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□_42直流无刷电机-产品规格书-中文.pdf

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三相同步电机参数的测定

三相同步电机参数的测定 一、实验目的 掌握三相同步发电机参数的测定方法,并进行分析比较加深理论学习。 二、预习要点 1、同步发电机参数X d、X q、X d'、X q'、X d''、X q''、X0、X2各代表什么物理意义?对应什么磁路和耦合关系? 2、这些参数的测量有哪些方法?并进行分析比较。 3、怎样判别同步电机定子旋转磁场与转子的旋转方向是同方向还是反方向? 三、实验项目 1、用转差法测定同步发电机的同步电抗X d、X q。 2、用反同步旋转法测定同步发电机的负序电抗X2及负序电阻r2。 3、用单相电源测同步发电机的零序电抗X0。 4、用静止法测超瞬变电抗X d''、X q''或瞬变电抗X d'、X q'。 四、实验方法 1 2、屏上挂件排列顺序 D34-2、D51 3、用转差法测定同步发电机的同步电抗X d、X q。 (1) 按图5-6接线。同步发电机GS定子绕组用Y形接法。校正直流测功机MG按他励电动机方式接线,用作GS的原动机。R f选用R1上1800Ω电阻,并调至最小。R st选用R2上180Ω电阻,并调至最大。R选用R6上90Ω固定电阻。开关S合向R端。 (2) 把控制屏左侧调压器旋钮退到零位,功率表电流线圈短接。检查控制屏下方两边的电枢电源开关及励磁电源开关都须在“关”的位置。 (3)接通控制屏上的电源总开关,按下“启动”按钮,先接通励磁电源,后接通电枢电源,启动直流电动机MG,观察电动机转向。

图5-6 用转差法测同步发电机的同步电抗接线图 (4)断开电枢电源和励磁电源,使直流电机MG 停机。再调节调压器旋钮,给三相同步电机加一电压,使其作同步电动机起动,观察同步电机转向。 (5)若此时同步电机转向与直流电机转向一致。则说明同步机定子旋转磁场与转子转向一致,若不一致,将三相电源任意两相换接,使定子旋转磁场转向改变。 (6)调节调压器给同步发电机加5~15%的额定电压(电压数值不宜过高,以免磁阻转矩将电机牵入同步,同时也不能太低,以免剩磁引起较大误差)。 (7)调节直流电机MG 转速,使之升速到接近GS 的额定转速1500 r/min ,直至同步发电机电枢电流表指针缓慢摆动(电流表量程选用0.3A 档),在同一瞬间读取电枢电流周期性摆动的最小值与相应电压最大值,以及电流周期性摆动最大值和相应电压最小值。 (8)测此两组数据记录于表5-14中。 计算: 4、用反同步旋转法测定同步发电机的负序电抗X 2及负序电阻r 2。 (1) 将同步发电机电枢绕组任意两相对换,以改换相序使同步发电机的定子旋转磁场和转子转向相反。 (2) 开关S 闭合在短接端(图示下端),调压器旋钮退至零位。 (3) 接通控制屏上的钥匙开关,按下启动按钮,先接通励磁电源后接通电枢电源。启动直流电机MG,并使电机升至额定转速1500 r/min 。 min max max min 33I U X I U X d q ==

永磁同步电机参数测量试验方法

一、实验目的 1. 测量永磁同步电机定子电阻、交轴电感、直轴电感、转子磁链以及转动惯量。 二、实验内容 1. 掌握永磁同步电机dq 坐标系下的电气数学模型以及机械模型。 2. 了解三相永磁同步电机内部结构。 3. 确定永磁同步电机定子电阻、交轴电感、直轴电感、反电势系数以及转动惯量。 三、拟需实验器件 1. 待测永磁同步电机1台; 2. 示波器1台; 3. 西门子变频器一台; 4. 测功机一台及导线若干; 5. 电压表、电流表各一件; 四、实验原理 1. 定子电阻的测量 采用直流实验的方法检测定子电阻。通过逆变器向电机通入一个任意的空间电压矢量U i (例如U 1)和零矢量U 0,同时记录电机的定子相电流,缓慢增加电压矢量U i 的幅值,直到定子电流达到额定值。如图1所示为实验的等效图,A 、B 、C 为三相定子绕组,U d 为经过斩波后的等效低压直流电压。I d 为母线电流采样结果。当通入直流时,电机状态稳定以后,电机转子定位,记录此时的稳态相电流。因此,定子电阻值的计算公式为: 1 ,2a d b c d I I I I I ===- (1) 23d s d U R I = (2)

图1 电路等效模型 2. 直轴电感的测量 在做直流实验测量定子电阻时,定子相电流达到稳态后,永磁转子将旋转到和定子电压矢量重合的位置,也即此时的d 轴位置。测定定子电阻后,关断功率开关管,永磁同步电机处于自由状态。向永磁同步电机施加一个恒定幅值,矢量角度与直流实验相同的脉冲电压矢量(例如 U 1),此时电机轴不会旋转(ω=0),d 轴定子电流将建立起来,则d 轴电压方程可以简化为: d d d q q d di u Ri L i L dt ω=-+d d d d di u Ri L dt =+ (3) 对于d 轴电压输入时的电流响应为: ()(1)d R t L U i t e R -=- (4) 利用式(4)以及测量得到的定子电阻值和观测的电流响应曲线可以计算得到直轴电感值。 其中U /R 为稳态时的电流反应,R 为测得的电机定子电阻。由上式可知电流上升至稳态值的倍时,1d R t L - =-,电感与电阻的关系式可以写成: 0.632d L t R =? (5) 其中为电流上升至稳态值倍时所需的时间. 3. 交轴电感的测量 测出L d 之后,在q 轴方向(d 轴加90°)施加一脉冲电压矢量。电压矢量的作用时间一般选取的很短 ,小于电机的机械时间常数,保证电机轴在电压矢量作用期间不会转动。则q 轴电压方

同步电机技术参数

MQY5580溢流型球磨机同步电机技术参数 3.3磨机设备外配套件部分技术说明 ——主电机 MQY5580溢流型球磨机配置为磨机专用的TDMK 型低转速有刷励磁同步电机,Y 接星点打开并引出,留有配置液态软启动装置的接口, 主电机空负荷起动。允许电压的偏差范围为±5%,因为功率因数超前,对电网有一定的补偿作用。 电机技术数据: 此时电动机的起动电流与端电压成正比下降,而起动转矩则与端电压成正比降低。 主电机通过空气离合器与小齿轮联接,实现单级减速传动,驱动回转部转动。因为装备了空气离合器,可以实现电机——磨机分段起动,首先起动主电机,当主电机达到额定转速

时,向空气离合器的气囊中充气,4~6秒内空气离合器的气囊达到额定压力压着闸瓦抱紧轮毂,带动小齿轮,驱动回转部回转。分段起动可降低起动电流,改善起动条件,减少了对电网的冲击,空气离合器可使电机的起动力矩仅为额定力矩的0.4倍(一般要达到1.8~2.8倍),牵入转矩为额定力矩的0.3倍(一般为1.0倍),起动电流为额定电流的3倍左右(一般为6~7倍)。这样电机可获得良好的机械特性,尚可避免对电源造成巨大的冲击,可相应减小选矿厂主变压器的容量,降低无功损耗,同时可以降低磨机的装机功率。主电机进入PLC信号有定子温度、轴承温度、轴承振动、电机电流。 ——有刷同步电动机微机励磁 主要特点: 静态励磁为全控桥整流方式,谐波较小,灭磁采用带电流回馈的逆变灭磁; 标准配置互为热备用双套调节控制通道,工作通道故障时自动切换至备用通道,励 磁无波动; 操作电源采用交直流同时供电,两套独立开关电源; 不停机更换故障插件; 主回路、控制回路、触发脉冲及操作回路完全隔离; 故障状态甩功能及故障消失后自动恢复; 全数字化微机控制; 双闭环励磁调节,可恒励磁电流或恒功率因数运行; 失步保护及不减载再同步; 智能化故障检测; 中文菜单、触摸屏控制、数字化设置及调整参数,显示故障信息; 具有RS-485串行通讯接口,方便与后台监控系统连接。 1

同步电机自学习

L7B同步变频器进行自学习需要两次自学习即先进行电机自学习,再进行编码器原点自学习。 变频器操作键说明 *实施自学习前的注意事项 1、变频器的自学习为自动测定电机参数和编码器与磁极的相对位置,运 行前必须自学习。 2、在有负载的状态下(带钢丝绳的状态)实施自学习时,非但不能正确 测定电机参数,而且有导致电机发生异常动作的危险。所以请务必在 脱离负载的状态下(卸下钢丝绳)再实施自学习。 3、自学习在使电机旋转的同时,测定必要的电机数据。因此请在自学习 前打开制动器,使电机处于可以旋转的状态。变频器和电机间直接连 通。 4、闭合控制回路端子的BB信号(BB-SC间)以及BB1信号(BB1-SC 间),在解除基极封锁的状态下实施自学习。 一、电机自学习 1、在系统正常上电的情况下,按照永磁同步的变频器参数表将参数正确 输入变频器。有关电机参数必须按电机铭牌设定。 2、将墙壁开关合上,控制柜内相序灯亮,按住主输入按触器,变频器得 电,进入自学习菜单,具休操作如下:

3、在自学习模式下按DATA/ENTER 键,显示T1-01=4,按DATA/ENTER 键,4闪 烁,按“∨”将4改为0,再按DATA/ENTER 键将参数保存。 4、按“∧”依照电机铭牌输入 T2各项参数,再按“∧”直到画面显示如下所 示: 5键,进行电机自学习。直 到画面显示 6、按下MENU (菜单)键,电机自学习完毕。所测得的值会自动设定在电机参数(E5-**)上。 注意:(1)在自学习过程中如果出现PG0报警,需将编码器A 、B 、Z 任意两相 倒相,再重新自学习,直到报警解除。 (2)在自学习过程中如果出现Z-SRCH-ERR 报警,即为编码器的旋转方向 错,变更F1-05的设定,再重新自学习,直到报警解除。 二、编码器的原点脉冲调整 1、在自学习模式下,将自学习模式选择(T1-01)设定为4。 2、按“∧”直 , 到画面显示如下所示:

电机型号及参数对照表

电机在电路中是用字母M表示,它的主要作用是产生驱动转矩,作为用电器或各种机械的动力源,发电机在电路中用字母G表示,它的主要作用是利用机械能转化为电能。 划分: 1.按工作电源种类划分:可分为直流电机和交流电机。 (1)直流电动机按结构及工作原理可划分:无刷直流电动机和有刷直流电动机。 有刷直流电动机可划分:永磁直流电动机和电磁直流电动机。 电磁直流电动机划分:串励直流电动机、并励直流电动机、他励直流电动机和复励直流电动机。 永磁直流电动机划分:稀土永磁直流电动机、铁氧体永磁直流电动机和铝镍钴永磁直流电动机。 (2)其中交流电机还可划分:单相电机和三相电机。 2.按结构和工作原理可划分:可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。 (1)同步电机可划分:永磁同步电动机、磁阻同步电动机和磁滞同步电动机。 (2)异步电机可划分:感应电动机和交流换向器电动机。 感应电动机可划分:三相异步电动机、单相异步电动机和罩极异步电动机等。 交流换向器电动机可划分:单相串励电动机、交直流两用电动机和推斥电动机。

3.按起动与运行方式可划分:电容起动式单相异步电动机、电容运转式单相异步电动机、电容起动运转式单相异步电动机和分相式单相异步电动机。 4.按用途可划分:驱动用电动机和控制用电动机。 (1)驱动用电动机可划分:电动工具(包括钻孔、抛光、磨光、开槽、切割、扩孔等工具)用电动机、家电(包括洗衣机、电风扇、电冰箱、空调器、录音机、录像机、影碟机、吸尘器、照相机、电吹风、电动剃须刀等)用电动机及其他通用小型机械设备(包括各种小型机床、小型机械、医疗器械、电子仪器等)用电动机。 (2)控制用电动机又划分:步进电动机和伺服电动机等。 5.按转子的结构可划分:笼型感应电动机(旧标准称为鼠笼型异步电动机)和绕线转子感应电动机(旧标准称为绕线型异步电动机)。 6.按运转速度可划分:高速电动机、低速电动机、恒速电动机、调速电动机。低速电动机又分为齿轮减速电动机、电磁减速电动机、力矩电动机和爪极同步电动机等。 调速电动机除可分为有级恒速电动机、无级恒速电动机、有级变速电动机和无级变速电动机外,还可分为电磁调速电动机、直流调速电动机、PWM变频调速电动机和开关磁阻调速电动机。 异步电动机的转子转速总是略低于旋转磁场的同步转速。 同步电动机的转子转速与负载大小无关而始终保持为同步转速。

同步电动机参数辨识方法

同步电动机参数辨识方法(待续)同步电机辨识的参数主要有两类:1、等效电路参数(电阻、电感等) 2、时间常数与电抗(包括瞬变超瞬变参数)考虑问题:1、怎样选取适当的辨识信号和设计有效的辨识实验 2、怎样选取辨识模型(使用较多的是两回路的转子模型) 3、怎样证明辨识所得参数的有效性 经典辨识:通过作阶跃响应、频率响应、脉冲响应等试验,测得对象以时间或频率为变量的实验曲线。 最小二乘法:目前使用比较广泛。 基于进化的策略法,如神经网络、遗传算法、粒子群游优化算法等等。 一般采用方法:突然短路、甩负荷、直流衰减法、静止频率响应法等等。 (理想情况下辨识,以及考虑饱和、磁滞、集肤效应等非线性因素) 国内: 传统方法:●对突然短路电流曲线的包络线加减来得到短路电流的中期分量和非周分量——改进:基于小波变换的短路数据处理方法(缺点是:需要选取小波基) ●基于扩展Prony算法的超瞬态参数计算方法(缺点是在实际应用中存在阶数确定的难题) (1)基于HHT的同步电机参数辨识(中国电机工程学报2006) 基于Hilbert变换和非线性变量优化(NLO)的基波分量辨识算法,实现了同步电机瞬态和超瞬态参数的精确辨识。 (2)基于小波变换和神经网络的同步电机参数辨识新方法(中国电机工程学报2007) 先利用小波变换对短路电流信号进行预处理,再通过改进的人工神经元模型对短路电流进行较为精确的信号分离,得到短路电流中的直流分量、基波分量和二次谐波分量,并且辨识出了电机参数值以及精度较高的时间参数。(小波变换对短路电流进行预处理,并辨识得到各个时间参数,用来设定神经元激发函数中时间常数的迭代值)(3)一种新颖的电机磁链辨识算法(中国电机工程学报2007) 是基于对电机磁链的估计,方法是针对电压模型中的积分环节进行改造:利用一个高通滤波器和1个坐标变换环节构成 (4)感应电机参数的离线辨识方法 直流实验辨识定子电阻,堵转实验辨识定、转子漏感、转子电阻,空载试验采用V/f控制方式,辨识定转子间的互感 (5)直流衰减静测法局部辨识同步电机参数研究 定子a相绕组轴线与转子d轴重合,a相绕组开路,励磁绕组短路。b、c相绕组通过电阻串接到直流电源上。试验时,使bc绕组突然对线短路,采集定子bc的相电流和励磁绕组电流 (6)还有一些比如最小二乘法、卡尔曼滤波辨识、扩展粒子群优化算法等等 (7)基于人工神经网络的同步电机在线参数辨识 能反映电机实际运行过程中受到的饱和、电机老化、电磁力等因素的影响。目前国内的研究还比较少。缺点是:必须有足够多的、足够精确的导师样本。 改善1:用不同的励磁电压和功率下进行多次仿真的结果作为导师样本来训练神经网络。 改善2:采用在线参数辨识的混合算法:先利用遗传算法在大范围内进行参数寻

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