直线电机散热的优化

直线电机散热的优化（共4篇）

直线电机散热的优化 篇1

一、直线电机的优点及应用情况

目前, 直线电机在世界各国的应用大致可分为五个方面, 即物流系统、工业设备、信息与自动化系统、交通与民用、军事及其他方面。国外直线电机从诞生到现在, 已经经历了探索实验、开发应用、实用商品化三个阶段。近年来发展迅速, 一些发达国家在研究和开发直线电机产品方面均取得显著成果, 如美国的西屋公司, 德国的西门子公司, 英国、法国、瑞典、日本的一些公司和研究机构, 投入了大量的人力和物力, 并不断的拓展研发领域。圆筒型直线电机, 由于驱动成本、效率、重量等各项指标, 均优于普通的异步旋转电机, 所以越来越引起人们关注和研究。

二、遗传算法

遗传算法是一种模拟自然界进化过程从而搜索最优解的算法, 遗传算法的基本思想是“适者生存, 不适应淘汰”, 它是最早的群体搜索策略的优化算法, 它将选择、交叉、变异引入算法中, 将每个可行解作为一个染色体, 再通过染色体之间随机的重组, 从而改进可行解在多维空间内的移动轨迹, 从而达到最优解。

2.1遗传算法的改进

遗传算法可以得到全局最优解, 但是不但寻优时间长、而且收敛速度慢。为了解决这个问题这里在遗传算法中嵌入一个倒位算子和一个最速下降算子。1、倒位算子。倒位运算使用单点倒位算子。在染色体基因串中设立一个倒位点, 任意挑选经过选择操作后种群中一个个体作为倒位的目标, 随机产生一个倒位的位置, 在倒位点处进行前后基因码交换, 形成一个新的子个体。倒位运算使用基本位置倒位算子或者是均匀倒位算子。对于二进制基因码组成的个体种群, 实现基因码的小概率倒位, 从而避免问题的过早收敛。2、最速下降算子。最速下降法求得的是局部最优解, 而不能保证是全局最优解。结合最速下降法和遗传算法在最优化问题上的不足及两种方法各自的优势, 两者相结合的更适合于连续可微函数全局优化问题的混合算法, 在遗传算法中插入一个最速下降算子, 在每次繁殖中产生的新的子代, 都要通过概率判断是否需要进行线性搜索运算。这样经最速下降算子的线性搜索运算产生的新的个体继承了其父代的优良品质, 不需要父代和子代都进入子代候选群体。遗传算法的算子的作用是宏观搜索, 进行的是大范围搜索问题, 而最速下降算子中是极值局部搜索, 处理的是小范围搜索和搜索加速问题。

三、遗传算法对圆筒型直线电机优化设计

圆筒型直线感应电机的数学模型复杂, 函数形态差, 有些设计变量如每槽导体数、槽形尺寸有一定的离散要求, 许多变量又要满足一定的条件, 因此它的优化设计是一个混合型、多变量、多约束、非线性的优化问题。电机优化设计是指在满足技术性能的前提下, 选择电机主要尺寸, 电磁参数等设计变量, 使成本最低或者是某指标最好, 电机优化是带有多个不等约束的非线性规划问题, 其目标函数无法直接用解析式表达, 可在一般非线性规划问题中, 寻找一组几维可变向量x, 使目标函数最小。在遗传算法中插入倒位算子及最速下降算子能够较快地得到全局最优解。

3.1目标函数和优化变量

3.2优化结果

利用FORTRAN语言编写的优化设计程序得到优化结果如表1。

四、结论

文章围绕圆筒型直线电机的优化设计, 研究了直线电机的优点及应用情况、遗传算法、圆筒型直线电机的设计方法。通过引入倒位算子和最速下降算子对遗传算法进行了改进, 并将改进的遗传算法用于圆筒形直线电机的优化设计。用改进遗传算法对圆筒型直线电机进行优化设计, 单位体积起动推力增大, 所需供电设备及供电线路减少, 运动系统的总体惯量小, 提高了系统的效率

参考文献

[1]叶云岳.新型直线驱动装置与系统.北京:冶金工业出版社, 2000.

[2]王小平, 曹立明.遗传算法.西安:西安交通大学出版社, 2002.

[3]贾宏新, 林瑞光, 叶云岳.电梯用直线感应电机的优化设计及其控制系统研究.浙江:浙江大学, 2002.

直线电机散热的优化 篇2

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。

直线电机散热的优化 篇3

迭代学习( ILC) 是一种新型控制算法,在给定时间内能以简单的学习算法实现对期望轨迹的高精度跟踪[2]。ILC可以处理系统中各种周期性的扰动,且不依赖于系统的精确模型[3]。ILC适合于某种重复运行性质的被控对象,可实现有限时间区间上的完全跟踪任务,因此对它的研究对直线电机的控制具有重要意义[4]。但是单纯的开环ILC算法具有局限性,其基本控制原理是利用系统当前运行产生的误差信息,修正其控制输入, 以得到系统下次运行时的控制输入。王丹凤等提出了一种基于神经网络优化的ILC控制算法,但是该算法采用的仍是开环控制,对误差信息的利用不够充分[5]。白敬彩和吴君晓提出了一种开闭环ILC控制算法,但该算法是固定的学习速率,学习速度慢[6]。在此,笔者采用神经网络优化的开闭环P型ILC控制算法来控制PMLSM,以较快的收敛速度逼近期望位置轨迹,达到较理想的位置控制效果。

1PMLSM的模型

对PMLSM采用矢量控制方法,利用坐标变换,建立永磁同步电机在d-q坐标的数学模型,令d轴的参考电流id*= 0,因此电磁力矩仅和q轴电流有关,便于控制。

PMLSM的机械运动模型可以描述为:

式中Ffric———摩擦力;

Fm———电磁推力;

Frip———推力脉动;

iq———q轴电流;

Kf———推力系数;

m ———动子质量。

磁阻产生的脉动力模型Frip= bsin ( ω0x ) ,x为位置[7]。完整的摩擦力模型通常很复杂,选用Lu Gre摩擦力数学模型[8],即:

式中B ———粘滞摩擦系数;

fc———动摩擦力;

fs———静摩擦力;

sgn( ) ———符号函数,其值由运动方向决定;

vs———润滑系数。

PMLSM的电压平衡模型为:

式中Ld、Lq———动子电枢d、q轴电感分量;

R ———电枢电阻;

ψf———定子的磁链。

根据上述模型建立的控制系统模型如图1所示,为典型的三环控制结构,位置环采用ILC算法进行调节,速度环和电流环采用PI算法进行调节[9]。

系统工作过程: ILC控制器根据期望位置数值与反馈值之差,得到速度的参考值,该参考值与实际速度值相比较后,将差值送入速度调节器,得到q轴参考电流值。由此可得到d、q轴电压值, 经过坐标变换得到 α 和 β 轴的参考电压,并由电压空间矢量脉宽调制器( SVPWM) 生成逆变器的驱动信号来控制电机。

2控制方案

2.1开环ILC算法

开环P型ILC的学习律为:

式中ek( t) ———第k次迭代的误差;

k ———迭代次数;

kp———ILC的学习增益;

uk + 1( t) ———第k + 1次的控制输入。

2.2开闭环ILC算法

由于开环ILC只利用了系统前一次运行的信息,对当前运行的信息没有加以利用,所以对被控对象无镇定作用,本质上属于一种离线控制。因此笔者在开环ILC的基础上引入反馈,构成开闭环ILC。开闭环ILC的结构框图如图2所示, yd( t) 为期望输出; yk( t) 为实际系统输出。由图2可知,第k + 1次控制系统的输入uk + 1( t) 由3部分组成: 开环ILC控制提供的输入优化uff,k( t) , 闭环ILC控制提供的输入优化ufb,k + 1( t) ,前一个迭代周期的输入uk( t) 。因此开闭环P型ILC的学习律可表示为:

其中,为开环控制学习律;为闭环控制学习律。

开闭环P型ILC控制算法既利用前一迭代周期的误差,也利用当前周期的输出误差作为迭代依据,经过多次迭代后位置误差可达到较小的范围[10],理论上性能会优于开环ILC控制。

2.3基于神经网络优化的开闭环ILC控制

径向基函数( RBF) 神经网络是一种三层前向网络,包含输入层、隐含层和输出层。由输入到输出的映射是非线性的,但隐含层空间到输出层空间的映射是线性的,从而加快了学习速度且避免了局部极小值问题[11]。

采用RBF网络对反馈部分进行在线整定优化,即对kcp进行优化。神经网络选为3-6-1结构, 网络的输入向量X =[u( n) ,y( n) ,y( n - 1) ]T,径向基向量H =[h1,h2,…,h6]T,其中hj为常用的高斯函数[12],即:

其中,Cj=[cj1,cj2,cj3]T为第j个节点的中心矢量。网络的基宽向量B =[b1,b2,…,b6]T,权向量W =[w1,w2,…,w6]T,RBF隐含层到输出层是线性变换( 即) ,性能指标函数

根据梯度下降法,各参数的迭代算法如下:

式中 α ———动量因子;

η ———学习速率。

由梯度下降法得到kcp的调整量 Δkcp为( η1为参数调整率) :

基于神经网络优化的ILC控制过程: 在第k次迭代运行过程中,输入信号加入被控对象中,产生输出信号,RBF神经网络根据实时误差和开环调整量不断改变kcp,加快系统的收敛速度,直到误差满足条件或此次迭代过程结束。

3仿真实例与分析

永磁直线电机的仿真参数设置: m = 1. 97kg,fc= 10N,fs= 20N,B = 82. 22N · s / m,vs= 0. 01, b = 8. 5N,ω0= 100rad / s,Ld= Lq= 82. 6m H, R = 0. 2Ω,极距 τ = 36mm,ψf= 0. 15287Wb,速度环的PI参数分别为50、80。直线电机的初始位置和期望初始位置相同,期望位置轨迹yd( t) = - 20 ( 15 t4- 6 t5- 10 t3) ,t∈[0,1 ]。仿真时间1 s,过程中采样周期设为0 . 001 s,最大迭代次数20 。

采用Matlab软件分别对开环P型ILC控制、 开闭环P型ILC控制和神经网络优化的开闭环P型ILC控制算法的直线电机进行位置跟踪仿真。 令开环ILC系数kp= 20,开闭环ILC系数kop= 20、kcp= 25; 同样令神经网络优化的ILC初始系数kop= 20、kcp= 25,神经网络 的初始权 值设为 ( - 0. 5,0. 5) 之间的随机数,学习速率 η = 0. 15, 参数调整率 η1= 0. 5,动量因子 α = 0. 05。位置最大跟踪误差随迭代次数的变化曲线如图3所示, 不同迭代次数的最大误差绝对值见表1。

mm

分析可以看出,随着迭代次数的增加,开闭环ILC控制的误差收敛速度相对于开环ILC控制有所加快,第20次迭代的最大位置误差下降为0. 018 9mm; 而神经网络优化的开闭环ILC控制误差的收敛速度进一步加快,第20次迭代的最大位置误差达到2. 743 0 × 10- 4mm,可见加入神经网络后误差变小且收敛速度明显加快。

4结束语

笔者在开闭环ILC控制算法的基础上,结合RBF神经网络的优点,利用神经网络对ILC的学习律进行优化,并在直线电机模型上进行了位置控制仿真验证。仿真结果表明: 相对于传统的ILC算法,神经网络优化的ILC算法可以保证学习过程能够更快地收敛于期望值,减少了ILC次数,提高了控制精度。

摘要：针对开环迭代学习控制的局限性和跟踪轨迹收敛速度慢的问题,提出利用径向基函数网络优化控制律的开闭环迭代学习控制算法。在每次迭代过程中,用神经网络拟合合适的学习增益,并分别采用开环迭代学习、开闭环迭代学习和优化的开闭环迭代学习算法在永磁同步直线电机中进行了位置控制仿真,结果表明:优化后的算法比传统方法具有更快的收敛速度和更小的位置跟踪误差。

直线电机散热的优化 篇4

空气制动主要是通过摩擦将列车的动能转变为热能, 从而产生制动作用。城轨车辆常用的摩擦制动主要有踏面制动、盘式制动和磁轨制动等。结合转向架的结构特点, 四号线车辆采用了盘式制动。

广州地铁四号线直线电机车辆制动采用架控式系统, 即由一个电子控制单元独立控制一个转向架, 制动控制系统由智能阀和网关阀组成。与传统的制动控制系统相比, 架控式制动系统具有集成化程度高、空走时间短、故障冗余能力强等优点, 控制网络如图1所示。

列车制动是以 (A+B) 两辆车为单元组成的控制网络。两个网关阀互为备份, 一个网关阀为主阀, 另外一个网关阀作备用。网关阀负责系统与列车总线的信号通讯和硬线通讯。网关阀与智能阀之间通过内部CAN总线通讯, 每一个控制单元负责各自转向架的制动及防滑控制。列车制动时, 网关阀接收列车总线或硬线上的制动信号, 通过内部计算后由CAN总线送给本身的电控单元以及本车的智能阀, 最后由阀内部的气阀单元动作, 控制制动风缸和基础制动单元制动缸之间的压力空气流通, 从而使得制动施加和缓解。图2为制动控制通讯示意图。

2列车制动系统运用情况

广州地铁四号线是国内首次使用中大运量直线电机列车。前期设计生产时, 未充分考虑直线电机车辆电制动不受粘着系数影响等特点, 列车的气制动按照传统模式设计, 在实际运营中出现了较多问题, 主要表现为进站停车冲击较大、阴雨天气紧急制动距离延长、制动盘及闸片磨耗率偏高等问题。

2.1四号线列车停车冲击较大

列车平稳性是地铁运营必须考虑的重要内容, 直接影响乘客的乘坐舒适度。根据列车纵向动力学的理论分析, 列车的纵向冲击主要由列车牵引和制动引起。它直接影响列车运行的稳定性和乘客乘坐的舒适度。

为了掌握广州地铁四号线列车运营的稳定性, 通过实验采集四号线列车正线运行时车体纵向加速度值, 对四号线列车正线ATO (列车自动驾驶) 运营期间进、出站加速度进行记录, 进而分析实际冲击情况。

选取四号线运营牵引和制动冲击最大区间进行分析, 如图3所示。

图3上部分数据曲线为四号线车在黄阁汽车城至东涌上行的加速度变化, 下部分数据曲线则为对应的纵向冲击变化曲线。由试验结果可知, 列车在该区间内牵引、制动过程中, 列车的最大牵引冲击为0.46m/s³, 最大制动冲击为1.23m/s³。

广州地铁对四号线其他车站的冲击数据进行了测试和统计, 具体测试数据如表1所示。

四号线列车平均牵引冲击为0.54m/s³, 进站时的平均制动冲击为0.95m/s³。可见, 列车整体冲击较大, 其中进站停车时制动冲击比牵引冲击更大。

2.2阴雨天气情况下紧急制动距离延长

广州地铁四号线运营初期, 列车的紧急制动设计为“失电制动, 得电缓解”原理, 由贯穿整个列车的DC110V连续电源线进行控制。当要求实施紧急制动时, 无论是否已经实施常用制动, 必须实施紧急制动。

四号线列车紧急制动具有如下特点:

(1) 电制动不起作用, 仅空气制动;

(2) 高速断路器断开;

(3) 不受冲击率极限的限制;

(4) 紧急制动实施后是不能撤除的, 列车必须减速, 直到完全停下来;

(5) 具有防滑保护和载荷修正功能。

纯空气制动性能取决于轮轨间的粘着作用。在轨面粘着系数较低且列车下坡情况下, 列车可能触发防滑保护, 导致安全制动距离延长。广州地铁四号线高架线路较长且大坡道线路较多, 在阴雨天气时, 列车在高架线路轮轨粘着系数会下降, 容易造成纯空气的紧急制动距离延长, 影响列车运营安全。

2.3制动部件磨耗率较高

四号线列车制动盘和制动闸片是车辆制动系统的一部分。该部件用来减慢车轮的运动, 通过摩擦将动能转化为热量。制动盘与制动闸片摩擦后, 温度升高, 旋转车轮通风作用所产生的气流对其进行冷却。制动盘和车轮腹板之间的气流穿过放射状排列的散热片, 带走制动过程中产生的热量。

广州地铁四号线制动盘和闸片的外形及尺寸需根据制动夹钳来设计。运营初期, 制动盘和制动闸片的磨耗较高, 制动盘的磨耗率为0.108mm/万公里, 制动闸片的磨耗率为0.667mm/万公里。按照此磨耗率, 制动盘的使用里程为64.81万公里, 制动闸片的使用里程为44.98万公里。四号线列车每年运营里程为19万公里, 制动盘的使用寿命为3.41年, 制动闸片使用寿命为2.36年。相对于其他地铁车辆, 制动盘和制动闸片的使用寿命为6-10年。可见, 广州地铁四号线列车制动盘和制动闸片的使用年限较短, 异常磨耗严重, 运营成本明显增加。

3列车制动系统优化及改进建议

为了更好地适应既有线路运营条件, 提高乘客的乘坐舒适度, 降低运营成本, 广州地铁针对四号线列车制动系统运营期间出现进站停车冲击较大、阴雨天气情况下紧急制动距离延长、制动盘及闸片磨耗率偏高等问题, 进行了相应的优化和改进。

3.1进站停车冲击优化及改进

为解决列车进站停车冲击较大的问题, 提高乘客舒适性, 广州地铁经过充分论证, 鉴于牵引冲击相对平稳, 主要针对列车进站制动冲击进行优化调整。通过对气制动控制进行优化, 以达到改善列车平稳性目的。

四号线列车的现有保压制动是为防止车辆在停车前的冲击, 使车辆平稳停车。其中, 保压制动分两个阶段实施, 如图4所示。

第一阶段:当列车制动到速度<6km/h, 牵引控制单元触发电制动退出信号输出给网关阀, 由VVVF控制的电制动逐步退出, 由制动控制单元计算所需的制动力大小, 并施加气制动。在此阶段, 混合制动阶段总制动力保持不变, 直至电制动完全退出, 气制动完全接替电制动。

第二阶段:接近停车时, 制动网关阀保压制动请求命令后, 发出一个小于制动指令 (最大制动指令的70%) 的保压制动, 即瞬时地将制动缸压力降低, 列车进入停车保压状态。

当列车发出牵引命令使牵引力上升的瞬间, 气制动力还是保持原来停车时的压力;当牵引力慢慢上升, 制动系统收到保压制动请求信号为0时, 气制动逐渐退出并降为零, 保压制动被缓解, 列车被牵引。

结合列车保压制动原理, 对列车低速时制动控制逻辑优化, 减小列车在低速阶段的制动级位, 相应输出较小的制动缸压力, 从而缓解停车时瞬间冲击:

(1) 当列车速度≤3km/h且非零速情况时, 若BCU (制动控制单元) 接收到的制动指令大于30%全常用制动, 施加30%全常用制动时的制动缸压力;

(2) 当列车速度≤3km/h且非零速情况时, 若制动指令≤30%全常用制动, 制动缸压力则按照实际的制动指令执行。

制动软件控制逻辑优化后, 经过试车线与正线的调试, 以及后期正线载客运营, 列车牵引、制动等各项功能正常。图5为选取的相同列车和正线区间进行的对比测试情况。

图5上部分数据曲线为四号线车在黄阁汽车城至东涌上行的加速度变化, 下部分数据曲线则为对应的纵向冲击变化曲线。由试验结果可知, 列车在该区间内牵引、制动过程中, 列车的最大牵引冲击为0.49m/s³, 最大制动冲击为0.53m/s³, 列车制动冲击明显改善。

广州地铁四号线对其余车站的冲击数据进行抽样测试, 数据如表2所示。

通过对比发现, 列车在停车阶段减速度冲击变化较为平缓, 最大制动冲击明显减小。可见, 四号线列车平稳性改善效果显著, 有效提高了乘客舒适性。

3.2列车紧急制动优化及改进

为有效解决阴雨天气下紧急距离延长问题, 广州地铁充分利用直线电机车辆电制动不受粘着限制的特点, 结合四号线高架线路特点, 提出列车紧急制动优先采用电制动的优化方案。列车紧急制动电气原理图, 如图6所示。

广州地铁结合四号线列车电路图开展改造:

(1) 在FBR继电器 (快速制动继电器) 电路前端增加一个紧急制动回路触点, 用于列车实施电空混合的紧急制动时, 让快速制动继电器FBR线圈得电;

(2) 在四号线列车每个单元的B车增加一个紧急制动箱, 安装两个继电器, 分别为EDR1 (紧急制动继电器1) 和EDR2 (紧急制动继电器2) ;

(3) 每一组VVVF (牵引逆变器) 与网关阀之间的“电制动有效”指令上驱动继电器EDR1 (紧急制动继电器1) 和EDR2 (紧急制动继电器2) , 当某一组VVVF电制动有效时, EDR1和EDR2线圈得电, 反之线圈失电。

改造后, 四号线列车两种不同紧急制动模式实现方式如下。

第一, 列车常规安全保护情况下产生紧急制动, 紧急制动环路失电, 导致紧急制动继电器EBR1和EBR2失电, 触发快速制动继电器FBR得电, 列车快速制动指令线410得电, 快速制动有效, 从而实现紧急制动时加入电制动。当速度低于6km/h时, 气制动开始施加。

第二, 在任何情况下, 司机拍击蘑菇头按扭 (EBPB1或EBPB2) 时, 都将同时切断紧急环路416线和快速制动指令410线, 使紧急制动指令线和快速指令线断电, 列车产生纯空气的紧急制动, 从而为车辆提供最后的安全保障。由于电制动受到多种因素的限制, 如网压、VVVF是否正常工作等, 为了保证列车行车安全, 列车能实现在电制动失效情况下自动转换为纯空气的紧急制动[1]。

经过优化后的列车制动系统, 充分利用了直线电机电制动不受轮轨粘着影响的特点, 实现了紧急制动时优先使用电制动的功能, 同时还实现了全列车电制动失效时自动切换为纯空气的紧急制动的功能。此外, 当某个车辆的电制动失效时, 该车辆所在单元将自动转为纯空气制动, 而另一个单元仍然保持采用电制动优先的控制方式, 最大限度地发挥了电制动功能, 有效解决了广州地铁四号线原设计车辆轮轨粘着系数降低时紧急制动距离延长的问题。

3.3制动部件磨耗率优化及改进

制动盘和制动闸片通过摩擦将动能转化为热量, 因此制动盘和制动闸片均属于易损易耗件, 其使用寿命与厚度、材质、面积、表面压力、工作温度有关。应用过程中, 具体起决定因素的则是摩擦制动时间频率、摩擦制动力大小、电制动力的能力、制动力的分配原则、电制动和空气制动的转换速度等[2]。

鉴于此, 为了降低制动盘和闸片的磨耗率, 节约运营成本, 结合实际运营情况, 广州地铁针对影响磨耗率各种因素, 开展以下优化。

3.3.1优化气制动施加逻辑, 充分发挥架控式制动优势, 合理分配列车制动力

直线电机车辆开始按照通常的制动力分配方案运行。当列车小指令制动时, 虽然需要的气制动力较小, 但整列车同时施加气制动对整车的摩擦副磨耗较大。而制动系统经常施加小制动力, 制动闸片与制动盘不能充分接触, 磨耗率更高。为此, 中大运量直线电机车辆更改小指令时的气制动力分配方案:当整车所需的制动力较小时, 仅由个别转向架施加制动。施加制动的转向架由智能阀根据日期进行调整, 可以保证整车磨耗均匀。

3.3.2优化制动盘及闸片的材质

通过优化制动盘及闸片的材质对二者进行合理搭配, 以降低磨耗率。中大运量直线电机车辆采用蠕墨铸铁材质的制动盘替换最初灰铸铁材质的制动盘, 大幅降低了制动盘的磨耗率。通过调整树脂含量等方法对闸片材质进行调整, 并与蠕墨铸铁材质的制动盘进行匹配, 最终降低了闸片的磨耗率。

3.3.3优化电制动与空气制动的配合

在确保安全的前提下, 根据直线电机特性, 在常用制动最初阶段对空气制动设定延时, 避免气制动频繁使用。

经过各项优化措施后, 直线电机车辆制动盘和制动闸片的磨耗率明显改善。优化后的制动盘磨耗率为0.047mm/万公里, 制动闸片磨耗率为0.25mm/万公里。按照此磨耗率, 全新制动盘的使用里程为148.93万公里, 全新制动闸片的使用里程为120万公里。四号线列车每年运营里程为19万公里, 制动盘的使用寿命为7.83年, 制动闸片使用寿命为6.31年。可见, 制动盘和制动闸片的使用寿命大幅度提高, 有效节约了运营成本。

4结束语

广州地铁结合实际工作经验, 对四号线车辆制动系统进行了相应的优化和改进, 并且运用效果良好, 有效保障了安全运营, 降低了运营成本。

通过优化列车在低速阶段制动级位输出, 减少列车停车冲击的方案, 为后续列车提高列车平稳性开拓新的思路。但是, 减小制动极位输出后可能导致列车正线运营对标问题不准确, 需重新进行列车联合调试, 以确认列车正线停车精度。

同时, 紧急制动加入电制动, 为后续直线电机车辆设计提供参考。在牵引和制动时应充分发挥直线电机车辆电制动优势, 更多地利用直线电机与感应板之间的电磁力, 进一步减少制动部件磨耗。

参考文献

[1]郑沃奇.紧急制动优先采用电制动在直线电机车辆上的应用[J].机车电传动, 2012, (3) :65-67.