基于热网络法的永磁电机温度在线估计

将集总参数热网络(LPTN)模型应用于永磁电机温度在线估计能够预防电机因过温而造成的电机损坏,特别是降低永磁体的不可逆退磁风险,提高永磁电机使用的安全性。该文首先针对LPTN模型应用于温度估计过程中存在灰度模型的不确定性,对永磁电机LPTN模型进行比较,建立不同节点的低阶灰箱永磁电机LPTN模型。搭建永磁电机变工况温度实验平台,基于实验数据进行模型对比分析,得到用于永磁电机在线温度估计的最优节点数LPTN模型。同时为克服扩展卡尔曼滤波算法出现的滤波发散及热阻参数在变工况下非线性导致温度估计累积误差问题,利用加权多新息强跟踪扩展卡尔曼滤波(WMI-STEKF)算法对永磁电机LPTN模型进行在线参数辨识及温度估计,将温度估计误差降低至3℃,提高非线性系统在变工况条件下参数辨识过程的鲁棒性。最后,通过仿真和温度实验结果对比分析,证明该方法的正确性和准确性。

基于温度实验的永磁同步电机损耗分离方法

为了研究内置式永磁同步电机在不同工况及不同温度情况下永磁电机各部分的损耗,首先,基于运行参数及温度对永磁电机各损耗进行仿真,并建立基于运行参数及温度的损耗模型。在永磁电机定转子各部分预埋测温元件,采用变工况温度实验进行永磁电机温度及损耗实验。然后,结合电机导热特性及测温元件布置建立永磁电机等效热网络模型,通过永磁电机在不同工况下的温度及总损耗实验结果,采用扩展卡尔曼滤波算法对永磁电机进行各损耗的分离。最后,将分离出来的损耗与实测总损耗和计算损耗模型结果分析进行对比,验证损耗分离方法及基于工况和温度损耗模型的正确性。