НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК


НОВОСИБИРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

ISSN (печатн.): 1814-1196          ISSN (онлайн): 2658-3275
English | Русский

Последний выпуск
№3(72) Июль - Сентябрь 2018

Критический экспертный анализ методов идентификации параметров асинхронных двигателей

Выпуск № 1 (58) Январь - Март 2015
Авторы:

Е.В. БОЛОВИН
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2015-1-7-27
Аннотация


Построение систем управления электроприводами с асинхронными двигателями в настоящее время является одним из распространенных направлений в области электротехники и электротехнологий. Эффективная система управления базируется на получении корректных данных, поступаемых с датчиков, и известных значениях электромагнитных и электромеханических параметров двигателя. Однако значения параметров асинхронных электродвигателей зависят от теплового состояния и режима работы. Следовательно, есть необходимость в определении текущих значений параметров электродвигателей непосредственно в процессе работы электропривода, что возможно путем проведения динамической идентификации переменных состояния и параметров электродвигателя. Целью данной работы является выбор наилучшего метода идентификации параметров асинхронных двигателей различных мощностей и типоразмеров на основе критического экспертного анализа. Приведен сравнительный анализ существующих на данный момент методов идентификации параметров асинхронных двигателей, представленных в российских и зарубежных литературных источниках. Подробно рассмотрен каждый представленный метод, выявлены сильные и слабые стороны каждого метода. Однако в связи с неполнотой и субъективностью представления методов проведение сравнительного анализа на основании описания каждого метода невозможно. В связи с этим приводится методика критического экспертного анализа методов идентификации параметров асинхронных двигателей и применение данной методики для выявления наилучшего метода идентификации. Представлены результаты критического экспертного анализа в виде таблицы. На основании таблицы выявлен наилучший метод. Рассмотрены и представлены основные проблемы при реализации данного метода как части процедуры идентификации, решение которых приведет к улучшению метода в частности и процедуры идентификации в целом.
Ключевые слова: асинхронный электропривод, идентификация параметров, анализ частотных характеристик, каталожные данные асинхронного электродвигателя, измерение активных и реактивных мощностей, нейронные сети, генетические алгоритмы, алгоритмы фаззилогики, алгебраические методы идентификации, критический экспертный анализ

Список литературы
1. Каширских В.Г. Динамическая идентификация асинхронных электродвигателей: монография. – Кемерово: Изд-во КузГТУ, 2005. – 139 с.

2. Макаров В.Г. Асинхронный электропривод электромеханических систем с оптимальными режимами работы по критерию энергосбережения: автореф. дис. ... д-ра техн. наук / Казанский национальный исследовательский технологический университет. – Казань, 2011. – 40 с.

3. Воронин А.А. Повышение эффективности контактно-дугогасительных систем сильноточных коммутационных аппаратов с удлиняющейся дугой: автореф. дис. … канд. техн. наук. – Самара, 2009. – 19 с.

4. А.с. 116795 СССР, МКИ G 01 R 31/34. Способ определения индуктивных сопротивлений асинхронной двухфазной машины / Н.Г. Широков. – № 588176; заявл. 19.12.57; опубл. 01.01.58, Бюл. № 5. – 5 с.

5. А.с. 1372259 СССР, МКИ G 01 R 31/34. Способ определения активных и индуктивных сопротивлений рассеяния обмотки ротора асинхронного двигателя / Г.Г. Рогозин, Ю.И. Печуркин, Н.Г. Пятлина, В.И. Алексеев. – № 4092032/24-07; заявл. 24.07.86; опубл. 07.02.88, Бюл. № 5. – 7 с.

6. А.с. 1295347 СССР, МКИ G 01 R 31/34. Способ определения активного, индуктивного сопротивлений и ЭДС асинхронного двигателя по высшим гармоникам / С.И. Кузовков,

Н.Г. Широков. – № 3927765/24-07; заявл. 11.07.85; опубл. 07.03.87, Бюл. № 9. – 5 с.

7. А.с. 1780062 СССР, G 01 R 31/34. Способ определения частотной характеристики проводимости асинхронной машины / Г.Г. Рогозин, Н.Г. Пятлина, Ю.И. Печуркин, Н.С. Лапшина, В.В. Бабий. – № 4881107/22; заявл. 11.11.90; опубл. 07.12.92, Бюл. № 45. – 6 с.

8. Резник Д.В., Родькин Д.И., Ромашихин Ю.В. Особенности определения электромагнитных параметров асинхронных двигателей при использовании низкочастотного испытательного напряжения // Труды международной четырнадцатой научно-технической конференции «Электроприводы переменного тока», Екатеринбург, 13–16 марта 2007 г. – Екатеринбург:

Изд-во УГТУ, 2007. – С. 279–283.

9. Родькин Д.И. Решение одного класса некорректных электротехнических задач энергетическим методом // Електромеханічні і енергозберігаючі системи. – 2013. – Вип. 1 (21). –

С. 69–80.

10. Hasegawa M., Ogawa D,. Matsui K. Parameter identification scheme for induction motors using output inter-sampling approach // Asian Power Electronics Journal. – 2008. – Vol. 2, N 1. –

P. 15–22.

11. Вербовой А.П., Вербовой П.Ф. Пути повышения технико-экономических показателей и развития теории электрических машин // Вісник Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут». – 2001. – № 17. – С. 24–27.

12. Казовский Е.Я., Рубисов Г.В. Переходные процессы в синхронных машинах при анормальных режимах в энергосистеме. – СПб.: Наука, 1994. – 172 с.

13. Rechberger K., Koefler H. Analytical approach to calculate the transient state of doubly fed synchronous machines employing the steady state circle diagram of the machine // 15th International Conference on Electrical Machines "ICEM 2002", August 25–28, 2002. – Brugge, Belgium, 2002. – P. 25–28.

14. Larin A., Lamary A. Computer simulation of the transient in AC machines at short-circuits and connections to a network on the basis of the experimental frequency-response characteristics // 9th International Symposium on Short-circuit currents in power systems, SCC'2000, October 11–13, 2000. – Cracow, 2000. – P. 39–45.

15. Ларин А.М., Ламари А., Ларина И.И. Экспериментальное определение частотных характеристик асинхронных машин при различных уровнях насыщения // Електротехніка і Електромеханіка. – 2003. – № 4. – С. 52–58.

16. Сыромятников И.А. Режимы работы асинхронных и синхронных двигателей. – М.; Л.: Госэнергоиздат, 1963. – 528 с.

17. Слодарж М.И. Режимы работы, релейная защита и автоматика синхронных двигателей. – М.: Энергия, 1977. – 216 с.

18. Иванов-Смоленский А.В. Электрические машины. – М.: Высшая школа, 1980. – 890 с.

19. Копылов И.П. Электрические машины: учебник для вузов. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 360 с.

20. Вольдек А.И., Попов В.В. Электрические машины. Машины переменного тока: учебник для вузов. – СПБ.: Питер, 2007. – 350 с.

21. Усольцев А.А. Определение параметров схемы замещения асинхронного двигателя по справочным данным [Электронный ресурс] / [Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, кафедра электротехники и прецизионных электромеханических систем]. – URL: http://ets.ifmo.ru/usolzev/wopros/op_ad.pdf (дата обращения: 19.03.2015).

22. Свит П.П., Семкин Б.В. Определение параметров схем замещении асинхронных двигателей небольшой мощности // Ползуновский альманах. – 2004. – № 3. – С. 96–99.

23. Макеев М.С., Кувшинов А.А. Алгоритм расчета параметров схемы замещения асинхронного двигателя по каталожным данным // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. – 2013. – № 1 (23). – С. 108–112.

24. Мощинский Ю.А., Беспалов В.Я., Кирякин А.А. Определение параметров схемы замещения асинхронной машины по каталожным данным // Электричество. – 1998. – № 4. – С. 38–42.

25. Estimation of induction motor equivalent circuit parameters from nameplate data / K. Lee, S. Frank, P.K. Sen, L. Gentile Polese, M. Alahmad, C. Waters // Proceedings 2012 North American Power Symposium (NAPS), 9–11 Sept. 2012. – Urbana, Illinois, 2012. – P. 1–6. – doi: 10.1109/NAPS.2012.6336384.

26. Жерве Г.К. Промышленные испытания электрических машин. – Л.: Энергоатомиздат, 1984. – 408 с.

27. Рогозин Г.Г. Определение электромагнитных параметров машин переменного тока. Новые экспериментальные методы / Донецкий политехнический институт. – Київ: Техніка, 1992. – 168 с.

28. Вольдек А.И. Электрические машины: учебник. – Л.: Энергия, 1985. – 840 с.

29. ГОСТ 7217–87. Машины электрические вращающиеся. Двигатели асинхронные. Методы испытаний. – Взамен ГОСТ 7217-79; введен 01.01.1988. – М.: Издательство стандартов, 1987. – 52 с.

30. Чепкунов Р.А. Определение параметров схемы замещения асинхронного двигателя по паспортным данным при вводе в эксплуатацию асинхронного электропривода // Інженерні та освітні технології в електротехнічних і комп’ютерних системах. – 2013. – № 4. – С. 56–62.

31. Сидельников Б.В., Рогачевская Г.С. Корректировка метода опытного определения параметров асинхронных двигателей // XIV международная научно-техническая конференция «Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика», 17–22 сентября 2007 г.: сборник научных трудов. – Днепродзержинск: Изд-во ДГТУ, 2007. – С. 167–168.

32. IEEE standard test procedure for polyphase induction motors and generators: IEEE Std. 112–1996. – New York: IEEE Power Engineering Society, 1997. – 64 p. – doi: 10.1109/IEEESTD.1997.82360.

33. Babau R., Boldea I. Parameter identification for large induction machines using direct online startup test // Workshop on Electrical Machines Parameters, Technical University of Cluj-Napoca, Romania, 26th of May 2001. – Cluj, Romania, 2001. – P. 47–52.

34. Винокуров М.Р., Моисеенко А.А., Масловцева Н.Ю. Повышение точности расчета вращающего момента асинхронного двигателя с учетом поверхностного эффекта в стержнях ротора // Вестник Донского государственного технического университета. – 2011. – Т. 11, № 5 (56). – С. 621–629.

35. On-line parameter identification using artificial neural networks for vector controlled induction motor drive / B. Karanayil, M.F. Rahman, G. Grantham, M.A. Rahman // 3rd International Conference on Electrical & Computer Engineering ICECE 2004, 28–30 December 2004. – Dhaka, Bangladesh, 2004. – P. 23–26.

36. Бонгард М.М. Проблема узнавания. – М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1967. – 319 c.

37. A neural network based space vector PWM controller for voltage-fed inverter induction motor drive / J.O.P. Pinto, B.K. Bose, L.E. Borges, M.P. Kazmierkowski // IEEE Transaction on Industry Applications. – 2000. – Vol. 36, iss. 6. – P. 1628–1636. – doi: 10.1109/28.887215.

38. Gadoue S.M., Giaorus D., Finch J.W. Low speed operation improvement of MRAS sensorless vector control induction motor drive using neural network flux observers // 32nd Annual Conference on IEEE Industrial Electronics, IECON 2006, Paris, France, 6–10 November 2006. – Piscataway, New Jersey: IEEE, 2006. – P. 1212–1217. – doi: 10.1109/IECON.2006.347284.

39. Louknianov A.G., Sánchez E.N., Félix R.A. Induction motor VSC control using neural networks // Proceedings of the 15th Triennial World Congress IFAC’2002, 21–26 Iuly 2002. – Barcelona, Spain, 2002. – Vol. 15, pt. 1. – P. 450–457. – doi: 10.3182/20020721-6-ES-1901.01073.

40. Application of EKF to parameters estimation for speed sensorless and neural network control of an induction motor / K. Yazid, R. Ibtiouen, O. Touhami, M. Fadel // Proceedings of the 6th WSEAS International Conference on Power System, September 22–24 2006. – Lisbon, Portugal, 2006. – P. 279–283.

41. Bose B.K. Neural network applications in power electronics and motor drives – an introduction and perspective // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2007. – Vol. 54, iss. 1. –

P. 14–33. – doi: 10.1109/TIE.2006.888683.

42. Mondal S., Pinto J.O.F., Bose B.K. A neural network based space vector PWM controller for a three-level voltage-fed inverter induction motor drive // IEEE Transactions on Industry Applications. – 2002. – Vol. 38, iss. 3. – P. 660–669. – doi: 10.1109/TIA.2002.1003415.

43. Bose B.K. Artifical neural network applications in power electronics // The 27th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society IECON '01, November 29–December 2 2001. – Denver, Colorado, USA, 2001. – Vol. 3. – P. 1631–1638. – doi: 10.1109/IECON.2001.975533.

44. Self turning controller for induction motor drives / W.S. Oh, B.K. Bose, K.M. Cho, H.J. Kim // IEEE 2002 28th Annual Conference of the Industrial Electronics Society, IECON 02, 5–8 No-vember 2002. – Sevilla, Spain, 2002. – Vol. 1. – P. 152–156. – doi: 10.1109/IECON.2002.1187498.

45. Ozpineci B., Bose B.K. Soft-switched performance-enhanced high frequency non-resonant link phase-controlled converter for AC motor drive // Proceedings of the 24th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 1998, IECON '98, 31 August–4 September 1998. – Aachen, Germany, 1998. – Vol. 2. – P. 733–739. – doi: 10.1109/IECON.1998.724184.

46. Hui L., Ozpineci B., Bose B.K. A soft-switched high frequency non-resonant link integral pulse modulated DC-AC converter for AC motor drive // Proceedings of the 24th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 1998, IECON '98, 31 August–4 September 1998. – Aachen, Germany, 1998. – Vol. 2. – P. 726–732. – doi: 10.1109/IECON.1998.724183.

47. da Silva L.E.B., Bose B.K., Pinto J.O.P. Recurrent-neural-network-based implementation of a programmable cascaded low-pass filter used in stator flux synthesis of vector-controlled induction motor drive // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 1999. – Vol. 46. – P. 662–665.

48. Zhao J., Bose B.K. Neural-network-based waveform processing and delayless filtering in power electronics and AC drives // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2004. – Vol. 51, iss. 5. – P. 981–991. – doi: 10.1109/TIE.2004.834949.

49. Kim M.H., Simoes M.G., Bose B.K. Neural network-based estimation of power electronic waveforms // IEEE Transactions on Power Electronics. – 1996. – Vol. 11, iss. 2. – P. 383–389. – doi: 10.1109/63.486189.

50. Simoes M.G., Bose B.K. Neural network based estimation of feedback signals for a vector controlled induction motor drive // IEEE Transactions on Industry Application. – 1995. – Vol. 31,

iss. 3. – P. 620–629. – doi: 10.1109/28.382124.

51. Bose B.K. Intelligent control and estimation in power electronics and drives // IEEE International Electric Machines and Drives Conference Record, 18–21 May 1997. – Milwaukee, Wisconsin, 1997. – P. TA2/2.1–TA2/2.6. – doi: 10.1109/IEMDC.1997.604201.

52. Chun T.-W., Choi M.-K., Bose B.K. A novel start-up scheme of stator flux oriented vector controlled induction motor drive without torque jerk // Proceedings of the 36th IAS Annual Meeting Conference Record of the Industry Applications (IAC’01), 30 September 2001–4 October 2001. – Chicago, Illinois, USA, 2001. – P. 148–153. – doi: 10.1109/IAS.2001.955405.

53. Jančovič M., Žalman M., Jovankovič J. Parameter identification of induction motors by using genetic algorithms // Virtual University VU´07: 8th International Conference, 13–14 december 2007. – Bratislava, Slovak Republic: STU, 2007. – P. 196–203. – ISBN 978-80-89316-09-0

(in English)

54. Simon L., Monzon J.M. The finite element method for parametric identification of a three-phase induction machine with genetic algorithms // 11th Spanish Portuguese Conference on Eléctrical Engineering (11 CHLIE), Saragossa University (Spain), 1–4 July, 2009. – Saragossa, 2009. –

P. 137–143.

55. Parameter identification of induction motors using variable-weight cost function of genetic algorithms / A.C. Megherbi, H. Megherbi, K. Benmahamed, A.G. Aissaoui, A. Tahour // Journal of Electrical Engineering and Technology. – 2010. – Vol. 5, N 4. – P. 597–605.

56. Simoes M.G., Bose B.K. Application of fuzzy neural networks in the estimation of distorted waveforms // Proceedings of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 17–20 June 1996. – Warsaw, 1996. – Vol. 1. – P. 415–420. – doi: 10.1109/ISIE.1996.548524.

57. Simoes M.G., Bose B.K. Applications of fuzzy logic in the estimation of power electronic waveforms // Conference Record of the IEEE Conference of Industry Applications Society Annual Meeting, 2–8 October 1993. – Toronto, Ontario, 1993. – Vol. 2. – P. 853–861. – 10.1109/IAS.1993.298999.

58. Simoes M.G., Bose B.K., Spiegel R.J. Fuzzy logic based intelligent control of a variable speed cage machine wind generation system // IEEE Transactions on Power Electronics. – 1997. – Vol. 12, iss. 1. – P. 87–95. – doi: 10.1109/63.554173.

59. Zhao J., Bose B.K. Evaluation of membership functions for fuzzy logic controlled induction motor drive // 28th Annual Conference of the Industrial Electronics Society, IECON 02, 5–8 November 2002. – Sevilla, Spain, 2002. – Vol. 1. – P. 229–234. – doi: 10.1109/IECON.2002.1187512.

60. Sousa G.C.D., Bose B.K. Fuzzy logic applications to power electronics and drives-an overview // Proceedings of the 21st International Conference on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation, 6–10 November 1995. – Orlando, Florida, 1995. – Vol. 1. – P. 57–62. – doi: 10.1109/IECON.1995.483333.

61. Cincirone M., Pucci M., Cincirone G., Capolino G.A. A new experimental application of least-squares techniques for the estimation of the parameter of the induction motor // IEEE Transaction on Industrial Applications. – 2003. – Vol. 39, iss. 5. – P. 1247–1255. – doi: 10.1109/TIA.2003.816565.

62. Koubaa Y. Recursive identification of induction motor parameters // Simulation Modeling Practice and Theory. – 2004. – Vol. 12, iss. 5. – P. 363–381. – doi: 10.1016/j.simpat.2004.04.003.

63. Bolovin E., Glazyrin A., Polishchsuk V. Induction motor drive parameters identification applying difference schemes // Applied Mechanics and Materials. – 2015. – Vol. 698. – P. 65–68. – doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.698.65.

64. Сергеев И.В. Экономика предприятия: учебное пособие для экономических специальностей вузов. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 304 с.

65. Юрьев В.Н. Оценка качества и конкурентоспособности программных продуктов // Прикладная информатика. – 2013. – № 5 (47). – С. 104–111.

 
Просмотров: 1907