变频电机铁心损耗计算方法的研究

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1、万方数据迫札再柱芾J应用2010,37(11)研究与设计’Ilia变频电机铁心损耗计算方法的研究水刘万太1,彭晓2,谢卫才2,李永坚2(1.湖南工业大学,湖南株洲412008;2.湖南工程学院,湖南湘潭41”01)摘要:针对变频电机铁耗分析中存在的铁磁材料建模,以及非正弦激励时铁耗计算模型等问题.做了系统的论述和分析,提出了适用于任意磁场波形下的铁耗计算方法——谐波分析法,该方法能够综合考虑电源谐波、电机铁心饱和及集肤效应的影响,具有较高的精度。通过样机的试验结果与理论计算结果对比表明,该方法具有较强的可行性。关键

2、词:变频电机;非正弦激励:谐波分析法中图分类号:TM921.51文献标志码:A文章编号:1673-6540(2010)114)011-04ResearchonCalculationMethodsofIronLossesonVariable·FrequencyMotorLIUWan—tail,PENGXia02,XIEWei—cai2,LIYong-j/an2(1.HunanUniversityofTechnology,Zhuzhou412008,China;2.HunanInstituteofEngineering

3、,Xiangtan411101,China)Abst耐:Theproblemsofpredictingironlossesinvariable·frequencymotorwagstudied.OneWagtheperform—a/iceofthemagneticmaterials.TheotherWagthepredictionofironlossesundernonsinusoidalexcitation.Andpointoutthemethodofcalculationofironlossesunderany

4、magneticfieldwaveform—Harmonicanalysismethod.Thisap-proachtakedintoaccountofimpactofpowersupplyharmonics,COresaturationandskinEffect.Furthermore,thismethodhadhiIghaccuracy.Theeompa.rison8betweenprototypetestresultsandtheoreticalresaltsshowedthatthe胁,sibilityof

5、themethodverystrong.Keywords:variable·frequencymotor;nonsinusoidalexcitation;harmonicanalysismethod0引言铁心损耗作为电机的主要损耗之一,是电机设计最为关注的问题,尤其是变频电机。因为变频电机的运行频率是可变的,有时高达几百甚至上千赫兹,随着频率的升高,铁心损耗在电机总损耗中的比重也增大;此外,变频电机需要变频器来驱动,而变频器输出中的谐波分量也将在电机铁心中产生附加铁耗。因此,对变频电机铁耗的研究就显得尤为重要。目前

6、,大部分的铁耗研究都集中在正弦波驱动情况下,并且已经有了比较成熟的理论和试验方法。但是在非正弦波驱动情况下,由于含有大量谐波成分,对变频电机而言,还要进一步考虑铁心材料的饱和特性和集肤效应,铁心材料的铁耗模型发生了变化,传统的铁耗计算方法已不适用于变频器驱动下的异步电机。这就对变频电机铁耗模型提出了更高的要求。本文针对变频电机铁耗研究中铁磁材料特性分析与建模、非正弦激励时电机铁耗计算模型等问题作了系统的综述和分析,并首次提出了谐波铁耗的修正系数,大大提高了变频电机铁耗的计算精度。1铁磁材料特性分析及其建模硅钢片是电

7、机磁路的主要材料,其性能对电机的主要技术指标起着决定性作用。但是在变频器驱动下,随着频率的改变,硅钢片的材料系数也相应的有所改变,这就给变频电机的铁耗分析带·基金项目:湖南省科学技术厅科技计划(2009GK3075);湖南省湘潭市联合基金(10JJ9009)万方数据研究与没计‘E№A迫札与才空制应闭2010,37(11)来了困难。为了提高分析精度,在对不同工作状态下的电机进行分析时必须采用相应激励下的硅钢片材料系数。因此,要分析变频电机的铁耗,首先要解决铁磁材料的建模问题。1.1铁磁材料的建模由于频率的改变会对硅钢

8、片的性能产生较大影响,因此变频电机在不同频率下运行时,其硅钢片的铁磁特性也发生了很大变化。硅钢片的铁磁性能测量,特别是在高频下,是相当困难的,且成本很高。通常的做法是利用最佳估计法或神经网络法根据已有的硅钢片材料系数,预测不同频率下的磁化曲线和损耗曲线。1.1.1最佳估计法文献[2]研究了硅钢片在正弦交变磁场下铁心损耗的计算模型如下:P蛔=ph+p。+Pec

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