Карта намагничивания вентильно-индукторного электродвигателя: экспериментальный подход

Введение. В настоящее время вентильно-индукторная электрическая машина рассматривается как наиболее перспективный вид электромеханического преобразователя энергии без постоянных магнитов для работы со скоростями ниже номинальных значений. Для управления вентильно-индукторным электродвигателем с минимальными пульсациями момента необходимо формировать токи фаз в соответствии с угловым положением ротора в функции потокосцепления фазы от тока и положения ротора. Карты намагничивания также используются в системах управления с косвенным определением положения ротора.
Метод. В работе представлена экспериментальная методика получения карты намагничивания вентильно-индукторного электродвигателя. Приведен расчет потокосцепления для каждого угла положения ротора электрической машины. Предложенное решение предусматривает механическую блокировку ротора вентильно-индукторного двигателя и периодическую подачу напряжения при помощи полупроводникового преобразователя на одну из фаз электродвигателя для получения информации о фазном токе и напряжении.
Основные результаты. С использованием представленного экспериментального подхода получены соотношения между потокосцеплением, током фазы и углом поворота ротора. Показано, что данное решение может быть использовано для точного определения карты намагничивания вентильно-индукторного двигателя.
Обсуждение. Представленную методику целесообразно использовать при проектировании системы управления с прогнозированием.

1. Krasovsky A. Simulation and analysis of improved direct torque control of switched reluctance machine // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2020. V. 18. N 1. P. 251–260. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v18.i1.pp251-260

2. Anuchin A., Demidova G.L., Hao C., Zharkov A., Bogdanov A., Šmídl V. Continuous control set model predictive control of a switch reluctance drive using lookup tables // Energies. 2020. V. 13. N 13. P. 3317. https://doi.org/10.3390/en13133317

3. Fang G., Ye J., Xiao D., Xia Z., Emadi A. Low-Ripple continuous control set model predictive torque control for switched reluctance machines based on equivalent linear SRM model // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2022. V. 69. N 12. P. 12480–12495. https:// doi.org/10.1109/TIE.2021.3130344

4. Rodriguez J., Kazmierkowski M.P., Espinoza J.R., Zanchetta P., Abu-Rub H., Young H.A., Rojas C.A. State of the art of finite control set model predictive control in power electronics // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2013. V. 9. N 2. P. 1003–1016. https://doi.org/10.1109/TII.2012.2221469

5. Rodriguez J., Garcia C., Mora A., Flores-Bahamonde F., Acuna P., Novak M., Zhang Y., Tarisciotti L., Davari S.A., Zhang Z., Wang F., Norambuena M., Dragicevic T., Blaabjerg F., Geyer T., Kennel R., Khaburi D.A., Abdelrahem M., Zhang Z., Mijatovic N., Aguilera R.P. Latest advances of model predictive control in electrical drives—Part I: Basic concepts and advanced strategies // IEEE Transactions on Power Electronics. 2022. V. 37. N 4. P. 3927–3942. https://doi.org/10.1109/TPEL.2021.3121532

6. Rodriguez J., Garcia C., Mora A., Davari S.A., Rodas J., Valencia D.F., Elmorshedy M., Wang F., Zuo K., Tarisciotti L., Flores-Bahamonde F., Xu W., Zhang Z., Zhang Y., Norambuena M., Emadi A., Geyer T., Kennel R., Dragicevic T., Khaburi D.A., Zhang Z., Abdelrahem M., Mijatovic N. Latest Advances of model predictive control in electrical drives—Part II: applications and benchmarking with classical control methods // IEEE Transactions on Power Electronics. 2022. V. 37. N 5. P. 5047–5061. https://doi.org/10.1109/TPEL.2021.3121589

7. Memon A., Shaikh M.M., Bukhari S.S.H., Ro J.-S. Look-up data tables-based modeling of switched reluctance machine and experimental validation of the static torque with statistical analysis // Journal of Magnetics. 2020. V. 25. N 2. P. 233–244. https://doi.org/10.4283/JMAG.2020.25.2.233

8. Chancharoensook P., Rahman M.F. Magnetization and static torque characterization of a four-phase switched reluctance motor: experimental investigations // Proc. of the 4th IEEE International Conference on Power Electronics and Drive Systems. IEEE PEDS 2001 – Indonesia. Proceedings (Cat. No.01TH8594). V. 2. 2001. P. 456–460. https://doi.org/10.1109/PEDS.2001.975359

9. Cossar C., Miller T.J.E. Electromagnetic testing of switched reluctance motors // Proc. of International Conference on Electrical Machines. 1992. P. 470–474.

10. Prescott J.C., El-Kharashi A.K. A method of measuring selfinductances applicable to large electrical machines // Proceedings of the IEE Part A: Power Engineering. 1959. V. 106. N 26. P. 169–173. https://doi.org/10.1049/pi-a.1959.0070

11. Cossar C., Popescu M., Miller T., McGilp M. On-line phase measurements in switched reluctance motor drives // Proc. of the European Conference on Power Electronics and Applications. 2007. P. 1–8. https://doi.org/10.1109/epe.2007.4417358

12. Anuchin A., Bogdanov A., Demidova G., Stolyarov E., Surnin D., Vagapov Y. Online magnetization surface identification for a switched reluctance motor // Proc. of the 55th International Universities Power Engineering Conference (UPEC). 2020. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/UPEC49904.2020.9209832

13. Cheok A.D., Wang Z. Flux linkage measurement method for switched reluctance motors and inductor/transformers using a real-time DSP system // International Journal of Electronics. 2002. V. 89. N 8. P. 625–644. https://doi.org/10.1080/0020721021000057571

14. Switched reluctance motor flux linkage characteristic measurement method. Patent CN201010018146A. 2010.

15. Liu J., Wang G., Sun L., Liu D., Fan Y. A novel method to obtain the flux-linkage characteristics of switched reluctance motors // IEEE Transactions on Magnetics. 2021. V. 57. N 11. P. 8205011. https://doi.org/10.1109/TMAG.2021.3111521

16. Xu Y., Gu J., Chen H., Chen Z., Pu Y. Power loss calculation for the power converter in switched reluctance motor drive // Proc. of the IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA). 2014. P. 19–24. https://doi.org/10.1109/ICInfA.2014.6932619

17. He C., Hao C., Qianlong W., Shaohui X., Shunyao Y. Design and control of switched reluctance motor drive for electric vehicles // Proc. of the 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV). 2016. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/ICARCV.2016.7838783

18. Chen H., Wang K., Yan W., Orabia M., Parspour N. Temperature analysis of switched reluctance motor based on equivalent heat circuit method // IEEE Transactions on Applied Superconductivity. 2021. V. 31. N 8. P. 0604104. https://doi.org/10.1109/TASC.2021.3117753

19. Sarr A., Bahri I., Diallo D., Berthelot E. Sensorless control of Switched Reluctance Machine // Proc. of the IECON 2016 — 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. 2016. P. 6693–6698. https://doi.org/10.1109/IECON.2016.7793584

20. Anuchin A., Shpak D., Kotelnikova A., Dmitriev A., Bogdanov A., Demidova G. Encoderless rotor position estimation of a switched reluctance drive operated under model predictive control // Proc. of the 61th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON). 2020. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/RTUCON51174.2020.9316621