СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

В настоящее время наблюдается активное развитие мобильной робототехники, что обусловлено повышением требований к надежности исполнительных механизмов, в частности к малогабаритным электродвигателям, которые используются в робототехнических комплексах. Существующие математические модели и различные алгоритмы, позволяющие провести оценку остаточного ресурса привода, работают неполноценно и неэффективно с точки зрения адекватности предсказаний срока службы для каждого элемента, входящего в состав электропривода. Для оценки существующих подходов проведен анализ как отечественных, так и зарубежных моделей цифровых двойников электродвигателей. Изучены математические модели цифровых двойников электродвигателей, позволяющие провести оценку остаточного ресурса. Ключевая задача – построение улучшенной системы, которая позволит оценить остаточный ресурс электродвигателя в режиме реального времени, а также выявить наиболее нагруженные узлы в зависимости от различных режимов эксплуатации. Экспериментальная часть работы включает тестирование системы предсказания остаточного ресурса. По результатам работы предлагаемая система показала работоспособность и в дальнейшем может быть использована в других проектах. В ходе исследования получены корректные результаты с точки зрения физических законов работы электродвигателя. Построена комплексная математическая модель, учитывающая закономерности всех деталей и узлов, входящих в состав привода. Получены оценки значений по их остаточному ресурсу в зависимости от режима работы. На заключительном этапе работы получены данные для дальнейшего масштабирования исследования и доработки имеющейся системы.

Современные вентильные электродвигатели с постоянными магнитами для привода нефтеперекачивающих насосов. Перспективы использования на объектах ТЭК / А.С. Адалёв, С.А. Булгаков, А.С. Кибардин, В.Г. Кучинский, В.Ф. Сойкин // Трубопроводный транспорт: теория и практика. – 2008. – № 1 (11). – С. 66–69.

Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data / F. Tao, J. Cheng, Q. Qi, M. Zhang, H. Zhang, F. Sui // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 94. – P. 3563–3576. – DOI: 10.1007/s00170-017-0233-1.

Vaez-Zadeh S. Variable flux control of permanent magnet synchronous motor drives for constant torque operation // IEEE Transactions on Power Electronics. – 2001. – Vol. 16 (4). – P. 527–534.

Exciting force and vibration analysis of stator permanent magnet synchronous motors / S. Wang, J. Hong, Y. Sun, H. Cao // IEEE Transactions on Magnetics. – 2018. – Vol. 54 (11). – P. 1–5.

Interface development for digital twin of an electric motor based on empirical performance model / A. Rassolkin, V. Rjabtsikov, V. Kuts, T. Vaimann, A. Kallaste, B. Asad, A. Partyshev // IEEE Access. – 2022. – Vol. 10. – P. 15635–15643. – DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3148708.

Fault-tolerant electric drive and space-phasor modulation of flux-switching permanent magnet machine for aerospace application / L. Wang, S. Aleksandrov, Y. Tang, J.J.H. Paulides, E.A. Lomonova // IET Electric Power Applications. – 2017. – Vol. 11 (8). – P. 1416–1423. – DOI: 10.1049/iet-epa.2016.0864.

Digital twin of an electrical motor based on empirical performance model / A. Rassolkin, V. Rjabtsikov, T. Vaimann, A. Kallaste, V. Kuts, A. Partyshev // 2020 XI International Conference on Electrical Power Drive Systems (ICEPDS), St. Petersburg, Russia, 2020. – IEEE, 2020. – P. 1–4. – DOI: 10.1109/ICEPDS47235.2020.9249366.

Xu M., Marangoni R. Vibration analysis of a motorflexible coupling-rotor system subject to misalignment and unbalance. Part I: Theoretical model and analysis // Journal of Sound and Vibration. – 1994. – Vol. 176 (5). – P. 663–679.

Jalan A.K., Mohanty A. Model based fault diagnosis of a rotor–bearing system for misalignment and unbalance under steady-state condition // Journal of Sound and Vibration. – 2009. – Vol. 327 (3–5). – P. 604–622.

Rodriguez F., Emadi A. A novel digital control technique for brushless DC motor drives // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2007. – Vol. 54 (5). – P. 2365–2373. – DOI: 10.1109/TIE.2007.900312.

Digital twins as electric motor soft-sensors in the automotive industry / F. Toso, R. Torchio, A. Favato, P.G. Carlet, S. Bolognani, P. Alotto // 2021 IEEE International Workshop on Metrology for Automotive (MetroAutomotive). – Bologna, Italy, 2021. – P. 13–18. – DOI: 10.1109/MetroAutomotive50197.2021.9502885.

Гладышев М.Д. Разработка модели цифрового двойника: технологические аспекты и практические применения // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. – 2024. – № 6. – С. 48–51.

Digital twin of the management process of field service teams of an electric grid company / A.R. Kinzhalieva, O.M. Protalinskiy, A.A. Khanova, I.O. Bondareva // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 2090. – P. 012015. – DOI: 10.1088/1742-6596/2090/1/012015.

Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности / под ред. А.И. Боровкова. – СПб.: Политех-Пресс, 2022. – 492 с.

Применение цифровых двойников в промышленности / С. Малакути, П. Ван Шалквик, Б. Босс, Ч.Р. Састри // Современная электроника. – 2022. – № 8. – С. 34–41.

Wang X., Palka R., Wardach M. Nonlinear digital simulation models of switched reluctance motor drive // Energies. – 2020. – Vol. 13 (24). – P. 6715. – DOI: 10.3390/en13246715.

Electric motor production 4.0 – Application potentials of Industry 4.0 technologies in the manufacturing of electric motors / A. Mayr, M. Weigelt, J. von Lindenfels, J. Seefried, M. Ziegler, A. Mahr, N. Urban, A. Kuhl, F. Huttel, J. Franke // 2018 8th International Electric Drives Production Conference (EDPC). – Schweinfurt, Germany, 2018. – P. 1–13. – DOI: 10.1109/EDPC.2018.8658294.

Holtmann C., Rinderknecht F., Friedrich H.E. Thermal model of electric machines with correction of critical parameters // 2017 IEEE International Electric Machines and Drives Conference (IEMDC). – Miami, FL, USA, 2017. – P. 1–8. – DOI: 10.1109/IEMDC.2017.8002043.

ГОСТ IEC 60034-1–2014. Машины электрические вращающиеся. Ч. 1. Номинальные значения параметров и эксплуатационные характеристики: дата введения 2016-03–01. – М.: Стандартинформ, 2016.

Buryak S.Yu Mathematical modeling of AC electric point motor // Наука и прогресс транспорта. Вестник Днепропетровского национального университета железнодорожного транспорта. – 2014. – № 2 (50). – С. 7–20.

Mathematical modeling of a linear-induction motor based on detailed equivalent circuits / F.N. Sarapulov, V.E. Frizen, E.L. Shvydkiy, I.A. Smol’yanov // Russian Electrical Engineering. – 2018. – Vol. 89. – P. 270–274. – DOI: 10.3103/S1068371218040119.

Konuhova M. Induction motor dynamics regimes: A comprehensive study of mathematical models and validation // Applied Sciences. – 2025. – Vol. 15 (3). – P. 527. – DOI: 10.3390/app15031527.

Khan K., Samuilik I., Ali A. A mathematical model for dynamic electric vehicles: analysis and optimization // Mathematics. – 2024. – Vol. 12 (2). – P. 224. – DOI: 10.3390/math12020224.

Tatwawadi V.H., Modak J.P., Chilbule S. Mathematical modelling and simulation of working of an enterprize manufacturing electric motors // International Journal of Industrial Engineering: Theory, Applications and Practice. – 2010. – Vol. 17 (4). – DOI: 10.23055/IJIETAP.2010.17.4.86.