形之间的关系曲线如图4,在恒定磁场H为477 k A/m时,对MSMA合金施加振动力增大到一定程度,合金的应变基本不再变化,达到稳定,当施加振动力为2×106Pa时,MSMA合金产生最大的线应变为4%左右。

根据实验数据进行拟合,得到MSMA所受到的振动力与最大轴向线应变函数εr,max(σ)表达式可写为

式(4)中,σ是施加的动态振动应力。

将最大轴向线应变函数中,得到振动力与线应变的关系,关系曲线如图5所示。

1.2 MSMA发电机的数学模型

由式(1)得到磁控形状记忆合金的磁化强度的x轴和y轴分量分别为:

式(5)、式(6)中,ξ为变体2的体积分数,Msat为最大磁化强度,μ0为真空磁导率,H为施加的磁场强度,ρk2为磁晶各向异性。

对合金施加沿y轴的磁场,磁场垂直穿过合金,此时合金几乎可获得最大的形变[13],即合金的磁化强度M=My。

把磁化强度My代入式B=μ0(H+M)中,其中H为恒值,再把B代入式即可得到发电机的输出电压表达式

式(7)中,V即为输出感应电压,μ0为真空磁导率,Msat为最大磁化强度,ξ为变体2的体积分数,θ3为有效磁化强度偏转角,N为感应线圈匝数,S为感应线圈横截面积。

2 MSMA振动发电机的特性仿真

根据所建数学模型,采用Matlab进行仿真与数值计算,分析振动发电机的输出特性。

2.1 振动力大小与输出电压的关系

选定其中参量值:真空磁导率μ0为4π×10-7H/m,饱和磁化强度Msat为574 360 A/m,线圈匝数N为1 200匝,线圈横截面积S为202.3 mm2,施加磁场强度为477 k A/m,振动频率为12.5 Hz,仿真结果如图6所示。图6(a)~(f)为频率一定时,振动力分别是1×106Pa、4×106Pa、6×106Pa、10×106Pa、12×106Pa、15×106Pa时,输出电压与振动力之间的关系,峰峰值分别是0.12 V、0.5 V、0.64 V、0.9 V、1.0 V、1.1 V,振动力与输出电压数据拟合曲线如图7所示。

从图7中可以看出,发电机的输出电压随着输入振动力的增加而增加,当振动力大小超过15×106Pa时,输出电压基本处于饱和状态,输出电压达到最大值,与实验结果吻合。

2.2 振动力频率与输出电压的关系

基于之前的条件不变,将施加的磁场强度设定为477 k A/m,施加15×106Pa的恒定振动力时,改变振动力的频率,可以得到如图8所示不同振动频率下的电压输出随时间变化的关系曲线,图8中(a)~(d)振动力频率分别是10 Hz、12.5 Hz、25Hz、35 Hz,输出的最大电压值分别是0.85 V、1.02V、2.0 V、2.6 V。

由波形曲线可以看出当施加振动力的频率为35 Hz时,波形略微出现了失真,频率增加到50 Hz和100 Hz时,出现了图8(e)、(f)所示的波形,峰值出现了较大偏差,而且波形图失真严重。由此可知:在同一振动力大小的条件下,随着外加振动力频率的增加,MSMA发电机的输出电压增大,但是当施加振动力的频率超过25 Hz时,输出电压可以达到2 V左右,但是输出电压开始出现波形失真现象。

3 结论

记忆电机的研究与应用 篇6

随着我国铁路日趋高速化、重载化的发展,机车的设备运行安全一直备受关注[1]。同时,在诸多铁路局尚未经过系统的牵引运行实验和运行考核[6]。特别是机车上的最重要组成部分牵引电机,其质量的好坏对于整个机车的安全行走起着至关重要的作用。因此,对牵引电机进行故障诊断具有十分重要的现实意义[4]。

由于机车牵引电机在运行过程中会产生各种故障信息,通过对故障信息安全、快速采集,可以较早采取措施,这对保障铁路运输安全有着十分重要的意义。目前的故障诊断技术有小波分析法、分析理论、混沌理论等,其中,小波分析法对信号的时频分析特性较好,但对信号的高频部分分辨率较差,小波包分解法弥补了小波分析方法的高频部分分辨率的不足,能够有效地检测出机车牵引电机故障与否。

此外,由于目前机务段采用的顶轮检测技术也存在诸多局限性[5]。首先是在故障诊断时需多人同步操作,且检测设备复杂、仅仅机车顶轮电源就相当笨重。通常检测一台机车的六组牵引电机,少则几小时,多则一天。而且机务人员需经过专门的培训,相应的检测成本也非常高[7]。

为了克服当前应用中存在的这些问题,同时使故障检测能够更加精确的识别并分类,本文提出了基于Android为平台下的机车牵引电机声音检测与故障诊断系统。利用Android平台突出优势以及声音在故障诊断中的某些优点[1],并将小波包分解与重构算法、BP算法等与传统故障声音诊断技术相结合,这样既可实现对机车牵引电机故障诊断的功能,又可满足便携式故障检测应用的需求。

1 系统总体方案设计

系统的总体设计方案主要包括机车牵引电机声音信号的采集、处理以及故障识别三大模块。

在声音采集的过程中具体通过MIC传感器采集机车牵引电机在故障和正常状态下产生的声音信息。在声音处理方面主要包括声音信号的预处理操作以及特征值提取计算,在此过程分析了小波阈值去噪算法在去噪过程中以及三层小波包分解与重构算法在特征值提取中的突出优势。最后对提取到的能量特征值通过归一化转化为能量特征向量输入到系统下故障识别模块中的BP神经网络检测模型中,通过与保存训练好的BP神经网络模型进行对比分析,最终实现故障类型判断。并利用MAT-LAB工具对上述算法的选用的可行性和有效性进行了仿真分析。系统流程设计如图1所示。

2 系统方案实现

2.1 声音采集

声音采集在声音的故障检测过程中是需要首先解决的问题。本文在声音传感器的选择上采用的是MIC传感器,传感器结构内部存在一个由振膜、垫片和极板组成的电容器。在其工作时MIC膜片上充有电荷,因此当膜片受到声压强的作用,膜片要产生振动,从而改变了膜片与极板之间的距离,最终完成对声信号到电信号的转换。本课题采集的声音数据为集宁机务段呼和车间HXD3型电力机车YJ85A型牵引电机工作时声音信号[3]。

在声音信号采集参数的设定上:采样频率采用标准的44.1KHz的采样率、单声道以及16位量化精度。通过前期实地采集,共整理369组声音信号,其中86组故障、283组正常。随机选取66组故障263组正常的声音信号用于BP神经网络的自学习与训练,另外20组用于系统的测试工作。

2.2 声音处理

声音处理主要包括声音去噪和特征提取两大模块。由于机车牵引电机在声音信号传输过程中,总不可避免地含有噪声,对声音信号处理和分析的准确度有很大影响。因此前期有必要先进行去噪处理。

随着小波理论的发展与实际应用中的不断检验,小波去噪的方法受到了广泛的关注。

目前,小波去噪方法主要有小波模极大值去噪、小波空域相关去噪和小波阈值去噪。

三种方法都各有优缺点,事实上小波阈值去噪是目前应用最广泛的一种方法,它具有方法简单、计算量小、去噪效果好的特点。此外,对于前期消噪来说,要求计算量越小越好,因此,本文采用小波阈值去噪的方法。

在信号特征提取算法选择上本文应用的是小波包分解与重构算法。小波包分析是小波分析的改进,将小波分析中没有细分的高频部分进一步分解[2]。

小波包分解实质上是对信号的多带通滤波,一般来说,正常状态与故障状态下机车牵引电机输出信号的各频带成分是不同的。在这种情况下,通过分析系统结构和故障机理找出系统故障与否的特征频率,从而依据这些频率分量的变化确定故障存在与否[6]。

在小波母函数的选择上[17],考虑到特征提取需要在任意尺度上进行,因此母函数的时频域紧支撑性尤为关键。其次,重构的精确性也十分重要,因此母函数的正交性也应着重考虑。基于上述两点本文选取了db6小波进行信号分析。

小波包分解与重构算法[17]如下:

设f(x)在子空间Unj中的系数为{cn,kj,k∈Z},则在子空间U2nj+1和U2n+1j+1中的分解系数{c2n,kj+1,c2n+1,kj+1,k∈Z}为:

由上式可知,小波包分解过程实质上是通过一组高、低通组合的共轭正交滤波器h、g,将信号分解到不同的频带上。表1为db6小波滤波器系数hk。

同理,设f(x)在子空间U2nj+1和U2n+1j+1中的分解系数{c2n,kj+1,c2n+1,kj+1,k∈Z},则在子空间Unj中的重构系数为{cn,kj,k∈Z}为:

对小波包分解系数重构,提取各频带上的信号,求各个频带信号的总能量,以三层小波包分解为例第3层从低频到高频8频段的能量为:

其中,Ej(j=0,1,…,7)为S3j对应的能量特征值;xjk(j=0,1,…,7;k=1,2,…,n)表示重构信号离散点的幅值,n为采样点数。

通常情况下,系统出现故障时,各频带内信号特征会有较大变化,以频带能量谱构造一个特征向量:

2.3 故障识别

机车牵引电机故障状态识别的现代分析方法主要有四种[9,10],对比如表2所示。

通过综合考虑,本课题诊断方法选用BP神经网络法。

2.3.1 BP神经网络模型建立

BP神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。本文以双隐含层为例对神经网络模型加以介绍。图2为双隐含层神经网络结构示意图。

定义各神经元的输入为u,输出为v,上标表示神经元所处层,下标表示层中的序号。其中任意一个训练样本Xk都是一个M维矢量,即:

训练样本为:Xk=[Xk1,Xk2,…,Xk M]k=1,2,…,N

期望输出为:dk=[dk1,dk2,…,dkp]T

实际输出为:Yk=[Yk1,Yk2,…,Yk P]T

当网络输入训练样本为:Xk=[Xk1,Xk2,…,Xk M]

各层输入输出表达式如下:

第一隐含层神经元的输入记为:

第一隐含层神经元的输出记为:

同理,以此类推第二隐含层神经元的输出如式(7)所示、输出层神经元的输入、输出如式(8)、式(9)。

2.3.2 BP神经网络系统设计

1)网络层数的选择

BP神经网络层数是对隐含层而言[13],通常情况下增加隐含层数可以降低误差、提高网络精度,与之同时也使网络复杂化,增加了网络的训练时间和过度拟合的倾向[14]。对于实际问题中相对复杂的对应关系时,通常会考虑使用双层或多隐含层网络。本课题实验结果表明采用单隐含层训练结束参数为0.00276,采用双隐含层时训练结束参数为0.000998,明显优于单层训练效果。因此,本文选择双隐含层。

2)输入层、输出层和隐含层的设计

输入和输出层在神经元个数的选取上与实际问题的输入、输出变量有关。对于输入层神经元个数取决于数据的向量维数,输出层神经元个数则取决于输出的状态类型数[15]。

本文机车牵引电机声音信号,依次经过小波去噪和三层小波包变换后,归一化得到的8个不同频带内的特征向量信号,因此,输入层神经元个数为M=8。对于输出的状态类型选取上,本课题基于客观的实际情况,仅选取了2种工作状态,即将牵引电机工作状态统归为故障和正常两种,因此输出层神经元个数为P=2[12]。

隐含层神经元个数的选取是一个非常困难的问题,但通常情况下与输入和输出神经元的个数有着间接的关系。隐含层单元数目选择不恰当将会导致学习时间过长、容错性差、误差不一定最佳等问题,从而也会影响故障诊断的效果[16]。然而目前还没有一个理想的表达式来确定隐含层单元数目,往往需要根据经验或多次实验验证来确定[9]。

本课题通过对比实验验证,并且参考公式s=2m+1,其中,m为输入层神经元个数,p为输出层神经元个数,s为隐含层神经元个数。最终确定了隐含层神经元个数为14个。

3)传递函数的选择

传递函数也称为激活函数,作用于各连接层之间用以实现神经元输入到输出的转换[8],是神经网络又一重要的组成部分。在传递函数的选择上本课题选用了目前应用最为广泛的sigmod传递函数。

从公式可以看出,f(x)为定义域内连续可微函数。其中,a为倾斜变量,a的取值不同对应函数的形状也将有相应的差异[10],图3为a取1、2、3时对应的函数曲线图。其中,函数的斜率随着a的增大而降低。

Sigmod函数相较于其他连续函数,有其众多优点[10]:

①首先,Sigmod函数本身兼顾了敏感性和稳定性,即在在中间细微部分变化敏感,而两端部分逐渐趋于稳定,这一点使得网络对于特征识别尤为关键。

②其次,在误差反向传播时,传递函数必须连续可导,若是一般的连续函数,对于计算机的存储以及神经网络训练的速度都有影响。因此基于这一点倾斜变量a取1。

故障判断过程如图4所示。当采集到新的牵引电机声音数据时,经过声音信号预处理数据输入到系统故障识别模块下,通过与已经建立好的BP神经网络模型进行比对,从而获得相应的牵引电机工作正常或故障状态。

3 实验结果分析

本课题实际采集的原始数据为集宁机务段呼和车间HXD3型电力机车YJ85A型牵引电机的声音信号。由于数据量巨大,本文选取了牵引电机正常与故障状态下的一组数据中的320个采样点的数据进行测试与分析。

应用程序的安装文件导入并安装到安卓移动端后,系统登录界面、运行主界面如图5、图6所示。

为更加直观地表征信号特征,本系统依次进行了正常与故障状态下去噪前后波形的显示。图7-图10分别为两种状态下的原始波形与去噪之后波形,其中,横坐标代表信号的采样点数,纵坐标代表每个信号采样点所对应的幅值大小。

通过图7、图8对两种状态下的原始波形对比可以看出:正常状态下的原始波形各采样点相对紧凑,波形表征平。但故障状态下的原始波形中在采样点在180至210波形出现很大的稀疏、波形跳跃性降低。

通过图9、图10对两种状态下的去噪波形对比可以看出:正常状态下的去噪波形各采样点相对稀疏,但采样点在240至270之间时,波形幅度值跳跃性明显比其他采样点较低;故障状态下的去噪波形中各采样点幅度值相对平缓,少量波形幅度值出现明显抖动,采样点幅度值无明显差异。

通过两种状态下去噪前后波形对比可以直观看出:正常状态下声音信号波形相比于故障状态下的声音信号波形较稳定。此外,也验证了选用小波包阈值去噪算法的良好去噪性。因此,在一定程度上可以根据牵引电机两种状态下的时域信息对电机状态做前期初步判断。

在机车牵引电机声音的故障检测中,时域波形分析只能对电机状况进行直观的定性分析,且准确性不高,仅仅可以作为一个参考[18]。因此,有必要对电机状况进行定量分析。因此本文主要采用的特征值提取算法,即通过小波包分解后得到的能量系数进行重构。图11为特征值显示界面。

本文由于篇幅的原因对牵引电机两种状态各选取了十组特征值用于本文数据分析。表3、表4分别为牵引电机在两种状态下10组特征值。

表3、表4是从369组声音样本中随机选取的牵引电机在两种状态下10组特征值。是牵引电机声音信号经三层小波包分解与重构后所得到的8个频带内包含的能量特征值。通过统计可以发现,两种状态下的特征值具有显著的差异性,即使同一状态下的各频段内信号包含的能量特征值也有差异。统计结果显示牵引电机故障状态下第七带内特征值普遍在170到200之间。而牵引电机正常工作状态下第七带内的特征值普遍在105到180之间。此外,统计结果显示信号在第一个频带内的能量值相对于其他七个频带内的特征值明显偏低。由于两种状态下特征值存在的显著差异,一定程度上验证了能量作为特征值对牵引电机进行故障检测是可行的。也为后续的神经网络的判断分析奠定了基础。

将所得的特征值作归一化处理。得到相应的特征向量。将特征向量输入到BP神经网络模型中,利用系统中保存好的故障数据库进行牵引电机故障状态的判断测试。判断测试结果如图12、图13所示。

其中,后缀-*.wav中用0、1分别表示为采集到的牵引电机状态类型为正常、故障,前缀*-.wav表示测试数据序号。此外,输出结果类型表示BP神经网络训练时,所设定的期望输出,其中0、1分别表示正常、故障,牵引电机状态表示计算测试结果。

4 结语

通过20组样本的系统性能测试,结果显示17组分析结果正确。即10组正常状态下声音样本和7组故障状态声音样本,即正确率为85%。此外,前期在集宁机务段呼和车间调研了解到,目前该车间采用的定轮检测技术的检测率也只是80%。

记忆电机的研究与应用 篇7

以上述平台为基础, 研究全网水火电之间、水电站群之间、火电站群之间、火电厂内部、水电站内部的多层级全网水火电机组节能降耗优化协调管控策略, 在电网侧, 实现全网水火电机组发电能力上、下限的在线评估;水火电机组发电功率的中短期预测;提出了实现基于煤耗在线可靠分析技术、水轮发电机组经济性在线分析技术和发电能力动态约束、电网安全约束的全网水火电协调优化控制策略;在电厂侧, 实现水火电机组基于运行经济性最优的负荷分配与闭环控制, 降低厂用电消耗。通过上述技术的研究与应用, 达到挖掘清洁能源发电潜力、优化火电机组经济性能的全网节能运行管控目标, 形成了全网水火电机组分层节能降耗优化协调管控体系。研究成果共形成专利8项, 软件著作权15项, 发表论文12篇。

项目主要创新点包括:

(1) 提出了基于实时在线监测的从各个层面对全网水、火电机组优化协调策略及负荷分配方法, 为节能发电调度实时优化控制提供了技术支撑。

(2) 提出了在线评估、短期预测、实时确定水、火电机组发电能力上、下限的方法, 解决了电网水火电负荷优化分配的关键问题。

(3) 提出基于煤质样本库智能识别的复杂煤质条件下锅炉效率实时计算方法、基于热力系统全信息的汽轮机热耗计算方法, 研发了火电机组煤耗的实时在线监测系统。

(4) 提出基于火电厂实时煤耗最低的火电厂厂内负荷分配方法, 并通过在网厂两级协调控制系统中制定控制逻辑, 实现了按照煤耗最低的闭环控制, 解决了厂级机组运行的节能优化问题。

本项目成果在云南11座火电厂的30台机组、多个流域的41座水电厂和云南电力调度控制中心得到应用。监控平台投运以来, 提高了电网的水能利用率, 减少了燃煤的消耗, 2013年, 全网水能利用率计划值为4%, 实际值达到5.26%, 水能利用率提高了1.26%。全网火电机组2012年的供电煤耗率为333.26 g/k Wh, 2013年的供电煤耗为330.37g/k Wh, 下降了2.89 g/k Wh, 产生了巨大的经济效益和社会效益。在11座火电厂内应用火电厂内煤耗最优的负荷分配方法, 实现机组煤耗降低。火电厂厂用电在线监测系统除了在云南电网的国电阳宗海发电厂应用以外, 还在广东省和贵州省的10个电厂的15台机组中推广应用, 取得了明显的经济效益。

该项目围绕水火电机组运行经济性实时分析、水火电发电能力在线评估等技术, 在火电机组煤耗在线分析、发电能力在线评估、厂用电在线监测与分析、能损分析, 水电机组效率在线监测、水轮机稳定运行区域在线评估、水情测报等方面开展了研究, 构建了基于经济性和发电能力在线分析的全网水火电机组节能监控平台并实际应用, 为电网调度过程水火电负荷优化协调分配提供了关键技术支持。

记忆电机的研究与应用 篇8

随着科学技术特别是现代工业中微型机器人和计算机控制系统的不断发展, 采用新型智能材料设计出线性度好且易于控制的微位移执行器得到了越来越广泛的关注。磁控形状记忆合金 (MSMA) 是20世纪后期才被发现的具有磁控形状记忆效应的智能材料。AdaptaMat的Dr.Ullakko经过几年的研究, 最早提出了MSMA的微观结构和磁控特性, 并预言MSMA将是一种新型执行器材料[1,2,3]。现阶段研究的智能材料执行器有压电, 磁致伸缩, 形状记忆合金, 电、磁流变体, 磁控形状记忆合金等。与其它执行器相比, 以Ni-Mn-Ga为代表的磁控形状记忆合金具有如下特点[4]:磁场驱动下的形状记忆效应具有变形率大, 力能密度大, 动态响应速度快 (是温控形状记忆合金的80倍左右) , 线性度好, 易于控制。因此, MSMA凭借其独特的优越性能而广受关注。

MSMA微位移执行器材料的尺寸是由位移大小、执行器受力情况和微位移执行器响应速度等要求决定的。块状MSMA材料的长度取决于形变量的大小, 宽度则根据执行器的受力状况而确定, 并且高度要远小于长度;薄膜型MSMA的厚度大多为几个微米。块状和薄膜型材料都具备MSMA的优点。目前美国的麻省理工学院、马里兰州大学, 芬兰的赫尔辛基工业大学以及AdaptaMat Ltd.对MSMA材料的变形特性、变形机理、磁控特性、数学模型以及不同比例的化学成分的影响等[5,6,7,8,9,10]进行了大量的研究工作。其中应用领域以芬兰的AdaptaMat Ltd.最为领先, 它是唯一能对外提供性能优良的MSMA材料样品的商业公司。国内主要有国家基金项目资助下的研究所和高校对MSMA材料的制作方法、微观结构、相变特性以及磁滞特性等性能和特点的研究, 应用领域主要是沈阳工业大学研究制作的蠕动型直线驱动器。

本研究主要介绍以Ni-Mn-Ga为代表的MSMA在微位移执行器中的国内外研究与应用现状, 为MSMA微位移执行器的研究应用提供一定的借鉴。

1 磁控形状记忆合金的驱动原理

MSMA作为执行器是与其在外加磁场作用下的奥氏体和马氏体之间的相互转换和孪晶界的移动密切相关的, 即利用磁控形状效应材料的马氏体变体向磁场方向的重取向以及孪晶边界移动所产生的位移或应力作为执行器的驱动源。根据形状改变的不同诱发源, 可以分为磁场诱发的磁控形状记忆效应, 应力诱发的伪弹性效应和温度诱发的形状记忆效应。

1.1磁控形状记忆效应

磁控形状记忆效应[11] (MSME) 是指将MSMA的奥氏体相在外加磁场作用下产生马氏体相而发生形状的改变, 或者是经相变形成的马氏体相经范性形变而改变形状后, 通过改变温度或去掉磁场的方式经逆相变恢复到原来的奥氏体相, 同时产生较大的回复力, 可以为执行器提供一定的驱动力或位移, 这就是磁控形状记忆效应的驱动原理。磁控形状记忆效应原理示意图如图1所示。由图示可知, 磁控形状记忆效应具有磁滞性和可逆性。

1.2应力诱发的伪弹性效应

应力诱发的伪弹性效应[12,13]是指MSMA在某一温度和某一恒定磁场作用下施加一定的负载进行变形, 由于应力能够诱发马氏体相变, 因此MSMA的变形量较大;把负载卸载后, 应力瞬间消失, 变形后的马氏体很快就发生马氏体逆相变, 恢复至奥氏体状态, 同时恢复其变形前的形状, 此过程即可作为执行器为外界提供一定的力和位移。应力诱发的伪弹性效应示意图如图2所示。

伪弹性是指应力—应变曲线是非线性的, 且卸载曲线存在滞后现象, 和加载曲线也不重合, 与传统材料的线性弹性应力—应变明显是不同的。由图2可以看出, 该形状记忆效应具有滞后性和可逆性。

1.3温度诱发的形状记忆效应

Ni-Mn-Ga型MSMA的形变量也受到温度的影响[14], 其温度诱发的形状记忆效应和温控记忆合金 (SMA) 的类似, 都是随着温度的改变, 奥氏体和马氏体之间相互转变而产生形状记忆效应。但是Ni-Mn-Ga型MSMA的马氏体相变温度范围很宽 (Ms可以从113 K到626 K) , 单晶Ni52Mn16Ga24的磁滞应变在290 K 时可以达到1.15%。无负载状态下的马氏体相变应变曲线如图3所示。

由图3可知, 马氏体和奥氏体相互转变的过程对应着材料在该方向的形变, 当温度达到某一极限值后, 材料的应变就会趋于稳定, 这一极限温度就是马氏体奥氏体相互转变的开始或结束温度。同时MSMA在温控记忆效应中的形变曲线存在明显的热滞现象。

2 磁控形状记忆合金在微位移执行器中的研究应用

2.1块体Ni-Mn-Ga MSMA

对块体MSMA的性能研究表明, 块体Ni-Mn-Ga有一个易磁化方向和一个难磁化方向, 其中在易磁化方向上最大的形变量可达到10%。利用磁场诱发物体产生形变这一特性, AdaptaMat Ltd.研制出了A06-3型执行器[15] (如图4所示) 。该执行器采用长度为15 mm的Ni-Mn-Ga型MSMA材料, 经试验验证其在磁场大小一定的条件下, 当频率为200 Hz时, 产生0.6 mm的最大形变量, 此时变形量为4%, 这说明该材料具有共振特性。该执行器的最大驱动力为2.5 N, 在通电1 ms时就开始发生形变, 达到3%变形率的时间仅为2 ms。

该公司还研制了另外一款A-0 2000执行器 (如图5所示) , 该款执行器的直径为260 mm, 高度为90 mm, 其铁芯采用高频材料以减小铁芯中的涡流, 同时可实现加载在MSMA上的磁场突变, 故该执行器可以在直流或低频电流下使MSMA材料产生较大的力和位移。在预压力为1.25 MPa时, 执行器的形变量可达2.8%。

这两种执行器的原理都是利用通过绕线线圈的电流产生垂直于MSMA的磁场, 在磁场的作用下, MSMA材料发生形变, 产生力和位移。MSMA必须在外力作用下才能恢复形变, 这里都采用弹簧提供预压力来实现材料在电流驱动下的动态形变。

执行器结构原理示意图如图6所示。这两款执行器均利用MSMA自身的性能产生形变, 但是, 由于所采用的MSMA材料长度及执行器整体尺寸的限制, 这两款执行器的绝对位移量较小, 用于演示MSMA材料的磁控变形特征是很明显的, 但是应用于生产生活中, 较小的绝对形变量就制约了其广泛的应用。此外, 由于弹簧的响应频率和自身惯性的影响, 限制了执行器的频率且增加了执行器的位置控制精度等一系列问题。

沈阳工业大学的王凤祥、张庆新等[16,17]对MSMA材料也做了比较多的应用研究, 其设计制作的蠕动型直线驱动器 (如图7所示) 为MSMA执行器实现大位移提供了可行性理论依据和实践经验。执行器是根据仿生学蠕动原理, 采用改变磁场方向实现形变恢复, 将MSMA小步距的位移连续累加以形成大行程的执行器。

在图7中, 根据控制器指令, 若使直线执行器向左运动, 则控制器发布指令使左夹钳松开, 右夹钳夹紧, 同时控制磁场方向由轴向转变为垂直于轴, 使磁感线垂直穿过MSMA, 此时MSMA向左伸长, 为了实现累积步长, 在形变完成后, 改变左右夹钳的夹持状态, 然后改变磁场方向为沿轴向方向, 通过水平方向磁场的回复作用, MSMA向右收缩以恢复原形, 重复上述过程, 即可实现执行器的连续运动。

该款执行器在AdaptaMat Ltd.公司执行器原理基础上, 采用蠕动结构以实现大的绝对位移量。由于执行器的研究本身就处于初始阶段, 且该样机是在忽略温度对MSMA材料影响下建立的模型, 其结构比较粗糙, 误差也比较大。样机的输入/输出特性研究分析数据不充分, 给执行器实现自动控制的控制特性研究带来了很大的困难。

此外, Suorsa等根据磁控记忆原理已经研制出了MSMA磁控形状记忆合金阀[18], 主要是利用MSMA的微形变量及其线性度好, 易于控制的优点, 实现对流体等的精密控制。MSMA磁控阀的工作原理如图8所示。当需要减小流体流入量时, 增加MSMA的磁场强度, 则MSMA在磁场的作用下产生变形伸长, 由于上端固定, MSMA只能向下推动弹簧和活塞移动, 这样阀门开度就减小, 压缩的流体流入通道内的量就随之减少。反之, 减小通过MSMA的磁场强度, MSMA在弹簧作用下回复形变, 阀门开度增大, 从而进入通道的流体量也增加。

2.2薄膜型Ni-Mn-Ga MSMA

到目前为止, 对Ni-Mn-Ga材料的研究工作主要集中在块体材料上。但是, 块体材料的高脆性导致其加工困难, 块体响应速度较薄膜型的也慢。因此, 对金属薄膜来说, 其本身也是一种独立的应用材料, 对其进一步的应用是提高材料自身性能的重要手段。Ni-Mn-Ga MSMA薄膜材料的制备研究, 为MSMA能够进入小体积、大应变微执行器领域并得到广泛应用提供了可能。目前, 国内对Ni-Mn-Ga MSMA薄膜材料的制备研究应用主要是采用直流磁控溅射的方法[19], 在不同基底、不同溅射条件和热处理状态下得到性能不尽相同的MSMA薄膜。J.W.Dong, L.C.Chen和C.J.Palmstrm等人[20]首先利用分子束外延法在基片上沉积得到Ni-Mn-Ga合金薄膜。Qi Pan等[21]使用同样的方法得到了90 nm厚的Ni-Mn-Ga薄膜并观察了其磁畴形态。Shoji Ishida等人[22]对该类型的合金薄膜的相变结构进行了分析, 并从理论上预测了其具有磁控形状记忆功能。Oleg Heczko, Aleksndr Soroka和Simo-pekka Hannula等[23]对Ni-Mn-Ga晶体采用自上而下 (the top-down approach) 逐渐变薄的方法得到了厚度为90 μm厚的薄膜, 并对其性能进行了实验分析, 得出该薄膜能在较低的磁场下发生形变的结论, 证实了该类型合金薄膜在实现高精度微位移执行器的可能性。以上分子束外延法和磁控溅射均属于物理气相沉积方法。

薄膜型MSMA现阶段大多处于试验设想阶段, 还没有出现性能比较好的样机。Ni-Mn-Ga MSMA薄膜材料在旋转磁场下形变的示意图如图9所示。磁场大小不变, 方向为沿顺时针 (或逆时针) 360°的连续转动。在垂直穿过薄膜的磁场作用下, 薄膜将根据垂直穿过的磁场强度大小而发生对应的形变。由于薄膜的形变量和磁场是近似的线性关系, 因而在旋转磁场的作用下, 薄膜将连续的收缩变形。利用这一原理, 笔者进行了相关的制动器的研究, 主要是用于泵阀等流体及光的流量控制方面。

M.Kohl, D.Brugger, M.Ohtsuka等[24]提出了一种薄膜型MSMA微位移执行机构的原理图 (如图10所示) 。该执行机构外围是由永磁体和软磁芯组成的一个闭合的磁回路, 通过电阻丝来实现薄膜温度的调节。由于温度对磁场下的Ni-Mn-Ga MSMA材料磁控形变有较大的影响, 在较低温度时, 薄膜在磁铁的作用下一端上翘, 以使磁性回路能够闭合;温度升高, 当薄膜温度达到并超过马氏体逆相变温度时, 薄膜就会逐渐地由马氏体转变为奥氏体, 磁力逐渐减小, 而薄膜的形状回复力逐渐增大, 此时, 薄膜开始反向变形, 直至如图10 (b) 所示形状。

利用这个原理, 本研究开发出新的微扫描仪。微扫描仪的大小为5 mm×0.5 mm×0.01 mm, 预计该扫描仪在低于80 Hz的较大频宽内最大的扫描角度可达120°, Ni-Mn-Ga微执行器的厚度为10 μm。

目前, MSMA材料及其执行器未能得到广泛的应用, 但其双向应变效应的优异性能, 以及磁场对MSMA马氏体相变作用的新机制, 都将使该材料受到特别的重视。从原理上来讲, MSMA的形状记忆效应不同于目前常用的磁致伸缩效应, 也不同于温度控制的现有形状记忆合金和压电材料。因而可以利用此原理开发出许多新的材料[25,26]和新的应用领域[27,28]。

3 结束语

随着对MSM材料研究的逐渐深入和对加工工艺的完善, MSMA这一智能材料凭借其形变率大、力能密度高、频响快、线性度好、易于控制等优点, 在现有的执行器应用领域外, 还可望在传感器、自动控制系统、表层智能结构、飞机机翼调控系统、超大功率超声换能技术等方面得到应用。

总之, 伴随科学技术特别是现代工业中微型机器人和计算机控制系统的不断发展以及对MSMA性能研究的日益成熟与完善, MSMA驱动的微位移执行器有可能成为微执行器中最为重要的方式之一。

摘要：磁控形状记忆合金 (MSMA) 是一种新型智能材料。该类材料具有磁控形状记忆效应 (MSME) 、变形率和力能密度大、动态响应速度快、线性度好以及易于控制等优点。针对MSMA输入/输出的非线性特点, 论述了磁场诱发的磁控形状记忆效应、应力诱发的伪弹性效应以及温度诱发的形状记忆效应。总结了块体、薄膜MSMA在微位移执行器领域的国内外研究及应用现状, 并对MS-MA微位移执行器的未来应用趋势进行了分析。研究结果表明, MSMA驱动器是微位移执行器领域中最为重要的驱动方式之一。

电机软起动器特点与应用 篇9

关键词：煤矿 输送机 软起动器

1 电机软起动器的特点

1.1 采用了先进的电力电子器件和全数字控制技术，具有软起动、软停止、泵停止、起动检测、RS232通讯等功能，能满足风机、水泵、带式输送机、刮板输送机等不同负载对象的控制要求。同时软起动时间、起始电压、限流、停止时间连续可调，用户可根据负荷情况控制电机按预先给定的曲线平滑起动、停止。

1.2 带式输送机等大惯量负载不可避免重载起动和压煤现象，软起动器的突跳起动脉冲就是专门为带式输送机这类大惯量负载设计的。突跳脉冲起动功能可完全解决负荷重载起动的问题。

1.3 电机软起动器自身的自诊和保护功能齐全，主要有电源故障保护、温度保护、电压保护、过载保护等。

1.4 结构简单，安装操作维护方便。既可就地控制，亦可通过可编程序控制器或其他设备对其进行远方控制。

2 电机软起动器与液力偶合器、星三角起动器的比较

2.1 电机软起动器与液力偶合器的比较 带式输送机起动用液力偶合器在一定范围内可满足带式输送机的起动要求，但采煤工作面地质条件复杂，采煤机割煤的不均衡系数很大，工作面内影响带式输送机停机的客观因素也很多，采煤工作面顺槽带式输送机重载起动，甚至过载起动十分频繁。液力偶合器在运行中存在液体滑差，重载起动滑差更大。滑差产生的热能易使偶合器的密封受热老化失效，出现漏油，造成油液污染，在井下易燃易爆，不安全隐患尤为突出。另外，液性机械调速由于附壁效应、稳态效应所形成的机械惯性，以及同液体充液量的立方成正比的传递力矩比例的弊端，已不能满足高产高效综采工作面带式输送机越来越高的起动要求。电机软起动器采用微处理器控制可控硅的导通角，使电动机可进行大负荷多种电压的软起动，可有效地避免使用液力偶合器出现的问题，是液力偶合器理想的更新换代产品。

2.2 电机软起动器与星三角起动器的比较 电机软起动器起动转矩大，并且起动平稳。星三角起动方式的实际转矩比电机软起动器的小，但在起动瞬间和星形转三角形的瞬间有二次突跳变化，而电机软起动器从开始到结束不存在突跳冲击，可有效地减轻因起动电流突跳而引起的电网电压波动及对周围弱电设备的干扰。电机软起动器起动初始电压和起动时间可人为设定。星三角起动方式的起动初始电压是全电压的58％，转换时即突跳到100％。而电机软起动器可根据不同的负载情况，其起动初始电压可在20％～100％Ue间自行设定。同时通过调节起动时间来控制曲线斜率，从而平稳无级地过渡到全电压，达到最佳起动效果和最短起动时间。

3 应用

3.1 工作原理 电机软起动器主回路采用了3对反并联可控硅，利用全数字控制技术来完成电机端电压、电流的控制，从而实现电机的软起动等。软起动器接收到控制信号后，由微处理器根据面板设定的参数或通过PC口输入数据，控制三相可控硅的导通角，使电机按设定的值平滑起动。起动结束后，由控制器发出信号，旁路真空接触器进入正常工作后可控硅暂停工作。当需要停车时，给出停车信号，真空接触器断开，停止工作，然后由可控硅完成全部停车过程。

3.2 使用方法 软起动器有远控和近控两种工作方式。远控方式是指电机软起动器由前级开关通过一个常开触点进行控制的方式。近控方式是指由2只按钮控制电机软起动器的起动、停止。电机软起动器在使用过程中应注意以下几点：①电机软起动器两次起动时间间隔不能小于3min，每小时内起动次数不大于12次。②电机软起动器的外壳必须可靠接地。③安装时切勿用兆欧表测量端子间及可控硅两端的电阻，以免造成对电机软起动器的破坏。④电机软起动器内的主要核心部件，特别是可控硅和控制盒部分，使用者请不要拆开，以免因核心部件损坏而使电机软起动器瘫痪。

3.3应用效果某矿—400m水平中的一部带式输送机，电机功率3x160kW，工作电压660V，胶带长度1km。由于受客观条件限制，带式输送机起动频繁，且经常重载起动。没有安装软起动器之前，起动时胶带颤动，电机声音大，胶带出现打滑及断带现象，对电网冲击较大。该带式输送机配置了3台电机软起动器后，运行状况有了很大变化。主要表现在以下几个方面：①重载起动时软起动特性明显，胶带无颤动和打滑现象，克服了带式输送机长距离重载起动困难的问题。②带式输送机起动时低速逐渐张紧胶带，减少了胶带起动过程中最大张力的机械冲击，延长了胶带使用寿命，也消除了齿轮间隙造成的传动齿轮之间的撞击现象。③空载起动时间为10s，满载起动调为15s。起动电流明显下降，起动电压降低，减小了对电网的冲击。④减小了维修工作量，从2005年7月至今还没有发生过任何故障，一切正常，用户非常满意。

4结语

电机节能控制技术的应用研究 篇10

关键词：电机控制,软起动,节能技术

随着经济飞速发展, 我国对于能源的需求量也越来越大, 这对电能的生产提出了较高的要求。然而, 调查研究发现, 目前我国电能的合理利用率较低, 尤其是在电机使用方面, 应用不合理以及驱动控制技术不高都导致了我国电机能耗过高, 相较于国外电机能耗水平, 我国十分有必要开展电机节能技术的研究和应用。本文主要结合电机驱动的起动特点, 对电机能耗的节能控制技术加以分析研究, 以期从中找到合理有效的电机节能控制技术, 并和同行分享交流。

1 电机节能技术应用现状分析

随着我国节能减排措施力度加大, 电机节能控制技术日益受到重视, 究其原因, 是因为很多电机并未在最佳经济模式下运行, 造成了电能能耗过高。目前看来, 造成电机能耗过高的原因主要有以下几个方面: (1) 电机在起动阶段造成大量电能损耗。由于很多电机未配备软起动或变频起动装置, 使得电机起动瞬间电流过大, 造成电能白白损耗。 (2) 电机在实际工作时由于空载、过载或非满载, 使得输出功率及转矩消耗巨大电能, 运行效率其实并不高。 (3) 很多工程项目或者机电装备在进行电机选型设计时, 并未按照相关设计手册严格执行, 而是一味追求过大的安全余量, 导致电机容量和功率过大, 一旦运行就需消耗巨额电能, 造成了能耗过高。

针对上述原因, 可以对电机起动及拖动控制略用一些简单的控制方法或技术, 降低电机能耗, 达到节能控制效果。比如, 为电机配备软起动或变频控制装置;为电机设计数字化控制器, 监测电机运行状态, 动态调节电机能耗, 以实现电机节能;等等。

目前在电机能耗控制方面应用最普遍的技术是功率因数控制法, 通过动态实时检测功率因数角的变化, 实现对电机电流及电压波形的监测, 进而合理控制功率因数导通角, 使电机处于最佳运行状态, 从而控制电机能耗, 达到节能目的。但这种方法也有弊端, 其最大不足就是监测功率因数导通角需要设计复杂、功能全面的电路, 而这样的电路成本较高, 往往令电机能耗控制得不偿失。

2 电机节能技术应用探讨

2.1 电机常用节能控制措施

(1) 电机起动主要包括降压起动和直接起动2种模式。

1) 电机起动电流与定子电压近似成正比, 因此可以采用降低定子电压的办法来限制起动电流, 即降压起动, 它常应用于无法承受直接起动过大冲击电流的场合。由于降压起动时起动转矩减小, 起动电流下降, 因此它只适用于必须减小起动电流、负载对起动转矩要求不高且电机满足380 V/Δ接线条件的情况。该方法的具体操作是:在电机起动时将电机接成星型接线, 当电机起动成功后再将电机改接成三角型接线;因电机起动电流与定子电压近似成正比, 故此时电网提供的起动电流只有全电压起动电流的1/3, 但起动力矩也只有全电压起动力矩的1/3。常见的降压起动方法有:定子串电阻降压起动、Y/Δ起动控制线路、延边三角起动、软起动及自耦变压器降压起动。

降压起动是以牺牲功率为代价换取降低起动电流来实现的, 不能一概以电机功率大小来判断是否需要降压起动, 还得考察负载情况。鼠笼型电机的起动电流是运行电流的5~7倍, 而电网电压可承受波动范围通常是±10%, 为了不对电网电压形成过大冲击, 一般要求在鼠笼型电机功率超过变压器额定功率10%时就要降压起动。

2) 直接起动也称为全压起动, 是最常用的起动方式。它是将电动机的定子绕组直接接入电源, 在额定电压下起动。直接起动具有起动转矩大、时间短的特点, 是最简单、经济和可靠的起动方式。

(2) 目前对于电机节能控制技术的研究应用较多, 其中有不少成功方法。在改善电机起动控制方面, 主要包括以下措施:1) 改善电机的机械特性曲线, 使其尽量能够平稳平滑地实现电机转矩的提升过程;2) 尽量减小电机起动的瞬间电流;3) 电机起动装置控制要尽量简化, 便于实现节能目标。

2.2 软起动节能控制系统设计

要真正实现电机节能, 应当使电机能够较长时间工作在轻载、空载的状态下, 或使电机在运行的绝大多数时间里处于最佳节能状态, 因此, 对电机输出转速要求就不能太苛刻。在这样的假定前提下, 可以设计能够自动调节起动阶段定子端电压的控制装置, 通过自动调节定子端电压来动态调节起动阶段的输出电流和输出转矩实现节能控制的目的。

传统的电机软起动只是依靠电机接线方式的改变来减小起动瞬间的电流, 从而减小电机部件受到的冲击。但这样的软起动是从保护电机内部元件的角度出发的, 并没有真正实现电机的节能减排。相关研究显示, 电机在起动阶段的能耗往往是正常运行阶段的2~3倍, 因此, 如何合理控制电机起动阶段的能耗成为电机软起动节能控制的关键所在。这里探讨了一种新的软起动方式, 一方面能够控制电机起动瞬间电流, 减小其对电机内部电气元件的冲击, 另一方面可控制电机起动阶段能耗, 实现电机节能应用的目的。

本文中的软起动节能控制系统主要依靠对电机起动阶段的电压和电流进行实时监测和采集, 并将采集数据与最优控制数据进行对比, 从而实现对电机输出特性的闭环控制, 以达到节能目的。软起动节能控制系统节能实现原理如图1所示。

图1中, 电机输出模型分别设置了电机线电压检测模块和定子电流检测模块, 其中定子电流在经过低通滤波模块滤波降噪之后进入数字平均值采样模块, 采样模块将定子电流的采样值送入在线寻优模块, 与理想的优化值进行对比, 试图寻找到优化后的理想输出电压值, 并减去由电机线电压检测环节反馈回来经低通滤波之后的线电压, 将确定的输出电压传递给调压模块, 从而实现对电机线电压的动态调节, 以达到节能控制的目标。

2.3 电机状态监测及状态维修策略的应用

电机, 尤其是大型电机, 其运行状态与能耗有很大的关联性。根据前人的相关研究, 对电机实现运行状态的实时监测以及合理的后期维护保养策略, 能够在很大程度上改善电机的运行特性, 并能够有效节能 (可以节能26%) 。为此, 开展电机状态监测及状态维修策略的应用很有必要。

对电机实施状态监测, 就是对电机的输出特征参数进行实时检测, 如电机输出电压、输出电流、输出转矩等特征参数, 通过设置合理的传感器监测并采集这些参数, 再纳入负反馈环节实现对电机的闭环控制, 可以进一步提高电机的运行特性和运行效益, 真正实现电机能耗的降低。

随着电机服役和运行时间的增加, 其各部分功能部件势必会发生老化、变旧等现象, 造成电机能耗加大。为此, 还需要为电机制定合理的状态维修策略。过去, 我国对机电设备普遍采取事后维修的方式, 这带来了维修过剩、维修不足和盲目维修的结果, 人为造成了电机运行状态提前下滑甚至恶化, 导致电机能耗过高且未到服役期便宣告报废。因此, 对电机运行实施状态维修策略就更有必要。状态维修策略是指定期对电机实施“体检”, 通过一系列体检参数来确定其运行状态, 并建立相关数据库, 通过对数据的分析提早发现可能发生的电机故障, 有针对性地进行维修, 进而实现控制电机能耗、节能减排的目标。

电机的状态监测与状态维修在很大程度上决定了电机真正的节能效益及其服役寿命。电机能耗决定了其服役寿命, 因此, 不管是要实现节能减排, 还是要实现电机服役寿命最大化, 都必须控制电机能耗。本文探讨的电机软起动节能控制系统以及电机状态监测、状态维修策略的应用, 都能在一定程度上控制电机能耗, 延长电机服役寿命。

3 结语

社会经济发展的每一方面几乎都离不开电力能源, 而广泛应用于各个领域的电机又是其中的用电大户, 因此, 如何控制电机能耗在很大程度上决定了能源合理应用及节能减排目标能否实现。本文简单探讨了电机节能技术的应用, 并设计了闭环软起动控制系统来实现电机起动过程中的节能控制, 对于电机节能技术在实际应用中的普及具有一定借鉴和指导意义。

参考文献

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[2]金墨, 乔永杰.电机软起动器的探讨[J].电器传动自动化, 2001 (3) :9～10