柳波海,吳欽木,李志遠
(貴州大學 電氣工程學院,貴陽 550025)
近年來隨著電動車使用的增多,由其引發(fā)的交通安全問題也隨之增多,而車用電機故障是造成電動車安全隱患的一個重要因素。據(jù)IEEE 工業(yè)應(yīng)用協(xié)會關(guān)于電機可靠性調(diào)查結(jié)果[1]顯示,每年電機的平均故障時間為幾十到上百小時,嚴重影響了人們的正常生活和工作,因此對電機的故障診斷極其必要。目前,電動車的電機廣泛使用內(nèi)置式永磁同步電動機(IPMSM),其具有高效、高功率稠密、高可靠性和方便維護等優(yōu)點[2]。IPMSM 進行故障建模時,其實物平臺搭建成本較高,而改進繞組函數(shù)法[3]、等效磁路法[4]和有限元法[5]為主的電機建模方法成本較低且方便實現(xiàn)。
改進繞組函數(shù)法是一種電機電感的計算方法,該方法能考慮繞組參數(shù)及氣隙數(shù)據(jù)的影響。文獻[6]中對繞組函數(shù)進行理論推導(dǎo),證明所提方法用于計算偏心電感的可行性;文獻[7]提出了一種基于繞組函數(shù)理論(WFM)的電機建模方法。WFM 通過有限元方法(FEM)進行了改進,這種新方法具有良好的準確性且縮短了計算時間。但改進繞組函數(shù)法在建立電機模型時,需要忽略高倍頻諧波及一些非線性因素的影響。等效磁路(MEC)就是將磁通在磁導(dǎo)體里通過的路徑用磁路近似出來;文獻[8]利用指數(shù)方程來考慮磁導(dǎo)率的非線性,磁極正對處的氣隙磁通密度與有限元仿真結(jié)果相比誤差較?。晃墨I[9]使用磁通線創(chuàng)建了包括非線性磁阻的dq軸MEC。但在等效磁路電機模型中,需要考慮電機定子、轉(zhuǎn)子和氣隙的各部分磁路。如定子中齒和槽的磁路,繞組的磁路以及繞組周圍空隙部分的漏磁路,轉(zhuǎn)子中鐵芯的磁路等。FEM 作為一種高精度的建模方法,常用于多物理量耦合場的分析計算;文獻[10]中,基于FEM 分析了匝間短路(ITSC)故障對電磁參數(shù)的影響,分析結(jié)果可為DTP-PMSM 的ITSC 故障診斷提供參考;文獻[11]提出PWM 逆變器饋電式永磁同步電動機的有限元分析(FEA),研究了匝數(shù)故障對機器參數(shù)的影響。
綜上所述,為了方便計算,基于改進繞組函數(shù)和基于等效磁路的電機建模方法都需要一定程度地忽略掉齒槽效應(yīng)、磁飽和等非線性因素的影響,從而降低了模型的精確度。而FEM 不僅不用忽略這類影響,還能考慮其他現(xiàn)實工況的影響,建立更精確的電機模型。因此,本文基于有限元法,對電機進行故障建模,并對電機驅(qū)動仿真系統(tǒng)進行研究,為電動車用電機故障診斷奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
Flux 是一個有限元建模軟件,常用于磁、電、熱場的建模和仿真。Flux 廣泛用于電機設(shè)計領(lǐng)域,如直流電機、感應(yīng)電機、同步電機等。此外,F(xiàn)lux 的管理器中還集成了材料管理器、單位管理器和一些系統(tǒng)常用選項。使用Flux 建立電機模型的過程如下:
(1)建立電機幾何模型;
(2)設(shè)置物理屬性,其中包括材料設(shè)置、外部電路設(shè)計和機械屬性設(shè)置;
(3)設(shè)置求解參數(shù),對模型進行求解;
(4)處理求解結(jié)果。Flux 對每一步求解狀態(tài)都保存了一個相應(yīng)的文件,若要獲取各個參數(shù)的求解結(jié)果,需執(zhí)行“后處理”對結(jié)果進行可視化或保存。
電機故障主要分為3 類[12]:電氣故障、機械故障及磁故障。本文以偏心故障和退磁故障為例,研究電動車用電機仿真系統(tǒng)。
由于偏心故障電機是一種非對稱結(jié)構(gòu),因此,在Flux 中建立帶偏心故障的電機時,需要設(shè)計電機機體的完整幾何結(jié)構(gòu)。如圖1 所示,在建立IPMSM 幾何模型時,需要在氣隙設(shè)置時選擇“ With Eccentricity”。在機械屬性中可設(shè)置IPMSM 轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)中心,進一步確定IPMSM 的偏心故障類型。
圖1 Flux 中偏心故障電機設(shè)置界面Fig.1 Setting interface of eccentric fault motor in Flux
通過改變電機定子中心坐標,本文分別建立帶有10%和20%的靜態(tài)偏心故障的IPMSM。將10%偏心IPMSM 的定子中心坐標Or、轉(zhuǎn)子軸心坐標Os設(shè)置為(0.06,0)和(0,0),使得|OsOr |為0.06 mm(均勻氣隙長度g0為0.6 mm);將20%偏心IPMSM的定、轉(zhuǎn)子軸心分別設(shè)置為(0.12,0)和(0.0),使得|OsOr |為0.12 mm。然后在機械屬性中,將轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)中心設(shè)置為(0.0),使得轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)中心和轉(zhuǎn)子軸心重合。
電動車用IPMSM 經(jīng)常工作在空間狹小的高溫環(huán)境中,且內(nèi)嵌式的安裝方式使得永磁體不易受車輛抖動而受損。因此,在電動車工況下,永磁體的退磁為均勻退磁居多,本文主要分析IPMSM 的均勻退磁故障。
在Flux 中,可通過“Linear magnetic described by theBrmodule”定義NdFEB 類永磁體。如圖2 所示,設(shè)置“Remanent flux density”中的值,可定義永磁材料的剩磁Br;設(shè)置“Relative permeability”可定義磁性曲線的斜率。為了建立一個極對上永磁體帶不同程度退磁故障的IPMSM 模型,本文定義3 條磁性曲線,分別為正常、25%和50%退磁材料的磁性曲線,如圖3 所示。將正常永磁體的剩磁Br設(shè)定為1.2T,磁導(dǎo)率設(shè)定為1.05;25%和50%退磁的永磁體的剩磁Br分別設(shè)定為0.9T 和0.6T,而磁導(dǎo)率不變,矯頑力也相應(yīng)變大。
圖2 Flux 中線性特性的永磁體材料定義界面Fig.2 Permanent magnet material definition interface with linear characteristics in Flux
圖3 NdFEB 材料及其退磁材料的磁性曲線Fig.3 Magnetic curve of NdFEB material and its demagnetization material
本文利用有限元模型的精度和MATLAB控制算法的便利性優(yōu)勢,將Flux 建立的IPMSM 有限元模型嵌入到MATLAB-Simulink 環(huán)境中的矢量控制系統(tǒng)中進行在環(huán)實時分析。矢量控制系統(tǒng)中電流策略采用id =0,并且使用空間矢量脈寬調(diào)制(SVPWM)算法調(diào)制電機供電電壓矢量,控制系統(tǒng)框圖如圖4 所示。Flux 和MATLAB—Simulink 聯(lián)合仿真的IPMSM 有限元模型在環(huán)仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架如圖5 所示。
圖4 矢量控制框圖Fig.4 Vector control block diagram
圖5 Flux 和MATLAB-Simulink 的聯(lián)合仿真系統(tǒng)圖Fig.5 Co-simulation system diagram of Flux and MATLAB-Simulink
取仿真步長a =1e-5,使用MATLAB 求解器FixedStepDiscrete,求解系統(tǒng)的控制部分。與此同時,將調(diào)制的SVPWM 信號輸入到IPMSM 的有限元模型中,由Flux 迭代求解出電機狀態(tài)并輸出到Simulink 中,然后反饋到PI 控制器中形成閉環(huán)。為方便對比分析,對正常IPMSM 進行仿真,轉(zhuǎn)速從0~3 000 rpm(空載),將不同轉(zhuǎn)速對應(yīng)的電流分別截取片段,如圖6所示。其中包含:電機轉(zhuǎn)速從1 000 rpm增加到2 000 rpm;轉(zhuǎn)速從2 000 rpm增加到3 000 rpm;轉(zhuǎn)速從3 000 rpm上升到3 060 rpm,再下降到3 000 rpm;以及穩(wěn)定轉(zhuǎn)速3 000 rpm 的運行狀態(tài)。
圖6 正常IPMSM 在不同運行狀態(tài)下的相電流波形Fig.6 Phase current waveforms of normal IPMSM in different operating states
遵從單一變量的法則,將一對極永磁體帶有退磁故障的IPMSM 模型嵌入矢量控制系統(tǒng)中進行仿真分析。
采用同樣的步長和初始狀態(tài),將帶有25%退磁的IPMSM 嵌入矢量控制系統(tǒng)進行仿真分析。圖7展示了25%退磁IPMSM 在不同運行狀態(tài)下的相電流波形。
圖7 25%退磁IPMSM 不同運行狀態(tài)相電流波形Fig.7 25% demagnetization IPMSM phase current waveforms in different operating states
以同樣的方法將50%退磁IPMSM 模型嵌入矢量控制系統(tǒng)中進行仿真分析,不同運行狀態(tài)下的電流波形如圖8 所示。
圖8 50%退磁IPMSM 不同運行狀態(tài)相電流波形Fig.8 50% demagnetization IPMSM phase current waveforms in different operating states
對比兩種不同程度的退磁故障,由IPMSM 的相電流和正常IPMSM 的相電流可知,相同運行狀態(tài)下,僅從波形形狀上觀察,兩種故障電機的相電流與正常電機幾乎沒有差別。但從電流幅值減小的過程來看,退磁故障電機的電流幅值達到穩(wěn)定的時間比正常電機更長。正常電機在仿真時間為0.042 s 時電流幅值已經(jīng)下降至0 附近,而存在25%退磁故障的IPMSM 電流,在0.046 s 下降到0 幅值附近,含50%退磁故障的IPMSM 需要0.048 s 下降到0 幅值附近。由此可知,退磁故障降低了電機的輸出轉(zhuǎn)矩,相當于增加了電機負載,因此使得電機轉(zhuǎn)速從啟動到穩(wěn)定時的時間增加。
同樣遵從單一變量的法則,分別將10%和20%靜態(tài)偏心故障電機模型導(dǎo)入MATLAB-Simulink 中的矢量控制系統(tǒng),采用同樣的仿真步長及初始狀態(tài)進行仿真分析。圖9 和圖10 分別展示了含10%偏心故障IPMSM 及含20%偏心故障IPMSM 在不同運行狀態(tài)下的電流波形。
圖9 10%偏心IPMSM 不同運行狀態(tài)相電流波形Fig.9 10%eccentric IPMSM phase current waveforms in different operating states
圖10 20%偏心IPMSM 不同運行狀態(tài)相電流波形Fig.10 20% eccentric IPMSM phase current waveforms in different operating states
對比圖9、圖10 和圖6 可知:在時域上,純靜態(tài)偏心故障對電機相電流影響較小。
本文研究了一種基于有限元軟件Flux 和MATLABsimulink 的電動車用電機聯(lián)合仿真系統(tǒng),將各種IPMSM 有限元模型嵌入到MATLAB-Simulink 的矢量控制系統(tǒng)中,對各個IPMSM 模型進行聯(lián)合仿真,仿真結(jié)果表明:與正常電機相比,當電流幅值減少時,永磁體退磁程度越大,電流達到穩(wěn)定所需的時間就越長;但對于電機含有偏心故障,對電機相電流的影響非常小,轉(zhuǎn)速達到穩(wěn)定所需的時間相差較小。根據(jù)以上電機的數(shù)據(jù),能為電機的故障診斷奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。