监测电机的方法技术

一种监测电机的方法，其中该方法包括：a)获得该电机的多个位置处的该温度的温度测量值，b)获得由该电机的热模型给出的所述多个位置处的估计温度，该热模型包括初始权重参数值，c)通过寻找最优权重参数值来最小化该温度测量值和该估计温度之间的差，d)存储该初始权重参数值，从而获得已用权重参数值的存储，并且将该最优权重参数值更新为新的初始权重参数值，并且在该电机操作期间反复重复步骤a)

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】监测电机的方法


[0001]本公开总体上涉及电机。

技术介绍

[0002]热模型用于预测电机中的温度分布。目前有几种热模拟方法用于估计温度分布。这些包括有限元和计算流体动力学热模型和集总参数热网络(LPTN)模型。由于固有的简单性和快速的计算时间，LPTN模型是优选的。
[0003]在LPTN中，通过使用包括热阻、热容和热源的等效电路来估计电机中的热流和温度的分布。几何形状和材料特性用于在设计阶段导出热参数。
[0004]Sciascera等人的出版物“Analytical Thermal Model for Fast Stator Winding Temperature Prediction(用于快速定子绕组温度预测的分析热模型)”，IEEE工业电子学汇刊，第64卷，第8期，2017年8月，公开了一种预测电机绕组温度的热建模技术。首先实现七节点热模型。公开了由于材料特性、制造公差、组装过程以及与其他驱动系统部件的相互作用的不确定性而微调模型的关键参数的经验程序。调谐过程涉及1)绕组温度曲线的实验采集，2)定义表示LPTN预测和实验曲线之间误差的目标函数，以及3)寻找一组使目标函数最小的最优校正因子。然后用等效的三节点网络实现七节点热网络的简化。

技术实现思路

[0005]本专利技术人已经发现，预期的估计温度明显不同于现场测量的温度。分析模型的准确性是毋庸置疑的，因为在开发和验证阶段进行了多次测试。然而，它的简化性质决定了等效电路参数用于表示热分布。有些参数仅由几何形状和材料特性决定，尽管操作条件会发生变化，但在机器的整个寿命期间保持不变。由于磨损或机器所处的环境条件，其他参数会在机器的整个寿命期间发生变化。不准确的热流和温度估计是由于忽视了分析模型参数的非静态性质。
[0006]鉴于以上所述，本公开的总体目的是提供一种监测电机的方法，该方法解决或至少减轻了现有技术的问题。
[0007]因此，根据本公开的第一方面，提供了一种监测电机的方法，其中该方法包括：a)获得电机的多个位置处的温度的温度测量值，b)获得由电机的热模型给出的所述多个位置处的估计温度，该热模型包括初始权重参数值，c)通过寻找最优权重参数值来最小化温度测量值和估计温度之间的差，d)存储初始权重参数值，从而获得已用权重参数值的存储，并且将最优权重参数值更新为新的初始权重参数值，并且在电机操作期间反复重复步骤a)
‑
d)。
[0008]在本公开的上下文中，术语“在(电机的)操作期间”被解释为指相对长的时间段，使得热模型中的一些电路参数的值可以被认为由于例如电机的磨损或环境条件而已经改变。此类时间周期至少在几周或几个月的数量级，并且在许多情况下在几年的数量级。热模型因此被更新以随着时间的推移保持靠近电机的实际热特性。因此，可以在电机的寿命期
间更精确地进行温度估计。
[0009]电机可以是马达或发电机。
[0010]一个实施例包括将最优权重参数值与初始权重参数值或已用权重参数值进行比较，并且基于比较结果检测电机性能变化或电机故障是否已经发生。
[0011]每个最优权重参数值有利地与对应的初始权重参数值或对应的已用权重参数值进行比较。
[0012]根据一个实施例，该检测涉及在最优权重参数值中的一个偏离其对应的初始权重参数值或已用权重参数值超过预定量的情况下，检测电机性能变化或电机故障。
[0013]因此，可以提供关于电机性能或电机故障的电机诊断。
[0014]电机性能可能例如受到材料相关问题的影响，诸如由于热应力或由于外部部件(诸如热交换器中的)的异常、由于电机框架上堆积的灰尘或影响电机热行为的环境变化而导致的绕组绝缘的某种退化。
[0015]电机故障诸如可以是与材料相关的故障，诸如绕组绝缘击穿导致转子或定子绕组中的匝间短路。
[0016]一个实施例包括用于基于偏离最优权重参数值确定电机性能变化或电机故障的原因。
[0017]权重参数值，即初始权重参数值、已用权重参数值和最优权重参数值，是形成热模型，并且描述电机热行为的方程组的常数。经由检测哪个常数偏离，可以确定对应的热阻抗或功率损耗注入位置，从而确定故障的类型和位置。
[0018]根据一个实施例，权重参数值被布置在形成相应校正矩阵的子集中。这里的“权重参数值”是指最优权重参数值、初始权重参数值或已用权重参数值中的任一者。
[0019]根据一个实施例，热模型是包括热容矩阵、热阻矩阵和功率损耗注入向量的矩阵方程，其中热容矩阵、热阻矩阵和功率损耗注入向量中的每一者都与校正矩阵中的相应的一个相乘。
[0020]根据一个实施例，热模型是集总参数热网络LPTN模型。
[0021]一个实施例包括使用具有新的初始权重参数值的热模型来监测电机。
[0022]根据本公开的第二方面，提供了一种包括计算机代码的计算机程序，当由监测设备的处理电路执行时，该计算机代码使得监测设备执行第一方面的方法。
[0023]根据本公开的第三方面，提供了一种用于监测电机的监测设备，该监测设备包括：包含计算机代码的存储介质，以及处理电路，其中当处理电路执行计算机代码时，该监测设备被配置为：a)获得电机的多个位置处的温度的温度测量值，b)获得由电机的热模型给出的所述多个位置处的估计温度，该热模型包括初始权重参数值，c)通过寻找最优权重参数值来最小化温度测量值和估计温度之间的差，d)存储初始权重参数值，从而获得使用过的权重参数值的存储，并且将最优权重参数值更新为新的初始权重参数值，并且在电机操作期间反复重复步骤a)
‑
d)。
[0024]根据一个实施例，处理电路将最优权重参数值与初始权重参数值或已用权重参数值进行比较，并且基于比较结果检测电机性能是否发生变化或电机是否发生故障。
[0025]根据一个实施例，该检测涉及在最优权重参数值中的一个偏离其对应的初始权重参数值或已用权重参数值超过预定量的情况下，检测电机性能变化或电机故障。
[0026]根据一个实施例，处理电路被配置为用于基于偏离最优权重参数值来确定电机性能变化或电机故障的原因。
[0027]根据一个实施例，权重参数值被布置在形成相应校正矩阵的子集中。
[0028]根据一个实施例，热模型是包括热容矩阵、热阻矩阵和功率损耗注入向量的矩阵方程，其中热容矩阵、热阻矩阵和功率损耗注入向量中的每一者都与校正矩阵中的相应的一个相乘。
[0029]根据一个实施例，热模型是集总参数热网络LPTN模型。
[0030]一般来说，权利要求中使用的所有术语将根据它们在
中的普通含义来解释，除非本文中另有明确定义。除非另有明确说明，否则所有对“一/一个/该元件、装置、部件、器件等”的引用应被公开解释为指该元件、装置、部件、器件等的至少一个实例。
附图说明
[0031]现在将参考附图通过示例的方式描述本专利技术概念的具体实施例，在附图中：
[0032]图1示意性地示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种监测电机的方法，其中所述方法包括：a)获得所述电机的多个位置处的温度的温度测量值，b)获得由所述电机的热模型(9)给出的所述多个位置处的估计温度，所述热模型(9)包括初始权重参数值，c)通过寻找最优权重参数值来最小化所述温度测量值和所述估计温度之间的差，d)存储所述初始权重参数值，从而获得已用权重参数值的存储，并且将所述最优权重参数值更新为新的初始权重参数值，以及在所述电机操作期间反复重复步骤a)
‑
d)。2.根据权利要求1所述的方法，包括：将所述最优权重参数值与所述初始权重参数值或与所述已用权重参数值进行比较；以及基于比较结果，检测电机性能变化或电机故障是否发生。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述检测涉及：在所述最优权重参数值中的一个最优权重参数值偏离其对应的初始权重参数值或已用权重参数值超过预定量的情况下，检测到电机性能变化或电机故障。4.根据权利要求3所述的方法，包括：基于偏离的所述最优权重参数值，确定针对所述电机性能变化或电机故障的原因。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述权重参数值被排列成形成相应校正矩阵的子集。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述热模型(9)是包括热容矩阵、热阻矩阵和功率损耗注入向量的矩阵方程，其中所述热容矩阵、所述热阻矩阵和所述功率损耗注入向量中的每一项都与所述校正矩阵中的一个相应校正矩阵相乘。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述热模型(9)是集总参数热网络LPTN模型。8.一种计算机程序，包括计算机代码，所述计算机代码当由监测设备(1)的处理电路(5)执行时使所述监测设备(1)执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。9.一种用于监测电机的监测设备(1)，所述监测设备(1)包括：存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：帕纳约蒂斯，
申请(专利权)人：ABB瑞士股份有限公司，
类型：发明
国别省市：