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【发明授权】一种基于鱼群算法的参数辨识检测电机定子匝间短路方法_上海海能信息科技股份有限公司_202210128143.5 

申请/专利权人:上海海能信息科技股份有限公司

申请日:2022-02-11

公开(公告)日:2024-06-04

公开(公告)号:CN114499321B

主分类号:H02P21/14

分类号:H02P21/14;H02P21/18;H02P21/20;H02P25/02

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.06.04#授权;2022.05.31#实质审查的生效;2022.05.13#公开

摘要:本发明公开了一种基于鱼群算法的参数辨识检测电机定子匝间短路方法,涉及电机参数估计与故障诊断技术领域。具体地,先建立感应电动机的数学建模,包括正常态模型和故障态模型;再实时采集电机运行时的电流电压数据;利用鱼群算法对参数进行估计,计算实测定子电流与经正常态模型计算后的估计定子电流值间的误差平方和,将误差平方和与设定阈值进行比较,判断是否进入故障检测状态;是,则进入下一个步骤;利用鱼群算法对参数估计,计算故障态模型下受影响的匝数,将算法得到的参数与正常情况下相应的参数数值进行比较,分析判断定子匝间短路故障的状态。

主权项:1.一种基于鱼群算法的参数辨识检测电机定子匝间短路方法,其特征在于包括如下步骤:S1.建立感应电动机的数学建模,包括正常态模型和故障态模型;S2.实时采集电机运行时的电流电压数据;利用鱼群算法结合正常态模型对参数进行估计,计算实测定子电流与经正常态模型计算后的估计定子电流值间的误差平方和,将误差平方和与设定阈值进行比较,判断是否进入故障检测状态;是,则进入步骤S3;S3.利用鱼群算法对参数估计,计算故障态模型下受影响的匝数,将算法得到的参数与正常情况下相应的参数数值进行比较,分析判断定子匝间短路故障的状态;所述步骤S1中的正常态模型如下: 其中: 式中,Vqs、Vds和V0s分别为q轴、d轴和0轴上相应的定子电压;Vag、Vbg和Vcg是三相电源电压;Nas、Nbs和Ncs分别是相位a、b和c中的定子绕组匝数;Ns表示参考圈数;rs为定子电阻,rr为参考转子电阻;λqds,iqds,λqdr,iqdr分别表示为在q-d轴下的定子磁链和电流,转子磁链和电流;Wr表示转子的转速, 其中,P为极数,J为转动惯量,Tmech为机械扭矩,Tdamp为阻尼扭矩;Tem为电磁扭矩;故障态模型如下: 其中: 式中,Vqs、Vds和V0s分别为q轴、d轴和0轴上相应的定子电压;Vag、Vbg和Vcg是三相电源电压;Nas、Nbs和Ncs分别是相位a、b和c中的定子绕组匝数;Ns表示参考圈数;rs为定子电阻,rr为参考转子电阻;λqds,iqds,λqdr,iqdr分别表示为在q-d轴下的定子磁链和电流,转子磁链和电流;iqsh、Vqsh为故障电机的电流、电压值;Wr表示转子的转速, 其中,P为极数,J为转动惯量,Tmech为机械扭矩,Tdamp为阻尼扭矩;Tem为电磁扭矩;Nas=Nus+Nsh,Nus、Nsh分别表示故障状态下对应相的未受故障影响的匝数、受故障影响的匝数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 上海海能信息科技股份有限公司 一种基于鱼群算法的参数辨识检测电机定子匝间短路方法

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