[發明專利]電機驅動系統的機端過電壓預測方法、預測系統、終端在審
| 申請號: | 202110963074.5 | 申請日: | 2021-08-20 |
| 公開(公告)號: | CN113691194A | 公開(公告)日: | 2021-11-23 |
| 發明(設計)人: | 王智強;汪能;錢承;辛國慶;時曉潔 | 申請(專利權)人: | 華中科技大學 |
| 主分類號: | H02P27/08 | 分類號: | H02P27/08;H02J3/00;G01R19/165 |
| 代理公司: | 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401 | 代理人: | 張曉博 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電機 驅動 系統 過電壓 預測 方法 終端 | ||
本發明屬于過電壓預測技術領域,公開了一種電機驅動系統的機端過電壓預測方法、預測系統、終端,測量得到某一頻率下電纜的阻抗參數和全頻率范圍內電機的阻抗特性,計算得到電纜二端口網絡的傳遞函數;根據逆變器的開關特性確定逆變器端輸入電壓波的波形;對逆變器端電壓波形進行傅里葉變換得到輸入電壓頻譜;與傳遞函數相乘得到輸出電壓頻譜,再對輸出電壓頻譜進行傅里葉反變換得到預測的機端過電壓波形。本發明建立了電機驅動系統的二端口網絡模型,基于傳輸線波動方程和所建立的精確電纜單位分布阻抗電路模型推導了系統二端口矩陣的解析表達式,預測結果更加精確,參數獲取容易,且只用數學計算工具來實現,更加適用于實際工程應用。
技術領域
本發明屬于過電壓預測技術領域,尤其涉及一種電機驅動系統的機端過電壓預測方法、預測系統、終端。
背景技術
目前,在長電纜電機驅動系統中,逆變器輸出的具有高電壓變化率(dv/dt)的PWM電壓波經過電纜后會在電機端部發生波的反射。這種現象將使機端輸入電壓超過直流母線電壓,在全反射時甚至能夠接近兩倍的直流母線電壓,從而導致電機的絕緣故障。過去通常認為,當電纜較短時,由于其長度遠小于電壓波的波長,反射波現象不再顯著,對電機的影響很小。然而,得益于SiC材料優越的材料特性,SiC器件(即功率半導體開關)開始逐漸在高頻、高功率密度的電機驅動系統中取代傳統的Si器件。由于SiC器件具有更高的開關速度,基于SiC器件的逆變器輸出的PWM電壓波會有更高的電壓變化率(dv/dt),這導致機端過電壓更加嚴重。即使電纜只有幾米,機端也會出現明顯的過電壓。為了避免電機的絕緣故障,需要對電機端部的過電壓進行預測和預防。
已有的機端過電壓預測方法可以大致分為三類:第一類是利用波反射系數推導出一種機端過電壓峰值的預測公式。這種方法最簡單最常用,但是多用于定性分析。由于忽略了電纜的阻尼和電纜阻抗的頻率變化特性等因素,結果誤差較大;第二類是利用有限元仿真軟件搭建電纜的真實物理模型,然后將模型聯合電路進行仿真得到機端過電壓波形。這種方法針對特定的電纜能夠建立較為精確的模型,得到較準確的預測結果,但是需要知道電纜的各種材料和形狀參數,這在實際應用中很困難;第三類是根據阻抗特性建立電纜和電機的阻抗網絡模型,然后在電路仿真軟件中通過阻抗網絡模型的級聯仿真得到機端過電壓波形。這種方法在一定程度上兼顧了準確性和實用性,但是依然需要利用仿真軟件建立復雜的電路仿真模型,同時級聯網絡的數量問題會導致誤差。
通過上述分析,現有技術存在的問題及缺陷為:現有技術沒有很好地在準確性和實用性上進行平衡。第一類技術雖然能夠利用數學計算工具快速實現,但假設條件過于簡單理想,導致預測結果誤差很大;第二、三類技術則很復雜,需要獲取很多電纜模型參數且獲取過程困難,并且都需要利用仿真軟件工具來實現,在工程應用中實用性差。
解決以上問題及缺陷的難度為:不同于電阻、電感等集總參數元件,電纜需要采用分布參數電路進行分析,且存在各種寄生、耦合參數的影響,建模和分析難度大。過去的波反射理論提供了一種較理想的數學解析分析手段,但無法達到工程應用的精度要求。而高精度的電纜分布參數電路模型則很難用于數學解析分析。解決這些問題需要結合系統實際的工作特性,綜合考慮技術的準確性和實用性。
解決以上問題及缺陷的意義為:機端過電壓現象在帶電纜的電機驅動系統中是普遍存在的,過去由于缺少準確且實用的過電壓預測技術,在系統設計階段往往憑經驗預留過大的絕緣裕量,導致系統成本的增加和容量的浪費。采用本技術能夠快速地對過電壓進行準確預測,幫助確定系統的絕緣裕量,有效降低系統的成本。
發明內容
針對現有技術存在的問題,本發明提供了一種電機驅動系統的機端過電壓預測方法、預測系統、終端。
本發明是這樣實現的,一種電機驅動系統的機端過電壓預測方法,包括:
將電機驅動系統等效成一個二端口網絡模型,建立所述二端口矩陣的解析表達式,利用所述二端口矩陣的解析表達式進行機端過電壓預測。
進一步,所述二端口網絡模型如下:
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