电机控制系列模块解析(28)—— 其他功能概述

其他功能概述

软件侧:观测器估计发散保护、时序异常检测

主电路侧:IGBT结温估算、直流母线电容容值估算

电机侧:电机温度估计、轴承异常估计、电机退磁检测

负载侧:负载不平衡检测、掉载检测、负载惯量自适应

上述各项功能,主要涵盖了变频器驱动系统在运行过程中对关键参数的监测与保护。下面分别对这些功能进行详细解释:

软件侧

观测器估计发散保护

作用:在使用状态观测器(如电压、电流、转速、位置等的观测器)进行无传感器控制时,确保观测器的估计结果不会因为系统模型误差、噪声、干扰等因素而发散,从而失去对实际状态的准确跟踪。

方法:设置观测器的发散检测机制(或者采用备用并联的观测器),如监测观测器残差(实际测量值与估计值之差)、观测器增益矩阵条件数等指标。一旦检测到发散趋势,立即采取措施,如切换到备用观测器、调整观测器参数、暂停控制输出等,防止控制系统的不稳定。

时序异常检测

作用:确保软件控制逻辑、通讯协议、硬件定时器等按预定的时序正确执行,防止因时序混乱导致的控制失效、数据丢失等问题。

方法:设置时序监控模块,定期或事件触发时检查各任务执行时间、中断响应时间、通讯周期等是否符合预期。当检测到时序偏差超出阈值时,触发相应的纠错或保护措施,如重置任务、调整优先级、切换通讯通道等。

主电路侧

IGBT结温估算

作用:实时监测逆变器中IGBT模块结温,防止因过热导致的器件寿命缩短、性能下降损坏。

方法:通过以下一种或多种方式结合估算:

(1)直接测量:使用贴附于IGBT模块上的热敏电阻(NTC)或热电偶采集温度数据。

(2)间接计算:基于IGBT的门极驱动电流、集射极电压、器件功耗等电气参数,结合器件热模型估计结温。

(3)智能功率模块集成:部分高级IGBT模块内置温度传感器和监测电路,可以直接读取结温信息。

直流母线电容容值估算

作用:监测直流母线电容的健康状态,及时发现电容容量衰减、漏电流增大等故障,确保母线电压稳定,防止过压或欠压。

方法:通过以下一种或多种方式结合估算:

(1)充放电法:在变频器停机或低负载时,进行充放电试验,根据电容电流电压变化曲线计算电容容值。

(2)纹波电压法:变频器运行时,监测母线电压(或电流)纹波,根据纹波电压与电容容量的关系进行估算。

(3)电容内阻测量:注入测试电流测量电容两端电压降,由电容模型计算容值和内阻,间接反映电容健康状态。

电机侧

电机温度估计

作用:监测电机内部绕组、铁芯、轴承等关键部位的温度,防止因过热导致的绝缘破坏、机械磨损、退磁等问题。

方法:与主电路侧类似,可通过热敏电阻、热电偶、红外测温等方式直接测量,或利用电机电流、电压、损耗等电气参数结合电机热模型进行间接计算。

轴承异常估计

作用:早期发现电机轴承磨损、润滑不良、异物侵入等故障,防止轴承损坏引发的电机振动、噪声增大、转速不稳定等问题。

方法:通过以下一种或多种方式结合监测:

(1)振动监测:振动传感器,检测轴承运行时的振动信号,分析其幅值、频率成分等特征,识别轴承异常。

(2)噪声分析:声学传感器收集电机运行声音,通过频谱分析等手段识别轴承异常产生的特定噪声特征。

(3)电流监测:轴承故障导致电机电流波动、谐波增大等现象,监测电机电流特征变化辅助判断轴承状态。

电机退磁检测

作用:及时发现电机永磁体退磁现象,避免因磁场强度下降导致的电机输出扭矩减小、效率降低、发热增加等问题。

方法:通过以下一种或多种方式结合检测:

(1)反电动势法:在电机空载或轻载运行时,测量电机反电动势,与正常值对比,异常降低表明永磁体退磁。

(2)电流-转矩特性法:通过实验测定电机在不同电流下的转矩输出,对比退磁前后曲线变化,识别退磁现象。

(3)在线监测系统:部分高端电机配备永磁体温度、磁场强度等在线监测功能,直接报告退磁情况。

负载侧

负载不平衡检测

在多相供电系统中,各个相的负载电流如果存在较大差异,就会出现负载不平衡现象。这种情况下,系统可能会出现过载、效率降低、设备寿命缩短等问题。负载不平衡检测功能就是实时监测各相负载电流,当发现不平衡超过设定阈值时,及时发出报警信号或者通过控制策略进行调整,以保证系统平衡运行。在机械系统中也有“负载不平衡”的概念,比如旋转机械(如电动机带动的风机、泵、压缩机等)的轴向或径向机械力不平衡,会导致振动增大、轴承磨损加速、设备寿命缩短等后果。这时的负载不平衡检测涉及到振动分析、转子动平衡校验等方面的技术。

掉载检测

主要用于电机驱动系统中,当连接在电机上的负载突然减少或消失(例如机器卡死、物料输送中断等情况)时,系统能够快速检测并识别出这一变化,并采取相应措施,如停机保护,防止因电机空载运行导致的电机损坏或系统故障。

负载惯量自适应

对于动态负载变化较大的系统,如机器人关节、精密机床等,负载惯量自适应是一种高级控制技术,它能根据实际负载的转动惯量大小和分布特性,自动调整电机的控制参数,实现对不同负载的精确、快速跟踪与定位,提高系统的动态性能和稳定性。

电机转子偏心

电机转子偏心的软件检测通常涉及到对电机运行时的振动信号、电流信号或电磁场信号进行分析。以下是几种常见的软件检测方法:

(1)振动分析

通过安装在电机或其支撑结构上的加速度计收集振动数据。利用快速傅里叶变换(FFT)将时域信号转换到频域,分析特定频率下的振动幅值,偏心通常会在旋转频率及其谐波上产生峰值。进一步分析这些频率成分的幅度和相位,以确定偏心的严重程度和位置。

(2)电流信号分析

分析电机的定子电流信号,尤其是在起动或低速运行时,转子偏心会导致非正弦的电流波形。使用PQ变换或DQ变换将三相电流分解为与转矩和磁链相关的分量,偏心会使得这些分量出现额外的谐波。通过分析电流中的特定谐波成分,可以间接推断转子偏心的程度。

(3)基于模型的故障诊断

建立电机的数学模型,结合电机的实际运行参数(如电压、电流、转速等),通过比较模型预测与实际测量值的差异来识别偏心。优化算法(如遗传算法、粒子群优化等)可以用于调整模型参数,以最佳拟合实际数据并评估偏心参数。

(4)信号处理与模式识别技术

应用小波分析、希尔伯特黄变换(HHT)等高级信号处理技术,从复杂信号中提取转子偏心的特征。利用机器学习和人工智能算法,如神经网络、支持向量机(SVM)等,对历史数据进行训练,建立故障识别模型。

(5)专用软件工具

使用专业的电机故障诊断软件,如SIKORA偏心测量仪诊断软件等,这些软件通常集成了上述多种分析技术,并提供了用户友好的界面来显示偏心量、椭圆度、偏心角度等关键参数。

在实施软件检测时,重要的是要确保采集的数据质量良好,且分析算法或模型能够准确反映转子的实际状态。此外,定期维护和校准检测系统也是保证检测精度的关键。

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